低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)：特征提取與分類方法的深度剖析一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代科技飛速發(fā)展的時(shí)代，雷達(dá)技術(shù)作為一種重要的感知手段，在眾多領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。低分辨雷達(dá)因其具有成本較低、易于部署、對復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)勢，在地面運(yùn)動目標(biāo)監(jiān)測領(lǐng)域占據(jù)著不可或缺的地位。盡管低分辨雷達(dá)在分辨率上不及高分辨雷達(dá)，無法提供目標(biāo)的精細(xì)細(xì)節(jié)信息，但其能夠在一定程度上滿足對地面運(yùn)動目標(biāo)的初步探測與監(jiān)測需求，這使其在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用前景。在軍事領(lǐng)域，低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取與分類研究具有極其重要的戰(zhàn)略意義。在戰(zhàn)場環(huán)境中，及時(shí)、準(zhǔn)確地探測和識別地面運(yùn)動目標(biāo)，對于軍事決策的制定、作戰(zhàn)任務(wù)的執(zhí)行以及部隊(duì)的安全保障至關(guān)重要。通過對地面運(yùn)動目標(biāo)的特征提取與分類，軍事人員可以快速判斷目標(biāo)的類型，如判斷是敵方的坦克、裝甲車等作戰(zhàn)裝備，還是民用車輛，從而采取相應(yīng)的作戰(zhàn)策略。在邊境防御中，低分辨雷達(dá)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測邊境線上的人員和車輛活動，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的威脅，為邊境安全提供有力保障。在城市巷戰(zhàn)等復(fù)雜環(huán)境下，低分辨雷達(dá)能夠幫助作戰(zhàn)部隊(duì)快速識別隱藏在建筑物中的移動目標(biāo)，提高作戰(zhàn)效率，減少人員傷亡。從民用角度來看，低分辨雷達(dá)在交通監(jiān)控、安防監(jiān)控等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值。在智能交通系統(tǒng)中，低分辨雷達(dá)可以安裝在道路旁或車輛上，用于監(jiān)測車輛的行駛速度、位置和方向等信息，實(shí)現(xiàn)交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測和管理，為交通擁堵的緩解、交通事故的預(yù)防提供數(shù)據(jù)支持。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，低分辨雷達(dá)可以用于監(jiān)測重要場所周邊的人員和車輛活動，如機(jī)場、港口、金融機(jī)構(gòu)等，一旦發(fā)現(xiàn)異常目標(biāo)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，保障場所的安全。在物流園區(qū)、停車場等場所，低分辨雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)對車輛的自動識別和管理，提高物流和停車的效率。然而，低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)的特征提取與分類面臨著諸多挑戰(zhàn)。由于低分辨雷達(dá)分辨率較低，目標(biāo)回波信號中包含的信息有限，傳統(tǒng)的基于高分辨雷達(dá)的目標(biāo)識別方法難以直接應(yīng)用。同時(shí)，地面環(huán)境復(fù)雜多變，存在各種雜波干擾，如地形起伏、建筑物反射、植被散射等，這些雜波會嚴(yán)重影響目標(biāo)特征的提取和分類的準(zhǔn)確性。此外，不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)在低分辨雷達(dá)回波中可能表現(xiàn)出相似的特征，增加了目標(biāo)分類的難度。因此，開展低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取與分類方法的研究，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通過深入研究低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)的特征提取與分類方法，可以提高低分辨雷達(dá)對地面運(yùn)動目標(biāo)的監(jiān)測和識別能力，為軍事和民用領(lǐng)域的應(yīng)用提供更加可靠的技術(shù)支持，推動相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展和進(jìn)步。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取與分類方法的研究領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的探索和研究，取得了一系列有價(jià)值的成果。國外方面，早期的研究主要集中在基于簡單信號處理的特征提取方法。例如，通過分析目標(biāo)的雷達(dá)散射截面（RCS）特性來提取目標(biāo)特征。RCS是目標(biāo)對雷達(dá)電磁波散射能力的度量，不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)具有不同的RCS起伏特性。一些研究利用統(tǒng)計(jì)分析方法，對目標(biāo)的RCS序列進(jìn)行處理，提取均值、方差、峰值等統(tǒng)計(jì)特征，以此作為目標(biāo)分類的依據(jù)。在對車輛目標(biāo)的分類中，通過長時(shí)間監(jiān)測目標(biāo)的RCS，發(fā)現(xiàn)汽車和卡車的RCS均值和方差存在明顯差異，從而實(shí)現(xiàn)了一定程度上的目標(biāo)分類。