一般地 可分为g个分类 的均值和协步骤 3:对各类训练样本进行特征提取 步骤1:生成距离像测试样本 步骤2:对测试样本进行 PCA 特征提取 步骤4:比较其马氏距离 最小马氏距离对应的库目标即为该测试样本的归类 雷达一维距离像产生方法理论计算和试验测量均表明 目标总的电磁散射可以认为是某些局部位置上的电磁散射的合成 这些局部性的散射源通常称为多散射中心 。利用毫米波雷达导引头 的高距离分辨能力 目标宽频带的频率响应作逆傅立叶变换可以得到目标散射中心在目标径向距离上的投影分布 由于经过PCA特征提取后的向量各分量间没有相关性 因为这时只需要计算每个分量的方差 。而每个分量的方差就等于 PCA降维过程中协方 差矩阵的特征值 分别为第i个脉冲的幅度和初相 目标回波信号与参考信号混频后的模拟基带相应信号经过 /D转换获得逆傅立叶变换需要的数字信号。为保证获 得最大的基带相应信号幅度 采样时间应选择在回波信号波形的中心处 为回波信号混频后的幅度值。各采样时刻目标 回波延时 正交混频器输出信号的复包络采样值 利用逆傅里叶变换即可获得归一化的综合脉冲输出为 12π2N 长方体目标距离像对上式取模 圆柱体目标模型对其进行距离维的等效多点目标处理后 即可获得整个目标回波的一维距离像 为了便于目标识别算法,仿真数据共产生了 3种目标方 30、45 、60时俯仰角在 10 ~80变化范围内多幅距离 俯仰角为10, 12 、80即偶数角度距离像为训练样本 11,13 、79即奇数角度距离像为测试样本 分别对数据进行PCA 特征提取 然后用分类器识别测试数据 2分别给出了利用欧氏距离和马氏距离对三种目标在 SNR 10时的距离像数据的识别结果,每种目标 的测试样本数目为 106。 仿真结果本文对于攻击地面大型固定目标的毫米波制导导弹 根据油罐 、拱形机库等类似圆柱形目标 ,建立圆柱体散射点模型 给出了三种目标的在信噪比 10时的一维距离像 输入目标识别结果第一种 第二种 第三种 第一种 第二种 第三种 识别率 94 1112 89 2中可以看出,对于第一种目标 ,基于欧氏距 离的识别率为 8868;对于第二 种目标 ,基于欧氏距离的识别率为 7925,基于马氏距离的识别率为 8396;对于第三种目标,基于欧氏距离的识别率 圆柱体目标距离像以看到 ,对三种目标 ,这两种方法都获取了较好的识别效果 平均而言,比较基于欧氏距离方法 ,基于马氏距离的识别率 大约改善了 在不同信噪比情况下,马氏距离算法的识别率如表 不同信噪比下的目标识别率信噪比 1015 第一种 第二种 第三种 3中可以看出,随着信噪比的提高 ,目标的识别率 是逐渐增加 。而且 ,当信噪比 SNR ,三种目标识别率均达到 83%以上 。相关资料显示 ,毫米波雷达距离像的信噪 比一般均可以达到 10 以上 ,可见本识别方法是适用于毫米 波目标识别的。 结论本文提出了一种基于马氏距离的毫米波雷达目标一维 距离像识别方法 。文中通过对三种毫米波雷达目标回波进 IFFT变换得到目标一维距离像,在主分量分析的特征提 取和降噪的基础上 ,利用马氏距离判别目标类别 马氏距离是欧氏距离的改进,是欧氏空间中非均匀分布 的归一化距离 ,它对于一切线性变换是不变的 ,克服了欧氏 距离受量纲影响的缺点 。