[发明专利]一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法

摘要

本发明涉及一种基于微多普勒纹理特征的飞机类目标特征提取方法，能够实现对三类典型飞机目标的有效分类识别。本算法首先通过杂波抑制与机身分量抑制及频谱搬移，获得微多普勒谱，然后提取LBP值及其归一化直方图，用于表征微多普勒谱的纹理特性。通过提取对姿态不敏感的纹理特性，具有更好的泛化能力，运算量适中，便于工程应用。

主权项

1.一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法，其特征在于步骤如下：步骤1：预处理1a)：对目标原始时域回波序列x(k)进行FFT及FFTSHIFT，获得目标的原始频谱X(k)，记录机身频谱的位置k0；1b)：采用CLEAN算法对地物杂波与机身分量进行抑制，获得新的目标时域回波序列xclean(k)；然后对xclean(k)进行K点汉明窗FFT及FFTSHIFT、求模，获得目标的纯净微多普勒谱Xclean(k)；其中，K为序列长度；1c)：将目标微多普勒谱X_clean(k)进行搬移，搬移的大小为方向为的符号，为负时左移，正时右移，最后将机身分量搬移到零号滤波器，获得新序列X_{clean_shift}(k)，其中k＝1,2,...,K；1d)：比较多普勒支撑区最大范围为与脉冲重复频率为f_r的大小：当f_{d_max}大于等于f_r时，微多普勒谱混叠，这时对X_{clean_shift}(k)序列不需要截取，将序列直接赋值给微多普勒序列X_{micro_doppler}(k)进行后续处理，此序列的长度为K_new＝K，其中k＝1,2,...,K_new；当f_{d_max}小于f_r时，需要对X_{clean_shift}(k)序列进行截取，起始位置为截取长度为形成新的序列X_{micro_doppler}(k)，此序列长度为K_new，其中k＝1,2,...,K_new；步骤2：微多普勒谱LBP处理2a)：确定LBP窗口宽度N，通常N为6或者8，取被检测多普勒单元左右两侧各个多普勒单元作为参考单元，同时令i＝1；2b)：选取X_{micro_doppler}(k)数组中第个单元作为当前被测多普勒单元，分别将每一个参考单元的值与该检测单元的值进行比较，若参考单元的值大于检测单元的值，则将该参考单元的值标记为1，否则标记为0；N个参考单元的值经比较可产生一个N位的二进制数，将其转化为十进制，即得到该被测多普勒单元的LBP值，将该值存在y_LBP(i)数组中；2c)：判断i是否等于Knew‑N，如果否，将i＝i+1，转入2b)，是则转入2d)；2d)：形成新的数组yLBP(i)，数组长度为Knew‑N，LBP值的取值范围为0～2N‑1；步骤3：归一化直方图提取3a)LBP值次数统计统计数组yLBP(i)中各值出现的次数，存入数组count(j)中，count(j)表征j出现的次数，j＝0,1,2,...,2N‑1；3b)归一化对count(j)进行归一化，获得表征纹理特征的归一化直方图hist(j)：