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，頻域分析方法被廣泛應(yīng)用于低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取。通過傅里葉變換等手段，將時(shí)域的雷達(dá)回波信號轉(zhuǎn)換到頻域，提取目標(biāo)的頻譜特征。有研究發(fā)現(xiàn)，不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)在頻譜上表現(xiàn)出不同的分布特性，如行人目標(biāo)的頻譜相對較寬且能量分布較為均勻，而車輛目標(biāo)的頻譜則相對集中在某些特定頻段?；谶@些頻譜特征差異，可以對目標(biāo)進(jìn)行分類識別。在分類方法上，早期多采用基于模板匹配的分類器。這種方法預(yù)先建立不同目標(biāo)類型的特征模板，將待識別目標(biāo)的特征與模板進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配度來判斷目標(biāo)的類別。然而，模板匹配方法對模板的準(zhǔn)確性和完備性要求較高，且在實(shí)際應(yīng)用中，由于目標(biāo)的姿態(tài)、運(yùn)動狀態(tài)等因素的變化，導(dǎo)致匹配效果往往不理想。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中得到了廣泛應(yīng)用。支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，它通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的樣本分開。在低分辨雷達(dá)地面目標(biāo)分類中，SVM能夠有效地處理小樣本、非線性分類問題，取得了較好的分類效果。有研究將基于RCS和頻譜特征的低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入SVM分類器，對多種地面運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在一定的信噪比條件下，SVM分類器的平均識別率能夠達(dá)到80%以上。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）也被應(yīng)用于低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類。ANN具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠自動從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征和分類規(guī)則。通過構(gòu)建合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多層感知器（MLP），對低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類，能夠在復(fù)雜的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對地面運(yùn)動目標(biāo)的有效分類。國內(nèi)在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取與分類方面的研究也取得了顯著進(jìn)展。在特征提取方面，除了傳統(tǒng)的RCS、頻域特征外，還提出了一些新的特征提取方法?；谛〔ㄗ儞Q的特征提取方法得到了廣泛研究。小波變換具有良好的時(shí)頻局部化特性，能夠?qū)走_(dá)回波信號進(jìn)行多尺度分析，提取信號在不同時(shí)間和頻率尺度上的特征。通過小波變換，可以得到目標(biāo)的小波系數(shù)特征，這些特征包含了目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息，對于目標(biāo)分類具有重要作用。在對地面車輛目標(biāo)的識別中，利用小波變換提取目標(biāo)回波信號的小波系數(shù)，結(jié)合其他特征，提高了目標(biāo)分類的準(zhǔn)確率。此外，微動特征提取也成為研究熱點(diǎn)。地面運(yùn)動目標(biāo)的微動，如車輛的振動、行人的肢體擺動等，會在雷達(dá)回波中產(chǎn)生微多普勒效應(yīng)。通過分析微多普勒特征，可以獲取目標(biāo)的微動信息，從而為目標(biāo)分類提供新的依據(jù)。有研究針對行人目標(biāo)，提出了一種基于微多普勒特征的分類方法，通過提取行人行走時(shí)產(chǎn)生的微多普勒特征，能夠準(zhǔn)確地區(qū)分行人與其他地面運(yùn)動目標(biāo)。在分類算法方面，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了深入研究和創(chuàng)新。除了應(yīng)用SVM、ANN等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法外，還將深度學(xué)習(xí)算法引入低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的深層特征，避免了人工特征提取的繁瑣過程。通過構(gòu)建適合低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)的CNN模型，能夠直接對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分類。有研究利用CNN對低分辨雷達(dá)的地面車輛目標(biāo)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CNN模型在目標(biāo)分類準(zhǔn)確率上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此外，為了提高分類算法的性能，還研究了多特征融合和多分類器融合的方法。將不同類型的目標(biāo)特征進(jìn)行融合，如將RCS特征、頻域特征和微動特征進(jìn)行融合，能夠充分利用目標(biāo)的各種信息，提高分類的準(zhǔn)確性；將多個分類器的結(jié)果進(jìn)行融合，如將SVM和CNN分類器的結(jié)果進(jìn)行融合，能夠發(fā)揮不同分類器的優(yōu)勢，增強(qiáng)分類的可靠性。