CN107271965A - 类聚集子空间的真假目标一维距离像特征提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于雷达技术领域，尤其涉及一种类聚集真假目标一维距离像特征提取方法，该方法能够使同类目标特征更加紧密，而异类目标特征之间的分离更大，克服常规判别子空间方法的缺陷，即使在不同目标数据分布出现较严重的交叠，仍然能够获得好的识别效果，有效改善了对雷达真假目标的分类性能。

Description

类聚集子空间的真假目标一维距离像特征提取方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域，尤其涉及一种类聚集真假目标一维距离像特征提取方法。
背景技术
在雷达目标一维距离像识别中，主分量分析子空间是由数据协方差矩阵的主分量构成，能够很好地表示目标数据的主要能量，但从分类上讲不是最优的。而判别矢量子空间法能够减小同类之间的差异，同时增大异类之间的差异，在分类性能上比主分量子空间法有了一定的改善。
但是，当同类目标的数据分布很分散，导致异类目标数据分布出现严重的交叠，将造成判别矢量子空间法的识别性会明显下降，其至无法识别。因此，判别矢量子空间法的识别性能有进一步改善的余地。
发明内容
本发明的目的在于提供一种类聚集子空间的真假目标一维距离像特征提取方法。该方法能够使同类目标特征更加紧密，而异类目标特征之间的分离更大，克服常规判别子空间方法的缺陷，即使在不同目标数据分布出现较严重的交叠，仍然能够获得好的识别效果，有效改善了对雷达真假目标的分类性能。
一种类聚集子空间的真假目标一维距离像特征提取方法，具体步骤如下：
S1、设g类目标的训练一维距离像数据按列组成矩阵其中列矢量xij为第i类真假目标的第j个训练一维距离像(n维),1≤i≤g，1≤j≤Ni，Ni为第i类真假目标的训练一维距离像样本数，N为训练一维距离像样本总数，n是正整数；
S2、将S1所述xij向矩阵W投影，得到投影矢量yij＝WTxij；
S3、在投影矢量空间，计算类内距离和类间距离的加权和sum，其中，sum中第一项是类内距离加权和，第二项为类间距离加权和；
S4、将S1所述代入S3所述sum中，可得
化简得到sum＝tr(WTX(D-S)XTW)，其中，sij,ik和sij,rk分别对应类内距离加权系数和类间距离加权系数，D为对角矩阵，其对角元素为S是由权系数构成的矩阵X是S1所述的矩阵；
S5、令H＝X(D-S)XT，则sum＝tr(WTHW)，为了限制权值，加入条件得到YTLY＝1，其中，
S6、将S4所述sum＝tr(WTX(D-S)XTW)转换成矩阵的迹表示，即tr(YLYT)＝1，结合S1所述可得tr(WTXLXTW)＝1，其中，tr(*)是取矩阵的迹；
S7、令PL＝XLXT，求mintr((WTPLW)-1(WTPHW))，具体为：对mintr((WTPLW)-1(WTPHW))取W的偏导，令其等于零，得取非零特征值对应的广义特征向量构成类聚集子空间W＝[w1w2…wM]，则获得任意的真假目标一维距离像xt的特征矢量yt。
本发明的有益效果是：
通过训练样本建立类聚集子空间，利用类聚集子空间提取特征，能够增大同类目标内的聚集度，降低异类目标之间的交叠，从而提高目标识别性能，对四类仿真目标的数据进行了仿真实验，实验结果验证了方法的有效性。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行说明。
设计四种点目标：真目标、碎片、轻诱饵和重诱饵。雷达发射脉冲的带宽为1000MHZ(距离分辨率为0.15m,雷达径向取样间隔为0.075m),目标设置为均匀散射点目标，真目标的散射点为7，其余三目标的散射点数均为11。在目标姿态角为0°～60°范围内每隔1°的一维距离像中，取目标姿态角为0°、2°、4°、6°、...、60°的一维距离像进行训练,其余姿态角的一维距离像作为测试数据,则每类目标有30个测试样本。
对四种目标(真目标、碎片、轻诱饵和重诱饵)，在姿态角0o～60o范围内,利用本发明的类聚集子空间特征提取方法和基于主分量分析子空间特征提取方法进行了识别实验，结果如表一所示。
特征提取方法具体为：
S1、设g类目标的训练一维距离像数据按列组成矩阵其中列矢量xij为第i类真假目标的第j个训练一维距离像(n维),1≤i≤g，1≤j≤Ni，Ni为第i类真假目标的训练一维距离像样本数，N为训练一维距离像样本总数，n是正整数；
S2、将S1所述xij向矩阵W投影，得到投影矢量yij＝WTxij；
S3、在投影矢量空间，计算类内距离和类间距离的加权和sum，其中，sum中第一项是类内距离加权和，第二项为类间距离加权和；
S4、将S1所述代入S3所述sum中，可得
化简得到sum＝tr(WTX(D-S)XTW)，其中，sij,ik和sij,rk分别对应类内距离加权系数和类间距离加权系数，D为对角矩阵，其对角元素为S是由权系数构成的矩阵X是S1所述的矩阵；
S5、令H＝X(D-S)XT，则sum＝tr(WTHW)，为了限制权值，加入条件得到YTLY＝1，其中，
S6、将S4所述sum＝tr(WTX(D-S)XTW)(tr(*)是取矩阵的迹)转换成矩阵的迹表示，即tr(YLYT)＝1，结合S1所述可得tr(WTXLXTW)＝1；
S7、令PL＝XLXT，求mintr((WTPLW)-1(WTPHW))，具体为：对mintr((WTPLW)-1(WTPHW))取W的偏导，令其等于零，得取非零特征值对应的广义特征向量构成类聚集子空间W＝[w1w2…wM]，则获得任意的真假目标一维距离像xt的特征矢量yt。
从表一可见，对真目标，判别矢量子空间特征提取法的识别率为81％，而本文的类聚集子空间识特征提取方法的识别率为95％；对碎片，判别矢量子空间特征提取法的识别率为78％，而本文的类聚集子空间特征提取方法的识别率为84％；对轻诱饵，判别矢量子空间特征提取法的识别率为80％，而本文的类聚集子空间特征提取方法的识别率为86％；对重诱饵，判别矢量子空间特征提取法的识别率为85％，而本文的类聚集子空间特征提取方法的识别率为87％。平均而言，对四类目标，本文的类聚集子空间特征提取方法的正确识别率高于判别矢量子空间特征提取法，说明本文的类聚集子空间特征提取方法的确能改善多类目标的识别性能。
表一两种方法的识别结果

