[发明专利]一种基于机器学习的MIMO雷达的材料识别方法

摘要

本发明公开了一种基于MIMO雷达的材料识别方法，首先用MIMO雷达采集样本材料回波信号，接着对回波进行特征提取，得出能够区分不同材料的特征参数，之后利用机器学习算法确定不同材料和特征参数之间的映射关系；最后根据所得到的映射关系，判决MIMO雷达探测的物体属于何种材料。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地对材料进行识别。

主权项

一种基于机器学习的MIMO雷达的材料识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、用MIMO雷达中的X个天线对采集m1种样本材料回波信号，从所采集到的回波信号中截取Y分钟回波信号Sig，对Sig进行特征提取，得出特征参数，所述特征参数包括：所有天线对的回波信号的平均包络chan_mean、每个天线对的回波信号包络平均值data_sel_mean、回波信号包络的全局最大值al_max、全局最小值al_min、全局平均值al_mean和全局均方根al_rms；之后按照所采集的材料对所提取的相应特征进行标记，建立MIMO雷达特征数据库D；步骤2、在保证每个集中各个材料比例一致的前提下，将步骤1得到的MIMO雷达数据库D划分成两个互斥的集合，其中一个集合为训练集S，另一个为交叉检验集CV；步骤3、使用训练集S通过训练监督型机器学习算法来建立不同材料和特征参数之间的材料识别映射模型M1；步骤4、使用交叉检验组CV对材料识别映射模型M1进行进一步调参优化，得到材料识别映射模型M；步骤5、对待测材料进行判别，具体是截取Y分钟回波信号，进行特征提取，将提取到的特征输入到材料识别映射模型M中，得到判别结果。