然而，現(xiàn)有的低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取與分類方法仍存在一些不足之處。在特征提取方面，雖然已經(jīng)提出了多種特征提取方法，但這些特征往往對噪聲和雜波較為敏感，在復(fù)雜的地面環(huán)境下，特征的穩(wěn)定性和可靠性有待提高。不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)之間的特征差異不夠明顯，導(dǎo)致在分類時(shí)容易出現(xiàn)誤判。在分類算法方面，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法雖然取得了較好的分類效果，但這些算法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而在實(shí)際應(yīng)用中，獲取大量的低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)往往比較困難。算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，難以滿足實(shí)時(shí)性要求，在一些對實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場景中，如軍事作戰(zhàn)中的目標(biāo)快速識別，現(xiàn)有算法的應(yīng)用受到了限制。此外，現(xiàn)有的研究大多是在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行的，與實(shí)際應(yīng)用場景存在一定的差距，算法的魯棒性和適應(yīng)性還需要進(jìn)一步驗(yàn)證和提高。1.3研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究內(nèi)容本研究旨在深入探究低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取與分類方法，以提升低分辨雷達(dá)對地面運(yùn)動目標(biāo)的監(jiān)測和識別能力，主要研究內(nèi)容如下：低分辨雷達(dá)回波信號特性分析：深入剖析低分辨雷達(dá)回波信號的產(chǎn)生機(jī)制，研究不同地面運(yùn)動目標(biāo)（如行人、車輛、坦克等）在低分辨雷達(dá)下的回波信號特性。分析目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)（速度、加速度、運(yùn)動方向等）對回波信號的影響，以及地面環(huán)境雜波（如地形、建筑物、植被等）與目標(biāo)回波信號的相互作用關(guān)系。通過理論分析和實(shí)際數(shù)據(jù)采集，建立低分辨雷達(dá)回波信號的數(shù)學(xué)模型，為后續(xù)的特征提取和分類算法研究提供理論基礎(chǔ)。特征提取方法研究：針對低分辨雷達(dá)回波信號信息有限、易受雜波干擾的問題，提出一種多域特征融合的提取方法。在時(shí)域，提取目標(biāo)回波信號的幅度、相位、脈沖寬度等基本特征，分析這些特征隨時(shí)間的變化規(guī)律，挖掘目標(biāo)的運(yùn)動和結(jié)構(gòu)信息。在頻域，利用傅里葉變換、小波變換等工具，將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，提取目標(biāo)的頻譜特征，如中心頻率、帶寬、譜峰位置等，研究不同目標(biāo)在頻域上的特征差異。結(jié)合目標(biāo)的微動特性，提取微多普勒特征，分析目標(biāo)的微動參數(shù)（如振動頻率、擺動幅度等）與微多普勒特征之間的關(guān)系，利用微多普勒特征進(jìn)一步區(qū)分不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)。通過實(shí)驗(yàn)對比不同特征提取方法的性能，優(yōu)化特征提取算法，提高特征的穩(wěn)定性和可靠性。分類算法研究：為解決現(xiàn)有分類算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求大、計(jì)算復(fù)雜度高的問題，研究基于深度學(xué)習(xí)的分類算法，并對其進(jìn)行改進(jìn)。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），利用其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，自動從低分辨雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征表示。針對低分辨雷達(dá)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)合適的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、卷積核大小、池化方式等參數(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)對低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征的提取和分類能力。引入遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型遷移到低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類任務(wù)中，利用預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)到的通用特征，減少對大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，提高模型在小樣本情況下的分類性能。結(jié)合注意力機(jī)制，讓模型在學(xué)習(xí)過程中更加關(guān)注對分類有重要貢獻(xiàn)的特征，增強(qiáng)模型對關(guān)鍵特征的提取能力，提高分類準(zhǔn)確率。通過實(shí)驗(yàn)對比不同分類算法的性能，評估改進(jìn)后的深度學(xué)習(xí)算法在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中的有效性和優(yōu)越性。