CN113960580A - 一种真假目标一维距离像的变换域不变特征提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于目标识别技术领域，具体的说是涉及一种真假目标一维距离像的变换域不变特征提取方法。本发明首先对一维距离像形成的二维图像进行radon变换，然后在radon变换域计算多个不变换量，并将这些不变量组成一个矢量作为分类特征，由于变换域不变量具有平移、缩放及旋转不变性，对目标姿态的变化不敏感，在大姿态角范围内，仍然能够得到好的识别效果。对四类仿真目标的一维距离像数据进行了仿真实验，实验结果验证了方法的有效性。

Description

一种真假目标一维距离像的变换域不变特征提取方法
技术领域
本发明属于目标识别技术领域，具体的说是涉及一种真假目标一维距离像的变换域不变特征提取方法。
背景技术
通过宽带雷达获取的目标一维距离像反映了目标散射中心在雷达视线上的投影分布，包含了目标的结构与形状信息，有利于目标的分类识别。因此，相对于窄带雷达获取的RCS，一维距离像具有更高的分类性能。在小姿态角范围内，基于一维距离像的特征子空间法、正则子空间法都获得了好的识别效果。
但是，一维距离像对目标姿态的变化很敏感，当目标姿态出现小的变化，目标的一维距离像会发生明显的改变，另外，不同类别的一维距离像可能相似，从而增大了对目标的识别难度，降低了识别率。很显然，当姿态角范围增大时，常规子空间方法的识别性能明显下降。现有子空间方法的识别性能有进一步改善的余地。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了一种变换域不变矩特征提取方法，该方法首先对一维距离像形成的二维图像进行radon变换，然后在radon变换域计算多个不变量，并将这些不变量作为分类特征，由于变换域不变量具有平移、缩放及旋转不变性，对目标姿态的变化不敏感，克服了常规方法对姿态敏感的缺点，有效改善了对雷达真假目标的分类性能。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种真假目标一维距离像的变换域不变特征提取方法，包括以下步骤：
S1、设n维列矢量xij为第i类真假目标的第j个训练一维距离像，1≤i≤g，1≤j≤Ni，
Figure BDA0003303496780000011
其中，g表示类别数，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；
S2、将一维距离像与横坐标围成区域的元素值置为1，构成一幅二维图像，令一维距离像xij对应的二维图像为yij(rLOS,a)，其中rLOS表示雷达视线方向的距离单元，a为幅度维；对一维距离像形成的二维图像进行radon变换：
fij(r,θ)＝∫∫yij(rLOS,a)δ(r-rLOScosθ-asinθ)drLOSda (1)
其中，其中r是从原点到投影线的距离，θ为投影角，δ(·)是冲激函数,fij(r,θ)表示对应的radon变换；
S3、设由于目标姿态的变化，一维像在雷达视线方向缩放了β倍，则对应二维像的radon变换
Figure BDA0003303496780000021
为：
Figure BDA0003303496780000022
S4、在预设的[l,h]区间中计算与结构形状有关的几何量
Figure BDA0003303496780000023
和
Figure BDA0003303496780000024
Figure BDA0003303496780000025
Figure BDA0003303496780000026
其中
Figure BDA0003303496780000027
其中，k是大于或等于零的整数；
S5、构建几何量
Figure BDA0003303496780000028
Figure BDA0003303496780000029
对radon变换域的
Figure BDA00033034967800000210
构建以下结构形状有关的几何量
Figure BDA00033034967800000211
Figure BDA00033034967800000212
其中
Figure BDA0003303496780000031
S6、由式(2)、式(6)和式(7)，得
Figure BDA0003303496780000032
Figure BDA0003303496780000033
式(9)和式(10)表明，radon变换域的几何量
Figure BDA0003303496780000034
与
Figure BDA0003303496780000035
与缩放因子无关，具有缩放不变性，因此，将
Figure BDA0003303496780000036
与
Figure BDA0003303496780000037
定义为变换域的不变量；
取预设数量的变换域不变量即可构成目标的变换域不变特征矢量，完成对目标的识别。
本发明的有益效果是：本发明对一维距离像形成的二维图像进行radon变换，然后在radon变换域计算多个不变换量，并将这些不变量组成一个矢量作为分类特征，由于变换域不变量具有平移、缩放及旋转不变性，对目标姿态的变化不敏感，在大姿态角范围内，仍然能够得到好的识别效果。
具体实施方式
下面结合仿真实验说明本发明的实用性。
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°～90°范围内每隔1°的一维距离像中，取目标姿态角为0°、2°、4°、6°、...、90°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45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0°～90°范围内,利用本发明的变换域不变特征提取方法提取目标特征，采用最小距离分类器进行识别实验，达到了88％的平均正确识别率，结果表明本文方法是有效的。

Claims (1)

1.一种真假目标一维距离像的变换域不变特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设n维列矢量xij为第i类真假目标的第j个训练一维距离像，1≤i≤g，1≤j≤Ni，
Figure FDA0003303496770000011
其中，g表示类别数，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；
S2、将一维距离像与横坐标围成区域的元素值置为1，构成一幅二维图像，令一维距离像xij对应的二维图像为yij(rLOS,a)，其中rLOS表示雷达视线方向的距离单元，a为幅度维；对一维距离像形成的二维图像进行radon变换：
Figure FDA0003303496770000012
其中，其中r是从原点到投影线的距离，θ为投影角，δ(·)是冲激函数,fij(r,θ)表示对应的radon变换；
S3、设由于目标姿态的变化，一维像在雷达视线方向缩放了β倍，则对应二维像的radon变换
Figure FDA0003303496770000013
为：
Figure FDA0003303496770000014
S4、在预设的[l,h]区间中计算与结构形状有关的几何量
Figure FDA0003303496770000015
和
Figure FDA0003303496770000016
Figure FDA0003303496770000017
Figure FDA0003303496770000018
其中
Figure FDA0003303496770000019
其中，k是大于或等于零的整数；
S5、构建几何量
Figure FDA00033034967700000110
Figure FDA0003303496770000021
对radon变换域的
Figure FDA0003303496770000022
构建以下结构形状有关的几何量
Figure FDA0003303496770000023
Figure FDA0003303496770000024
其中
Figure FDA0003303496770000025
S6、由式(2)、式(6)和式(7)，得
Figure FDA0003303496770000026
Figure FDA0003303496770000027
式(9)和式(10)表明，radon变换域的几何量
Figure FDA0003303496770000028
与
Figure FDA0003303496770000029
与缩放因子无关，具有缩放不变性，因此，将
Figure FDA00033034967700000210
与
Figure FDA00033034967700000211
定义为变换域的不变量；
取预设数量的变换域不变量即可构成目标的变换域不变特征矢量，完成对目标的识别。
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