Claims (1)

1.一种类聚集子空间的真假目标一维距离像特征提取方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1、设g类目标的训练一维距离像数据按列组成矩阵其中列矢量xij为第i类真假目标的第j个训练一维距离像(n维),1≤i≤g，1≤j≤Ni，Ni为第i类真假目标的训练一维距离像样本数，N为训练一维距离像样本总数，n是正整数；
S2、将S1所述xij向矩阵W投影，得到投影矢量yij＝WTxij；
S3、在投影矢量空间，计算类内距离和类间距离的加权和sum，其中，sum中第一项是类内距离加权和，第二项为类间距离加权和；
S4、将S1所述代入S3所述sum中，可得
化简得到sum＝tr(WTX(D-S)XTW)，其中，sij,ik和sij,rk分别对应类内距离加权系数和类间距离加权系数，D为对角矩阵，其对角元素为S是由权系数构成的矩阵X是S1所述的矩阵；
S5、令H＝X(D-S)XT，则sum＝tr(WTHW)，为了限制权值，加入条件得到YTLY＝1，其中，
S6、将S4所述sum＝tr(WTX(D-S)XTW)转换成矩阵的迹表示，即tr(YLYT)＝1，结合S1所述可得tr(WTXLXTW)＝1，其中，tr(*)是取矩阵的迹；
S7、令PL＝XLXT，求mintr((WTPLW)-1(WTPHW))，具体为：对mintr((WTPLW)-1(WTPHW))取W的偏导，令其等于零，得取非零特征值对应的广义特征向量构成类聚集子空间W＝[w1 w2 … wM]，则获得任意的真假目标一维距离像xt的特征矢量yt。
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