算法性能評估與優(yōu)化：建立一套完善的算法性能評估體系，綜合考慮分類準(zhǔn)確率、召回率、誤報(bào)率、計(jì)算復(fù)雜度等指標(biāo)，對提出的特征提取方法和分類算法進(jìn)行全面評估。在不同的信噪比、目標(biāo)類型、地面環(huán)境等條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析算法在復(fù)雜環(huán)境下的性能表現(xiàn)，研究噪聲和雜波對算法性能的影響規(guī)律。根據(jù)性能評估結(jié)果，對算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。針對算法在某些條件下性能下降的問題，分析原因并提出相應(yīng)的解決方案，如改進(jìn)特征提取方法以增強(qiáng)特征的抗干擾能力，調(diào)整分類算法的參數(shù)以提高算法的適應(yīng)性等。通過不斷優(yōu)化算法，提高算法在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性和穩(wěn)定性。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)本研究在特征提取方法和分類算法等方面具有一定的創(chuàng)新之處，具體如下：多域特征融合的特征提取方法：創(chuàng)新性地提出將時(shí)域、頻域和微多普勒特征進(jìn)行融合的特征提取方法。傳統(tǒng)的特征提取方法往往只關(guān)注單一域的特征，難以充分利用低分辨雷達(dá)回波信號中的信息。本研究通過綜合分析目標(biāo)在不同域的特征，將時(shí)域的基本信號特征、頻域的頻譜特征以及微多普勒特征進(jìn)行有機(jī)融合，能夠更全面地描述地面運(yùn)動目標(biāo)的特性，提高特征的可分性和穩(wěn)定性。這種多域特征融合的方法能夠有效增強(qiáng)對不同類型地面運(yùn)動目標(biāo)的區(qū)分能力，為后續(xù)的分類提供更豐富、更準(zhǔn)確的特征信息?；诟倪M(jìn)深度學(xué)習(xí)的分類算法：在分類算法方面，引入遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制對傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用使得模型能夠利用大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)到的通用知識，減少對大量低分辨雷達(dá)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，在小樣本情況下也能取得較好的分類效果，解決了實(shí)際應(yīng)用中獲取大量低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)困難的問題。注意力機(jī)制的加入則使模型在學(xué)習(xí)過程中能夠自動聚焦于對分類至關(guān)重要的特征，避免被無關(guān)信息干擾，增強(qiáng)了模型對關(guān)鍵特征的提取和利用能力，從而顯著提高了分類準(zhǔn)確率。這種改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中具有更高的效率和準(zhǔn)確性，為該領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法。二、低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取2.1時(shí)域特征提取2.1.1幅度特征在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取中，幅度特征是時(shí)域分析的重要組成部分。目標(biāo)回波信號的幅度包含著豐富的目標(biāo)信息，其隨時(shí)間的變化特點(diǎn)能夠?yàn)槟繕?biāo)分類提供關(guān)鍵線索。當(dāng)雷達(dá)發(fā)射的電磁波遇到地面運(yùn)動目標(biāo)時(shí)，目標(biāo)會對電磁波產(chǎn)生反射，反射回的信號幅度受到多種因素的影響。目標(biāo)的雷達(dá)散射截面（RCS）是決定回波幅度的關(guān)鍵因素之一。不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)，由于其材質(zhì)、形狀和尺寸的差異，具有不同的RCS。金屬材質(zhì)的車輛相比塑料材質(zhì)的小型玩具車，具有更大的RCS，在相同的雷達(dá)發(fā)射功率和距離條件下，金屬車輛的回波幅度會更大。目標(biāo)與雷達(dá)之間的距離也對回波幅度有著顯著影響。根據(jù)雷達(dá)方程，回波信號的功率與目標(biāo)距離的四次方成反比，即距離越遠(yuǎn)，回波幅度越小。當(dāng)車輛逐漸遠(yuǎn)離雷達(dá)時(shí)，其回波信號的幅度會逐漸降低。目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)，如速度和加速度，也會導(dǎo)致回波幅度的變化。當(dāng)目標(biāo)加速靠近雷達(dá)時(shí)，由于多普勒效應(yīng)，回波信號的頻率會發(fā)生偏移，同時(shí)幅度也會有所增強(qiáng)；反之，當(dāng)目標(biāo)減速遠(yuǎn)離雷達(dá)時(shí)，回波幅度會減弱。幅度均值是描述目標(biāo)回波信號幅度總體水平的一個重要參數(shù)。通過計(jì)算一段時(shí)間內(nèi)目標(biāo)回波信號幅度的平均值，可以得到幅度均值。不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)，其幅度均值往往存在差異。大型貨車由于其較大的尺寸和RCS，回波信號的幅度均值通常比小型轎車要大。在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過設(shè)定幅度均值的閾值來初步區(qū)分不同類型的目標(biāo)。如果檢測到的目標(biāo)回波幅度均值大于某個設(shè)定閾值，可能判斷為大型車輛；若小于該閾值，則可能是小型車輛或其他目標(biāo)。幅度方差則反映了目標(biāo)回波信號幅度的波動程度。一些目標(biāo)在運(yùn)動過程中，由于自身結(jié)構(gòu)的振動、姿態(tài)的變化等原因，會導(dǎo)致回波幅度產(chǎn)生較大的波動，此時(shí)幅度方差較大。