CN110940959A - 一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法 - Google Patents

一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法，它涉及于无线电测量领域中地面雷达的目标分类识别。它主要由目标多维特征提取、特征平滑与择优、速度粗分类、概率调整、SVM分类器、D‑S推证、门限判决等处理步骤构成。该方法对形成稳定航迹的动目标进行分类处理，实现了高识别概率低成本的地面运动目标分类。本发明具有目标识别概率高、库外目标拒判、计算速度快、工程实现简单的特点，解决了低分辨雷达系统不具备目标分类识别能力或者识别性能差的问题，特别适用于地面监视雷达、战场侦察雷达的地面人车目标分类识别过程。

Description

一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法
技术领域
本发明涉及雷达探测领域中的一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法。
背景技术
低分辨地面监视雷达、地面搜索雷达用于对大范围区域的活动目标进行搜索和持续监视。现代战场中，雷达目标识别是低分辨雷达的必备功能，在战场上起着探测、识别、跟踪以及拦截等重大作用。低分辨雷达目标分类识别是一个重要的研究方向。
由于地面搜索监视雷达带宽较窄，分辨率低，难以得到能够反映目标详细信息的回波数据，合理利用低分辨雷达资源进行高识别概率的目标分类识别算法至关重要。同时监视搜索雷达实时处理目标数据，处理时间资源有限，不能采用复杂度高的目标识别算法，因此用于低分辨雷达的高识别概率的快速目标分类方法具有很重要的工程价值。
目前低分辨雷达普遍不具备目标分类识别性能，或者具有极为简单的识别概率不高的识别算法。
发明内容
本发明所要解决的主要技术问题就是避免上述背景技术中出现的不足之处，而提供一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法。
本发明的目的是这样实现的：
一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、对低分辨雷达获取的回波数据进行恒虚警检测和聚类处理后，获得的目标并进行目标筛选后，利用雷达的距离-多普勒数据提取目标点迹的多维特征向量，并扩充到目标点迹列表；
步骤2、对形成稳定航迹的目标点迹对应的多维特征向量进行特征平均，获得目标点迹对应的航迹线上的航迹点的特征向量；
步骤3、对航迹点的速度特征进行目标粗分类，包括径向速度粗分类和航迹速度粗分类；其中，径向速度是指目标相对雷达的运动速度，航迹速度是目标在航迹方向上的运动速度；设人、车径向速度区分门限值V1，人、车线速度区分门限值V2，当目标的径向速度超过V1或者线速度超过V2时，粗判断目标为车类目标；当径向速度和线速度均小于门限值时，进入步骤4；
步骤4、对航迹点的特征向量，利用已经训练好的SVM分类器对目标点进行人、车二分类，获得对航迹点的识别结果Cs；
步骤5、依据目标的航迹方向、目标的径向速度，获得识别结果Cs的可信概率Ps；其中Ps包含三个元素分别为目标是人的可信概率、是车的可信概率、不确定的概率；
步骤6、对当前航迹点的识别结果Cs及其可信概率Ps、前一航迹点的识别结果Cs-1及其可信概率Ps-1，利用D-S推证理论获得当前航迹点的准确识别结果及其可信概率Pn；其中Pn包含三个元素分别为目标是人的可信概率、是车的可信概率、不确定的概率；
步骤7、对当前航迹点的准确识别结果及可信概率Pn进行门限判决，将可信概率Pn概率值超过设定门限的目标属性作为航迹点的目标分类结果进行输出。
其中，所述步骤1中，多维特征包括目标点迹的距离、径向速度、最大幅度值、多普勒频谱熵值、幅度归一化多普勒谱范数、幅度归一化多普勒谱差分取模求和值、目标多普勒展宽宽度和目标距离展宽宽度。
本发明相对于背景技术的优点和效果是：
(1)本发明针对雷达会存在闪烁的特征对雷达的回波特征采用了帧间平滑与择优的方法，来保证当前航迹点的特征稳定性。从而有效的提高了单点分类识别概率的目的。而背景技术中的方法未考虑这一方式。
(2)根据运动目标的航线方向来调整目标的概率分布，不同航线方向对目标SVM分类器可信度进行调整，进一步提高了目标识别概率。而背景技术中的方法通常采信SVM分类器结果输出结果，对不同行进的目标不调整其可信度。
(3)对与形成航迹的目标，设计采用多特征联合、帧间特征平滑与D-S推证理论结合的方法来进行目标属性综合判别。一般情况本发明的方法识别概率能提高十个百分点。
附图说明
图1是本发明的原理框图。
具体实施方式
下面图1和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、对低分辨雷达获取的回波数据进行恒虚警检测和聚类处理后，获得的目标并进行目标筛选后，利用雷达的距离-多普勒数据提取目标点迹的多维特征向量，并扩充到目标点迹列表；
所述步骤1中，目标筛选的目的在于筛选更为关注的目标，筛选可以依据目标的速度、信噪比、距离等。
所述步骤1中，多维特征包括目标点迹的距离、径向速度、最大幅度值、多普勒频谱熵值、幅度归一化多普勒谱范数、幅度归一化多普勒谱差分取模求和值、目标多普勒展宽宽度和目标距离展宽宽度。
步骤2、对形成稳定航迹的目标点迹对应的多维特征向量进行特征平均，获得目标点迹对应的航迹线上的航迹点的特征向量；
实施例中，在对形成稳定航迹的目标点迹对应的多维特征向量进行特征平均时，对最近N点航迹点的多维特征向量进行特征平均，获得最新航迹点平滑后的特征值。
步骤3、对航迹点的速度特征进行目标粗分类，包括径向速度粗分类和航迹速度粗分类；其中，径向速度是指目标相对雷达的运动速度，航迹速度是目标在航迹方向上的运动速度；设人、车径向速度区分门限值V1，人、车线速度区分门限值V2，当目标的径向速度超过V1或者线速度超过V2时，粗判断目标为车类目标；当径向速度和线速度均小于门限值时，进入步骤4；
实施例中，人车径向速度区分门限一般取4m/s～6m/s,即当雷达测量的目标径向速度超过设定门限时，目标被识别为车类目标；线速度门限由于雷达测角误差的存在，门限值一般取6m/s～10m/s，即当航迹上的航迹速度超过设定门限时，目标被识别为车类目标。当径向速度和航迹速度均不超过设定门限时，进入步骤4；
步骤4、对航迹点的特征向量，利用已经训练好的SVM分类器对目标点进行人、车二分类，获得对航迹点的识别结果Cs；
实施例中，将航迹点的特征向量，或者特征向量的部分特征值，利用已经训练好的SVM分类器对目标当前航迹点进行人车分类，通过SVM分类器的输出获得当前航迹点的人车分类识别结果。其中，SVM分类器需要提前进行训练，即选择已知属性的合作目标特征向量进行训练后获得。SVM分类器训练应基于与雷达相距不同距离、不同行进方向、不同运动速度等多种情况下合作目标的特征向量。
步骤5、依据目标的航迹方向、目标的径向速度，获得识别结果Cs的可信概率Ps；其中Ps包含三个元素分别为目标是人的可信概率、是车的可信概率、不确定的概率；
实施例中，可信概率的调整基于目标运动的航迹方向与目标的径向速度。首先，目标相对雷达行航迹方向可分为切向、斜向、径向，由于人类目标的实际速度区间一般为0～6m/s，则其在相对于雷达做切向、斜向、径向运动时，目标的径向速度区间不同，假设人车目标在速度上均匀分布，则可以根据目标的航迹方向与径向速度获得当前目标是人的可信概率、是车的可信概率及不确定的概率。
另外，由于电磁波照射的物理意义，人车目标在航迹方向运动时，目标多普勒特征向量的区分度与稳定度不一样，进而SVM分类器分类结果可信概率不一样，对不同航迹方向合作目标特征进行统计后可获得不同航迹方向上SVM分类器分类结果的可信概率调整曲线。
步骤6、对当前航迹点的识别结果Cs及其可信概率Ps、前一航迹点的识别结果Cs-1及其可信概率Ps-1，利用D-S推证理论获得当前航迹点的准确识别结果及其可信概率Pn；其中Pn包含三个元素分别为目标是人的可信概率、是车的可信概率、不确定的概率；
步骤7、对当前航迹点的准确识别结果及可信概率Pn进行门限判决，将可信概率Pn概率值超过设定门限的目标属性作为航迹点的目标分类结果进行输出。

