04基于马氏距离的一维距离像识别算法仿真 (西北工业大学精确制导与控制研究所,陕西 西安 710072 摘要:针对欧氏距离受模式特征量纲影响的缺点 ,且影响制导精度和抗干扰的能力 ,采用一种基于马氏的一维距离像目标识 别方法。通过对毫米波雷达目标回波进行 IFFT变换得到一维距离像 ,用主分量分析算法对距离像进行降噪和特征提取 最小马氏距离判别目标类别。马氏距离考虑了模式特征参数的大小以及特征间的相关性,克服了欧氏距离受量纲影响的缺 点。与欧氏距离的分类算法仿真结果比较 ,马氏距离算法具有较好的识别性能 在不同信噪比下的仿真结果表明,方法适用 于毫米波雷达一维距离像目标识别。 关键词 马氏距离;一维距离像 ;主分量分析 中图分类号 TN957文献标识码 imen Range Prof ile Recogn ionBa sed halan ob istance HUAN un,LU stitute recision Gu idance Contro rthweste rn Po lytechn ic iversity, Shanxi710072, Ch ina) Euclidean istanceigno ring da ta istribution tendency, th resen ts targe recognition ba sed ahalanob waverada ahalanob istancetake agnitude rela tivity ttern cha rac te rform ance than Euc lidean singIFFT Tran sfo rm MMWta rge echo,one imen siona rofilewa obta ined. rycompo2 nen analysis analyzed fo reduction featu re extrac tion. last, ahalanob is2tance wa sedfo recognition. Exp rimen ta resu lts both Euc lidean ahalanob istanceshow tha late thodha rform ance. Sim lation ifferen weigh ted ahalanob ithMMW ta rge recognition. KEYW ahalanob imen siona rycomponen analysis 引言毫米波雷达制导具有测量精度高、分辨能力强 、器件尺 、抗干扰能力强、目标识别和攻击点选择能力等优点 导弹制导系统中有着广泛的应用前景。利用毫米波雷达的 宽带高分辨特性 ,对目标进行成像是有效的目标识别方法 一维高分辨成像由于不受目标到雷达的距离、目标与雷达之 间的相对转角等因素的限制 且计算量小,在毫米波雷达精 确制导中已经有成功的应用 。目前 ,一维距离像的目标识别 已经得到广泛的研究 ,常用的方法有子空间法和神经网络等 识别方法。 常用的目标识别方法的分类判据都是基于欧氏空间 于欧氏空间受到识别特征量纲的限制,影响了其识别性能 服了欧氏距离受特征量纲影响的缺点。本文给出了一种基 于马氏距离的毫米波雷达目标一维距离像识别方法 ,通过主 分量分析算法进行特征提取 ,利用最小马氏距离判别目标归 。仿真结果表明,该方法应用于毫米波雷达一维距离像的 识别结果良好。 主分量分析主分量分析的思想是将初始的多指标转化为一些新的 综合指标 ,综合指标是原来指标的线性组合 虽然这些综合指标不能直接观测到 ,但其间满足相互独立 且能反映原各指标的综合信息 PCA特征提取是利用低维线性空间来提取反映各类目 标主要特性的信息 PCA对于多维变量的概率密度函数形 状类似为超椭球体单峰分布的时候具有很好的降噪 、降维和 收稿日期 07修回日期 分类器常采用欧氏距离作为相似度量。欧氏距离与向量 一般地 ,若总体 可分为g个分类 表示第i类目标的第 j个距离像训练样本 使用欧氏距离要求各坐标对欧氏距离的贡献是同等的且变差大小也是相同的 是欧氏空间中非均匀分布的归一化距离 本文采用了马氏距离作为判别依据 经过PCA 特征提取后 每种目标训练样本的q维特征系 数向量平均后作为对应库目标模板向量 ijij u。可得C的特征值和对应标准特征向量 eig即为 PCA 特征变换矩阵 。将距离像训练样本 算法流程在对目标进行识别之前 必须要由一定量的样本来进行训练 步骤1:得到总体训练样本 步骤2:求取协方差阵 C的特征值和特征向量 根据PCA 方法要求 特征选择也是非常重要的。特征选择的是否得当 同样直接关系到其后的分类识别的性能。一般来讲 特征数目选取的过少 识别性能会有提高 甚至是不利于分类的特征信息 根据样本协方差矩阵的部分特征值所占全部特征值的比重来确定 PC的个数 (特征值己按大小排序 。具体做法如下 :满足 98)最小的 马氏距离马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯于 1936 、旋转不变性和仿射不变性。马氏距离是一种常用的距离 度量方式 由于其考虑了模式特征参数的大小以及特征间的相关性 在模式识别中其性能通常比欧氏距离好。