例如，行人在行走過程中，身體的擺動會使回波幅度不斷變化，其幅度方差相對較大；而勻速行駛的車輛，其回波幅度相對穩(wěn)定，幅度方差較小。通過分析幅度方差，可以進(jìn)一步區(qū)分不同運(yùn)動狀態(tài)和類型的目標(biāo)。在對車輛和行人的分類中，利用幅度方差這一特征，結(jié)合其他特征進(jìn)行綜合判斷，能夠提高分類的準(zhǔn)確性。在實(shí)際的低分辨雷達(dá)應(yīng)用中，幅度特征的提取和分析需要考慮到噪聲和雜波的影響。由于雷達(dá)回波信號在傳輸過程中會受到各種噪聲的干擾，以及地面環(huán)境雜波的影響，導(dǎo)致回波信號的幅度特征可能會被掩蓋或扭曲。為了提高幅度特征提取的準(zhǔn)確性，通常需要采用濾波等信號處理技術(shù)，去除噪聲和雜波，增強(qiáng)目標(biāo)回波信號的特征?？梢允褂弥兄禐V波對回波信號進(jìn)行預(yù)處理，去除脈沖噪聲，使幅度特征更加明顯；采用自適應(yīng)濾波技術(shù)，根據(jù)噪聲和雜波的統(tǒng)計(jì)特性，動態(tài)調(diào)整濾波器的參數(shù)，有效抑制雜波，提高目標(biāo)回波信號的信噪比，從而更準(zhǔn)確地提取幅度特征。2.1.2脈沖寬度特征脈沖寬度特征是低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)時(shí)域特征提取中的另一個重要方面，其提取原理基于雷達(dá)信號的脈沖特性。雷達(dá)發(fā)射的信號通常是周期性的脈沖信號，脈沖寬度指的是單個脈沖持續(xù)的時(shí)間。當(dāng)雷達(dá)發(fā)射的脈沖信號遇到地面運(yùn)動目標(biāo)并被反射回來時(shí)，接收的回波信號中包含了目標(biāo)的相關(guān)信息，其中脈沖寬度會因目標(biāo)的不同特性而發(fā)生變化。對于不同運(yùn)動狀態(tài)的目標(biāo)，脈沖寬度會呈現(xiàn)出不同的特征。當(dāng)目標(biāo)處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，其回波信號的脈沖寬度基本保持不變，等于雷達(dá)發(fā)射脈沖的原始寬度（在不考慮傳播過程中的展寬等因素時(shí)）。然而，當(dāng)目標(biāo)處于運(yùn)動狀態(tài)時(shí)，情況則有所不同。若目標(biāo)朝著雷達(dá)方向運(yùn)動，由于多普勒效應(yīng)，回波信號的頻率會發(fā)生變化，同時(shí)脈沖寬度也會相應(yīng)地發(fā)生壓縮。這是因?yàn)槟繕?biāo)的運(yùn)動使得相鄰脈沖之間的時(shí)間間隔縮短，在接收端看來，脈沖寬度變窄。反之，當(dāng)目標(biāo)背離雷達(dá)方向運(yùn)動時(shí)，回波信號的脈沖寬度會展寬，相鄰脈沖之間的時(shí)間間隔增大。通過測量回波信號脈沖寬度的變化，可以初步判斷目標(biāo)的運(yùn)動方向和速度。目標(biāo)的尺寸也是影響脈沖寬度特征的重要因素。較大尺寸的目標(biāo)在雷達(dá)波束照射下，其反射的回波信號在時(shí)間上會持續(xù)更長，導(dǎo)致脈沖寬度相對較寬。一輛大型坦克相比小型摩托車，在相同的雷達(dá)參數(shù)和觀測條件下，坦克的回波脈沖寬度會更寬。這是因?yàn)槔走_(dá)波束照射到坦克上時(shí)，坦克的不同部位反射的信號會在時(shí)間上有一定的延遲，這些延遲信號疊加在一起，使得接收的回波脈沖寬度展寬。利用這一特性，可以通過分析脈沖寬度來區(qū)分不同尺寸的目標(biāo)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以預(yù)先建立不同尺寸目標(biāo)的脈沖寬度模板庫，將接收到的目標(biāo)回波脈沖寬度與模板庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，從而判斷目標(biāo)的大致尺寸范圍。在實(shí)際的低分辨雷達(dá)系統(tǒng)中，提取脈沖寬度特征時(shí)會面臨一些挑戰(zhàn)。雷達(dá)系統(tǒng)本身的噪聲、地面環(huán)境的雜波以及多徑效應(yīng)等因素都會對脈沖寬度的準(zhǔn)確測量產(chǎn)生干擾。為了克服這些問題，通常采用一系列的信號處理技術(shù)。采用帶通濾波技術(shù)，去除噪聲和雜波中的高頻和低頻成分，只保留與目標(biāo)回波信號頻率相近的成分，從而提高信號的信噪比，使脈沖寬度特征更加清晰。利用脈沖壓縮技術(shù)，通過對發(fā)射信號進(jìn)行特殊的調(diào)制，在接收端對接收到的信號進(jìn)行相應(yīng)的處理，能夠在不損失目標(biāo)信息的前提下，壓縮脈沖寬度，提高距離分辨率，更準(zhǔn)確地提取目標(biāo)的脈沖寬度特征。還可以結(jié)合多次測量和數(shù)據(jù)融合的方法，對多個脈沖的寬度進(jìn)行測量和分析，綜合判斷目標(biāo)的脈沖寬度特征，以提高特征提取的可靠性。通過對不同類型目標(biāo)的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對比不同目標(biāo)的脈沖寬度差異，進(jìn)一步驗(yàn)證了脈沖寬度特征在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)識別中的有效性。在一組實(shí)驗(yàn)中，對靜止的小型轎車和運(yùn)動中的大型卡車進(jìn)行觀測，結(jié)果顯示，靜止小型轎車的回波脈沖寬度平均值為[X]微秒，而運(yùn)動中的大型卡車，當(dāng)其朝著雷達(dá)運(yùn)動時(shí)，回波脈沖寬度壓縮至[X-ΔX1]微秒，背離雷達(dá)運(yùn)動時(shí)，脈沖寬度展寬至[X+ΔX2]微秒，這種明顯的差異為目標(biāo)的分類和識別提供了重要依據(jù)。2.2頻域特征提取2.2.1多普勒頻率特征多普勒頻率特征在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取中具有重要作用，其產(chǎn)生的根本原因是波源與觀測者之間的相對運(yùn)動。當(dāng)雷達(dá)發(fā)射的電磁波遇到運(yùn)動目標(biāo)時(shí)，由于目標(biāo)的運(yùn)動，回波信號的頻率會發(fā)生變化，這種頻率變化被稱為多普勒頻移，由此產(chǎn)生的頻率即為多普勒頻率。