Claims (2)

1.一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、对低分辨雷达获取的回波数据进行恒虚警检测和聚类处理后，获得的目标并进行目标筛选后，利用雷达的距离-多普勒数据提取目标点迹的多维特征向量，并扩充到目标点迹列表；
步骤2、对形成稳定航迹的目标点迹对应的多维特征向量进行特征平均，获得目标点迹对应的航迹线上的航迹点的特征向量；
步骤3、对航迹点的速度特征进行目标粗分类，包括径向速度粗分类和航迹速度粗分类；其中，径向速度是指目标相对雷达的运动速度，航迹速度是目标在航迹方向上的运动速度；设人、车径向速度区分门限值V1，人、车线速度区分门限值V2，当目标的径向速度超过V1或者线速度超过V2时，粗判断目标为车类目标；当径向速度和线速度均小于门限值时，进入步骤4；
步骤4、对航迹点的特征向量，利用已经训练好的SVM分类器对目标点进行人、车二分类，获得对航迹点的识别结果Cs；
步骤5、依据目标的航迹方向、目标的径向速度，获得识别结果Cs的可信概率Ps；其中Ps包含三个元素分别为目标是人的可信概率、是车的可信概率、不确定的概率；
步骤6、对当前航迹点的识别结果Cs及其可信概率Ps、前一航迹点的识别结果Cs-1及其可信概率Ps-1，利用D-S推证理论获得当前航迹点的准确识别结果及其可信概率Pn；其中Pn包含三个元素分别为目标是人的可信概率、是车的可信概率、不确定的概率；
步骤7、对当前航迹点的准确识别结果及可信概率Pn进行门限判决，将可信概率Pn概率值超过设定门限的目标属性作为航迹点的目标分类结果进行输出。
2.根据权利要求1所述的一种用于低分辨雷达地面目标的人车分类识别方法，其特征在于：所述步骤1中，多维特征包括目标点迹的距离、径向速度、最大幅度值、多普勒频谱熵值、幅度归一化多普勒谱范数、幅度归一化多普勒谱差分取模求和值、目标多普勒展宽宽度和目标距离展宽宽度。
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