[发明专利]一种基于EEMD和支持向量机的飞机运动模式识别方法有效
| 申请号： | 201610844588.8 | 申请日： | 2016-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN106483514B | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 王宏;李忠恩;钟洪声;唐广;李廷军 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 51203 电子科技大学专利中心 | 代理人： | 张杨 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于EEMD和支持向量机的飞机运动模式识别方法，属于飞机运动模式识别领域。本发明的识别方法只需通过分析信号的多普勒频移特性，就能提取出处于不同飞行模式下信号的特征向量，该特征向量具有很好的差异性，再以支持向量机对特征向量进行分类识别。该方法无需对干扰雷达信号做复杂的参数提取，只要提取本征模函数能量矩的特征向量就能方便、有效地识别飞机运动模式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 eemd 支持 向量 飞机 运动 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于EEMD和支持向量机的飞机运动模式识别方法，包括以下步骤：/n步骤1.无源雷达接收站将接收到的运动机载雷达辐射信号进行下变频后得到低频多普勒回波信号，对该信号进行总体经验模态分解，得到一组本征模函数；/n步骤2.提取这组本征模函数的能量分布作为特征向量；/n步骤3.重复步骤1-2，提取飞机不同运动状态下的特征向量作为样本数据；/n步骤4.将步骤3中的样本数据采用支持向量机方法进行分类识别；/n步骤1中，对低频多普勒回波信号进行总体经验模态分解，包括以下步骤：/n步骤1.1给初始信号s(t)叠加一组高斯白噪声信号ω(t)得到一个总体信号S(t)：/ns(t)+ω(t)＝S(t)/n步骤1.2对总体信号S(t)进行EMD分解：/n步骤1.2.1找出总体信号S(t)所有的极大值点，并用三次样条插值函数拟合形成原数据的上包络线；同样，找出所有的极小值点，并将所有的极小值点通过三次样条插值函数拟合形成数据的下包络线，求上包络线和下包络线的均值记作m
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