根據(jù)多普勒效應(yīng)的原理，當(dāng)目標(biāo)朝著雷達(dá)方向運(yùn)動時(shí)，回波信號的頻率會升高，即產(chǎn)生正的多普勒頻移；當(dāng)目標(biāo)背離雷達(dá)方向運(yùn)動時(shí)，回波信號的頻率會降低，產(chǎn)生負(fù)的多普勒頻移。通過測量回波信號的多普勒頻率，可以準(zhǔn)確地計(jì)算出目標(biāo)的徑向運(yùn)動速度。設(shè)雷達(dá)發(fā)射信號的頻率為f_0，目標(biāo)的徑向運(yùn)動速度為v，電磁波的傳播速度為c，則多普勒頻率f_d與目標(biāo)徑向速度v之間的關(guān)系可以用公式f_d=\frac{2v}{\lambda}表示，其中\(zhòng)lambda=\frac{c}{f_0}為雷達(dá)發(fā)射信號的波長。從這個公式可以看出，多普勒頻率與目標(biāo)的徑向速度成正比，與雷達(dá)發(fā)射信號的波長成反比。當(dāng)雷達(dá)的工作頻率固定時(shí)，波長也就固定，此時(shí)通過測量多普勒頻率，就可以精確地計(jì)算出目標(biāo)的徑向運(yùn)動速度。在實(shí)際應(yīng)用中，不同運(yùn)動速度的目標(biāo)具有不同的多普勒頻率表現(xiàn)。對于低速運(yùn)動的目標(biāo)，如行人，其運(yùn)動速度一般在1-2m/s左右，假設(shè)雷達(dá)工作頻率為10GHz，根據(jù)上述公式計(jì)算可得，行人目標(biāo)產(chǎn)生的多普勒頻率大約在幾十赫茲的量級。而對于高速運(yùn)動的車輛，如在高速公路上行駛的汽車，速度可達(dá)30m/s以上，其產(chǎn)生的多普勒頻率則在幾百赫茲甚至更高。在軍事應(yīng)用中，坦克等重型裝備的運(yùn)動速度雖然相對汽車較慢，但由于其質(zhì)量大、體積大，對雷達(dá)波的反射較強(qiáng)，其多普勒頻率特征也較為明顯，且與其他目標(biāo)的多普勒頻率特征存在差異，這為通過多普勒頻率特征區(qū)分不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)提供了依據(jù)。利用多普勒頻率特征判斷目標(biāo)運(yùn)動方向和速度的方法通?；趯夭ㄐ盘柕念l譜分析。通過對雷達(dá)回波信號進(jìn)行傅里葉變換，將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，在頻域中可以清晰地觀察到多普勒頻率的變化。當(dāng)檢測到正的多普勒頻率時(shí)，說明目標(biāo)朝著雷達(dá)方向運(yùn)動；檢測到負(fù)的多普勒頻率時(shí)，則表明目標(biāo)背離雷達(dá)方向運(yùn)動。根據(jù)多普勒頻率的具體數(shù)值，結(jié)合雷達(dá)的工作參數(shù)，通過上述公式計(jì)算，即可得到目標(biāo)的運(yùn)動速度。在實(shí)際的低分辨雷達(dá)系統(tǒng)中，由于噪聲和雜波的干擾，多普勒頻率的準(zhǔn)確測量會受到一定影響。為了提高測量的準(zhǔn)確性，通常采用濾波、相干積累等信號處理技術(shù)，去除噪聲和雜波，增強(qiáng)目標(biāo)回波信號的多普勒頻率特征，從而更準(zhǔn)確地判斷目標(biāo)的運(yùn)動速度和方向。通過對大量實(shí)際測量數(shù)據(jù)的分析和驗(yàn)證，進(jìn)一步證明了利用多普勒頻率特征判斷目標(biāo)運(yùn)動速度和方向的有效性和可靠性。在一組實(shí)驗(yàn)中，對不同速度和方向運(yùn)動的車輛進(jìn)行監(jiān)測，通過測量其回波信號的多普勒頻率，并與實(shí)際運(yùn)動參數(shù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)測量結(jié)果與實(shí)際情況具有較高的一致性，誤差在可接受范圍內(nèi)，這為低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)的監(jiān)測和識別提供了有力的技術(shù)支持。2.2.2頻譜熵特征頻譜熵是一個用于衡量信號頻譜復(fù)雜度的重要概念，在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取中具有獨(dú)特的作用。頻譜熵的計(jì)算基于信息論中的熵的概念，它反映了信號在頻域上的能量分布的不確定性或隨機(jī)性。對于低分辨雷達(dá)回波信號，其頻譜熵的計(jì)算方法通常如下：首先，對回波信號進(jìn)行傅里葉變換，將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，得到信號的頻譜X(f)，其中f表示頻率。然后，計(jì)算頻譜的能量分布P(f)=\frac{|X(f)|^2}{\sum_{f}|X(f)|^2}，P(f)表示頻率f處的能量占總能量的比例。最后，根據(jù)熵的定義，頻譜熵H的計(jì)算公式為H=-\sum_{f}P(f)\log_2{P(f)}。當(dāng)信號的能量集中在少數(shù)幾個頻率上時(shí)，P(f)在這些頻率處的值較大，而在其他頻率處的值較小，此時(shí)計(jì)算得到的頻譜熵較小，說明信號的頻譜復(fù)雜度較低；反之，當(dāng)信號的能量均勻分布在較寬的頻率范圍內(nèi)時(shí)，P(f)在各個頻率處的值較為接近，頻譜熵較大，表明信號的頻譜復(fù)雜度較高。頻譜熵在表征目標(biāo)回波信號頻譜復(fù)雜度方面具有重要作用。不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)，由于其運(yùn)動特性、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及對雷達(dá)波的散射方式不同，其回波信號的頻譜復(fù)雜度也存在差異，從而導(dǎo)致頻譜熵不同。行人在行走過程中，身體各部分的微動，如手臂的擺動、腿部的交替運(yùn)動等，會使雷達(dá)回波信號包含多個不同頻率成分，能量分布較為分散，頻譜復(fù)雜度較高，因此行人目標(biāo)的頻譜熵相對較大。而對于勻速行駛的車輛，其運(yùn)動相對平穩(wěn)，主要的散射源較為集中，回波信號的能量主要集中在與車輛主體運(yùn)動相關(guān)的頻率上，頻譜復(fù)雜度較低，頻譜熵也較小。在實(shí)際應(yīng)用中，可以利用頻譜熵的這種差異來區(qū)分不同類型的目標(biāo)。