[发明专利]基于广义匹配滤波的地面运动目标分类方法

摘要

本发明公开了一种基于广义匹配滤波的地面运动目标分类方法，主要解决现有动目标显示技术在杂波抑制阶段对目标多普勒谱存在非线性调制的问题。其实现过程是：估计杂波自相关矩阵；求杂波自相关矩阵的白化矩阵；利用白化矩阵对含有目标的时域回波信号中的杂波成分进行白化处理，得到白化杂波后的时域回波信号；对白化杂波后的时域回波信号进行匹配处理得到去除杂波成分的多普勒谱；对去除杂波成分的多普勒谱进行特征提取，对提取的特征使用识别算法进行识别。本发明可消除动目标显示技术对目标多普勒谱的非线性调制作用，去除杂波成分对识别结果的影响，可用于对具有旋转部件的地面运动目标进行识别。

主权项

1.一种基于广义匹配滤波的地面运动目标分类方法，包括如下步骤：1)假设目标与杂波相互独立，则含有目标和杂波的时域回波信号的自相关矩阵为：R_x＝R_s+R_c，其中：代表目标的时域回波信号的自相关矩阵，s_i代表第i次目标时域回波信号，N为信号总数，上标H代表共轭转置，代表杂波的时域回波信号的自相关矩阵，c_i代表第i次杂波时域回波信号，x_i代表第i次含有目标和杂波的时域回波信号；2)在含有目标的距离单元附近，由仅含杂波的时域回波信号对杂波的自相关矩阵R_c进行估计，得到R_c的估计值：其中代表第i次仅含杂波的时域回波信号，M为用于估计杂波的自相关矩阵的信号数：3)对杂波的自相关矩阵的估计值进行特征值分解，得到的特征向量矩阵U和特征值矩阵Λ，满足计算的白化矩阵：B＝UΛ^-1/2；4)对含有目标和杂波的第i次时域回波信号x_i中的杂波成分，使用白化矩阵B进行白化处理，得到白化杂波后的时域回波信号：_yi＝B^Hx_i；5)对白化杂波后的时域回波信号y_i进行匹配，得到去除了杂波成分的多普勒谱：Y_i＝f^HBy_i，其中f为匹配系数，当使用傅里叶变换进行匹配时，f为傅里叶系数，步骤2)至步骤5)的杂波抑制称为广义匹配滤波杂波抑制；6)对去除了杂波成分的多普勒谱Y_i进行特征提取，对于提取的特征选用识别算法训练分类器，利用训练好的分类器对测试数据进行识别，得到最终识别结果。