一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法

2023-06-07 04:21:11 1

一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法
【專利摘要】本發明提供了一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法，有效的提高對雷達目標的識別性能，該方法首先利用訓練數據計算最近類內距離散布矩陣和最近類間距離散布矩陣，然後，通過最優比值準則建立一個局部最優子空間，提取目標特徵，採用最小距離分類器進行分類，最終確定輸入目標所屬的類別；具體為利用雷達目標一維距離像訓練矢量xij確定矢量和矢量確定矢量和確定矩陣DW和DB，確定局部最優子空間的m個矢量a1,a2,…,am，根據λi和矢量ai(i＝1,2,…,m)確定局部最優子空間利用訓練矢量在子空間A中的投影確定模板庫，確定輸入目標一維距離像xt的局部最優子像，確定局部最優子像與庫模板矢量之間的距離，利用最小距離分類器確定輸入目標一維距離像所屬的類別。
【專利說明】一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於雷達目標識別【技術領域】，涉及一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法。
【背景技術】
[0002]子空間方法是經典的模式識別方法，廣泛應用於圖像識別、人臉識別中，在雷達目標識別中也有很多的應用。常見的特徵子空間法和正則子空間法在雷達目標識別中都取得了良好的識別效果。其中，特徵子空間能夠在低維特徵空間保持原始數據的能量，但從分類性能上講不是最優的。相對於特徵子空間而言，正則子空間通過使類內距離最小而類間距離最大來提取目標特徵，一定程度上改善了目標識別性能。
[0003]然而，正則子空間法採用類間均值與類內均值從宏觀上描述類內類間分布結構，但從局部上看可能不是最優的，同時正則子空間維數由目標類別數確定，目標類別數小時會造成分類信息的損失。因此，正則子空間法的識別性能有進一步改善的餘地。

【發明內容】

[0004]本發明的目的在於提供了一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法，有效的提高對雷達目標的識別性能，其技術方案為:
[0005]一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法，其特徵在於，首先利用訓練數據計算最近類內距離散布矩陣和最近類間距離散布矩陣，然後，通過最優比值準則建立一個局部最優子空間，提取目標特徵，採用最小距離分類器進行分類，最終確定輸入目標所屬的類別，包括以下步驟:
[0006]I)利用雷達目標一維距離像訓練矢量Xu確定矢量和矢量χΛ
[0007]2)根據Xi X1；和確定矢量< 和< ;
[0008]3)根據矢量和Clii確定矩陣Dw和Db ；
[0009]4)利用矩陣Dw和Db確定局部最優子空間的m個矢量a。a2,…，am ；
[0010]5)根據 λ i 和矢量 aji = I, 2，確定局部最優子空間
【權利要求】
1.一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法，其特徵在於，首先利用訓練數據計算最近類內距離散布矩陣和最近類間距離散布矩陣，然後，通過最優比值準則建立一個局部最優子空間，提取目標特徵，採用最小距離分類器進行分類，最終確定輸入目標所屬的類別，包括以下步驟: 1)利用雷達目標一維距離像訓練矢量Xu確定矢量Xh和矢量P 2)根據乂…蛘和蛘確定矢量d和(?; 3)根據矢量< 和 <確定矩陣Dw和Db ； 4)利用矩陣Dw和Db確定局部最優子空間的m個矢量a」a2,…，am ； 5)根據λi和矢量aji = I, 2，…，m)確定局部最優子空間
2.按權利要求1所述一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法，其特徵在於，利用每類目標的一維距離像訓練樣本的局部最優子像建立模板庫，確定局部最優子像和庫模板之間的距離，按最小距離準則判定目標類別。
3.按權利要求1所述一種雷達目標一維距離像局部最優子空間識別方法，其特徵在於，判定目標的具體辦法是:對矩陣D^Dll'進行本徵分解，由前m個最大本徵值和對應的本徵向量確定局部最優子空間A = V^a2 ~#,?]，訓練目標一維距離像按式y =Atx計算局部最優子像，將每類目標的訓練一維距離像的局部最優子像組成相應目標的模板庫{yij}，其中Yij為第i類目標的第j個訓練一維距離像矢量；對輸入目標的一維距離像按xt, y = Ατχ計算局部最優子像Yt,並計算以下距離:
Sij = I I yt-yij IIi = I, 2，…g ; j = 1,2，…，Ni
確定第i類目標中的最小距離:
Si = min {sij} 如果 ^-argniin{.v^則判輸入目標為第k類。
【文檔編號】G01S7/41GK103941244SQ201410165366
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月23日 優先權日:2014年4月23日
【發明者】周代英, 廖闊, 沈曉峰, 梁菁, 鄔震宇 申請人:電子科技大學