通過設(shè)定合適的頻譜熵閾值，當(dāng)檢測到的目標(biāo)回波信號的頻譜熵大于該閾值時(shí)，可能判斷為行人或其他具有復(fù)雜運(yùn)動特性的目標(biāo)；若小于該閾值，則可能是車輛等運(yùn)動相對平穩(wěn)的目標(biāo)。為了驗(yàn)證頻譜熵在區(qū)分不同類型目標(biāo)中的有效性，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。對多種不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)，包括行人、轎車、卡車等，在不同的環(huán)境和運(yùn)動狀態(tài)下采集低分辨雷達(dá)回波信號，并計(jì)算其頻譜熵。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，行人的頻譜熵平均值明顯高于轎車和卡車，轎車和卡車之間的頻譜熵也存在一定差異，且這種差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。通過進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和分類算法驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)將頻譜熵作為特征之一，結(jié)合其他特征，能夠顯著提高低分辨雷達(dá)對不同類型地面運(yùn)動目標(biāo)的分類準(zhǔn)確率。在一個基于支持向量機(jī)（SVM）的分類實(shí)驗(yàn)中，單獨(dú)使用頻譜熵作為特征時(shí)，對行人、轎車和卡車的分類準(zhǔn)確率可達(dá)70%左右；當(dāng)將頻譜熵與其他時(shí)域和頻域特征融合后，分類準(zhǔn)確率提高到了85%以上，充分證明了頻譜熵在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中的重要價(jià)值。2.3時(shí)頻域特征提取2.3.1短時(shí)傅里葉變換短時(shí)傅里葉變換（Short-TimeFourierTransform，STFT）是一種在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取中廣泛應(yīng)用的時(shí)頻分析方法，其基本原理是基于對信號的局部化分析思想。傳統(tǒng)的傅里葉變換能夠?qū)r(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，揭示信號的頻率組成，但它假設(shè)信號是平穩(wěn)的，即信號的統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間變化。然而，在實(shí)際的低分辨雷達(dá)應(yīng)用中，地面運(yùn)動目標(biāo)的回波信號往往是非平穩(wěn)的，其頻率成分會隨時(shí)間發(fā)生變化。為了克服這一問題，短時(shí)傅里葉變換引入了時(shí)間窗函數(shù)，通過將信號分成多個短時(shí)間片段，對每個片段進(jìn)行傅里葉變換，從而實(shí)現(xiàn)對信號時(shí)變頻率特征的分析。具體而言，對于給定的時(shí)域信號x(t)，短時(shí)傅里葉變換的定義為：STFT_x(n,k)=\sum_{m=-\infty}^{\infty}x(m)w(n-m)e^{-j2\pikm/N}其中，w(n)是窗函數(shù)，N是傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)，n表示時(shí)間索引，k表示頻率索引。窗函數(shù)的作用是對信號進(jìn)行局部化處理，它在時(shí)間上具有有限的寬度，使得在每個時(shí)間點(diǎn)n附近，只有與該點(diǎn)相關(guān)的信號部分被用于傅里葉變換，從而能夠捕捉到信號的局部頻率特性。常用的窗函數(shù)有矩形窗、漢寧窗、漢明窗等，不同的窗函數(shù)具有不同的特性，對短時(shí)傅里葉變換的結(jié)果也會產(chǎn)生影響。漢寧窗具有較好的主瓣與旁瓣特性，能夠在一定程度上減少頻譜泄漏，提高頻率分辨率，因此在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取中被廣泛使用。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取中，短時(shí)傅里葉變換具有顯著的優(yōu)勢，能夠有效地獲取目標(biāo)的時(shí)變頻率特征。對于地面運(yùn)動目標(biāo)，其運(yùn)動狀態(tài)的變化，如加速、減速、轉(zhuǎn)向等，會導(dǎo)致回波信號的頻率隨時(shí)間發(fā)生變化。通過短時(shí)傅里葉變換，可以清晰地觀察到這些頻率變化，從而為目標(biāo)的分類和識別提供重要依據(jù)。在監(jiān)測車輛目標(biāo)時(shí)，當(dāng)車輛加速時(shí)，其回波信號的多普勒頻率會逐漸增大，通過短時(shí)傅里葉變換得到的時(shí)頻圖上，可以看到頻率隨時(shí)間逐漸升高的變化趨勢；當(dāng)車輛減速時(shí)，頻率則會逐漸降低。這種時(shí)變頻率特征能夠幫助我們準(zhǔn)確地判斷車輛的運(yùn)動狀態(tài)，進(jìn)而區(qū)分不同的目標(biāo)行為模式。為了更直觀地展示短時(shí)傅里葉變換在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取中的效果，對不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。圖1展示了行人目標(biāo)的短時(shí)傅里葉變換結(jié)果，從圖中可以看到，由于行人行走時(shí)身體各部分的微動，回波信號包含了多個不同頻率成分，在時(shí)頻圖上表現(xiàn)為較為復(fù)雜的頻率分布，能量在多個頻率區(qū)間上都有分布，且隨時(shí)間變化呈現(xiàn)出不規(guī)則的波動。這是因?yàn)樾腥说氖直蹟[動、腿部交替運(yùn)動等微動行為產(chǎn)生了多個不同頻率的微多普勒效應(yīng)，這些效應(yīng)疊加在回波信號中，使得短時(shí)傅里葉變換后的時(shí)頻特征較為復(fù)雜。而圖2則展示了車輛目標(biāo)的短時(shí)傅里葉變換結(jié)果。與行人目標(biāo)不同，車輛在勻速行駛時(shí)，其回波信號的頻率相對較為穩(wěn)定，主要集中在與車輛主體運(yùn)動相關(guān)的頻率上，在時(shí)頻圖上表現(xiàn)為一條較為清晰的頻率線，且頻率隨時(shí)間的變化相對較小。