基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法

bekindasd

摘要:轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析了两类目标不同微动导致的微多普勒特征差异;其次,基于目标回波短时平稳相关的性质,建立了目标回波的AR模型,采用前后向预测方法得到相应的AR模型系数,提出基于AR模型系数的车辆目标分类方法,并给出 AR模型阶数的判定方法,对比了前后向预测系数特征与前向预测系数特征的可分性.最后,结合两类目标的实测数据,在回波预处理的基础上,通过提取实际回波数据的AR模型系数实现了车辆目标的分类,验证了方法的有效性和稳健性.

  ^0 y# I5 n; C4 |/ R关键词:微多普勒;AR模型;前后向预测;车辆目标;分类
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8 ^$ l- u6 D1 d6 `       轮式车辆和履带式车辆是重要的地面军事目标，对两类目标的分类研究对于战场态势感知、威胁评估、精确打击等具有积极的军事意义.上世纪70年代，美国就开展了车辆目标识别研究,主要通过采集车辆行进时产生的地震动信号、声信号和磁信号等进行识别.

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轮式车辆和履带式车辆是重要的地面军事目标