[发明专利]一种模糊隶属度一维距离像多特征融合方法

摘要

本发明属于雷达目标识别技术领域，具体涉及一种模糊隶属度一维距离像多特征融合方法。本发明的方法首先将从一维距离像中提取的长度、散射、模式变换等多类特征，通过特征维数扩展转变为等大小的特征，然后利用模糊隶属度将多类特征加权融合构成一个综合特征，能够充分利用多个特征的分类性能，从而提高目标识别性能，同时解决了常规特征融合中因物理量纲不同而影响分类性能的问题。

主权项

1.一种模糊隶属度一维距离像多特征融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设n_k维列矢量f_i,j,k为第i^th类真假目标的第j^th个模板中的第k^th类特征,1≤i≤C，1≤j≤M_i，1≤k≤K，其中C为目标类别数，K为特征类别数，M_i为第i^th类真假目标的库模板数，M为库模板总数，n_k为第k^th类特征的维数；将特征矢量f_i,j,k的维数进行扩展：其中0是长度为(n‑n_k)维的全0列矢量，n＝max(n₁,n₂,…,n_K)；S2、对每类目标的特征模板f_i,j,k，计算与同类模板间的距离和与异类模板间的距离：利用距离计算对应的隶属度其中α是一个系数，α>0，和分别表示某类特征属于同类和异类的隶属度；S3、计算加权权值：其中w_i,j,k为第k^th类特征的权系数；对w_i,j,k进行归一化：其中为归一化权系数，满足S4、利用权系数融合多类特征其中为从第i^th类的第j^th个融合特征模板。