[发明专利]一种基于雷达一维距离像的目标识别方法及系统

摘要

本发明公开一种基于雷达一维距离像的目标识别方法及系统。本发明对训练样本对的回波数据进行傅里叶梅林变换处理后，再将其输入一维卷积神经网络模型进行训练。由于傅里叶梅林变换具有时移不变性和尺度不变性，其尺度不变性可使得距离像在梅林变换域对方位角和姿态角的变化不敏感；其时移不变性使得傅里叶梅林变换能适应信号的时间平移与尺度变化，故一维距离像经傅里叶梅林变换后可以得到稳定的特征向量，降低了距离像的姿态敏感度，平移敏感度和幅度敏感度，增强了距离像的鲁棒性，提高了目标识别的准确性。

主权项

1.一种基于雷达一维距离像的目标识别方法，其特征在于，所述目标识别方法包括：获取待识别回波数据；将所述待识别回波数据输入目标识别模型，获得所述待识别回波数据对应的目标类型；其中，所述目标识别模型的输入为回波数据，所述目标识别模型的输出为目标类型；所述目标识别模型是基于傅里叶变换、梅林变换和卷积神经网络模型建立的；所述目标识别模型的建立方法具体包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个目标的训练样本对，每一训练样本对包括一个输入和一个输出，输入为样本的不同回波数据构成的集合，输出为样本对应的类型；其中，各目标的回波数据是由同一雷达生成的；对每一所述训练样本对的所述回波数据进行傅里叶梅林变换，获得频域训练样本对，各所述频域训练样本对组成频域训练样本集；构建一维卷积神经网络模型；利用所述频域训练样本集训练所述一维卷积神经网络模型，获得目标识别模型。