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基于毫米波雷达的目标识别算法研究

吴毓敏  
【摘要】:毫米波雷达具有全天候、高分辨力以及较强的穿透力等特点,不仅可用于智慧城市与汽车防撞等民用领域,还可用于战略预警与敌我识别等军用领域。因此,基于毫米波雷达的识别具有重要的研究意义。本文基于毫米波雷达的目标识别开展了如下几项工作包括:(1)概述了毫米波雷达的工作原理,建立基于线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)的回波模型,介绍基于线性调频连续信号的二维快速傅里叶变换(Two Dimensional Fast Fourier Transformation,2D-FFT)原理以及多目标分辨方法。(2)针对回波信号采用二维恒虚警率处理方法(Two Dimensional Constant False Alarm Rate,2D-CFAR)提取目标散射中心的雷达横截面积(Radar Cross Section,RCS)。由于RCS序列具有一定的统计分布规律,所以基于实际测量数据,构建目标如:人、小车和大车的RCS的统计分布模型。分析RCS的统计分布模型,可得RCS序列近似服从于伽马(Gamma)分布。针对该统计分布模型采用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)方法进行估计,从而得到RCS的统计特征。(3)根据同个目标多散射点间的相互影响,其在二维FFT投影上具有不同的特性,设计截取窗的大小,提取二维FFT投影图以及基于二维FFT的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征。(4)基于提取的RCS序列与RCS的统计特征,采用了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别方法,得出丢弃其他冗余信息的RCS的统计特征的识别效果优于原始RCS序列。(5)基于二维FFT投影图以及其对应的HOG特征,研究了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、基于HOG特征的SVM以及基于CNN提取特征的SVM识别方法,得出在样本较少时,基于HOG特征的SVM识别方式最佳;在样本较多时,CNN识别结果最佳。


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