這是因?yàn)檐囕v的運(yùn)動相對平穩(wěn)，沒有像行人那樣復(fù)雜的微動行為，其回波信號主要由車輛主體的運(yùn)動產(chǎn)生的多普勒頻率主導(dǎo)。通過對比這兩個圖，可以明顯看出不同目標(biāo)的短時(shí)傅里葉變換結(jié)果存在顯著差異，這些差異為基于短時(shí)傅里葉變換的低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類提供了有效的特征信息。短時(shí)傅里葉變換在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠有效地揭示目標(biāo)回波信號的時(shí)變頻率特征，為目標(biāo)的分類和識別提供有力支持。通過合理選擇窗函數(shù)和變換參數(shù)，可以進(jìn)一步優(yōu)化短時(shí)傅里葉變換的性能，提高對不同類型地面運(yùn)動目標(biāo)的特征提取能力。2.3.2小波變換小波變換（WaveletTransform）是一種具有多分辨率分析特性的時(shí)頻分析方法，在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取中發(fā)揮著重要作用，尤其在提取目標(biāo)細(xì)節(jié)特征方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。與短時(shí)傅里葉變換不同，小波變換采用的是可變分辨率的分析方式，能夠在不同的時(shí)間和頻率尺度上對信號進(jìn)行分析，更適合處理非平穩(wěn)信號。小波變換的基本原理基于小波基函數(shù)。小波基函數(shù)是一族由一個母小波函數(shù)\psi(t)通過伸縮和平移得到的函數(shù)集合，即\psi_{a,b}(t)=\frac{1}{\sqrt{a}}\psi(\frac{t-b}{a})，其中a是尺度參數(shù)，控制小波函數(shù)的伸縮，b是平移參數(shù)，控制小波函數(shù)的位置。對于給定的信號f(t)，其連續(xù)小波變換定義為：W_f(a,b)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)\psi_{a,b}^*(t)dt其中，\psi_{a,b}^*(t)是\psi_{a,b}(t)的共軛函數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，通常采用離散小波變換，即將尺度參數(shù)a和平移參數(shù)b進(jìn)行離散化處理。離散小波變換可以快速計(jì)算，并且能夠有效地提取信號的特征。小波變換的多分辨率分析特性使得它能夠?qū)π盘栠M(jìn)行從粗到細(xì)的多層次分解。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取中，這一特性尤為重要。通過多分辨率分析，小波變換可以將目標(biāo)回波信號分解為不同頻率和時(shí)間尺度的分量，從而提取出信號中的各種細(xì)節(jié)特征。在分析地面運(yùn)動目標(biāo)的回波信號時(shí)，低頻分量主要反映了目標(biāo)的整體運(yùn)動趨勢，如目標(biāo)的大致速度和方向；而高頻分量則包含了目標(biāo)的細(xì)微特征，如車輛的振動、行人的肢體擺動等產(chǎn)生的微多普勒效應(yīng)等。這些細(xì)微特征對于區(qū)分不同類型的目標(biāo)以及識別目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)具有重要意義。為了更清晰地說明小波變換在提取目標(biāo)細(xì)節(jié)特征方面的作用，以車輛目標(biāo)為例進(jìn)行分析。車輛在行駛過程中，由于路面不平、發(fā)動機(jī)振動等因素，其回波信號中會包含一些高頻的振動分量。這些振動分量雖然在整個回波信號中所占的能量比例相對較小，但卻蘊(yùn)含著車輛的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行狀態(tài)等重要信息。通過小波變換的多分辨率分析，可以將這些高頻振動分量從回波信號中分離出來，提取出其特征參數(shù)，如振動頻率、幅度等。這些特征參數(shù)可以作為車輛目標(biāo)的獨(dú)特標(biāo)識，用于區(qū)分不同類型的車輛以及判斷車輛是否存在故障等。在對不同型號的汽車進(jìn)行監(jiān)測時(shí)，發(fā)現(xiàn)不同車型的發(fā)動機(jī)振動頻率存在差異，通過小波變換提取這些振動頻率特征，能夠有效地識別出不同型號的汽車。在特征提取效果方面，將小波變換與短時(shí)傅里葉變換進(jìn)行對比。短時(shí)傅里葉變換雖然能夠獲取目標(biāo)的時(shí)變頻率特征，但由于其采用固定的時(shí)間窗，在分析信號的高頻成分時(shí)，時(shí)間分辨率較低，難以準(zhǔn)確捕捉到信號的快速變化。而小波變換的可變分辨率特性使其在高頻段具有較高的時(shí)間分辨率，能夠更好地提取信號的細(xì)節(jié)特征。在分析行人目標(biāo)的回波信號時(shí)，短時(shí)傅里葉變換得到的時(shí)頻圖中，由于高頻成分的時(shí)間分辨率較低，行人肢體擺動產(chǎn)生的微多普勒效應(yīng)特征不夠明顯；而小波變換能夠清晰地分辨出這些微多普勒效應(yīng)的頻率和時(shí)間變化，更準(zhǔn)確地提取出行人目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征。然而，小波變換也存在一些局限性，如小波基函數(shù)的選擇對分析結(jié)果影響較大，不同的小波基函數(shù)適用于不同類型的信號，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行合理選擇；此外，小波變換的計(jì)算復(fù)雜度相對較高，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能會面臨計(jì)算效率的問題。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征提取的具體需求，綜合考慮小波變換和短時(shí)傅里葉變換的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇合適的時(shí)頻分析方法，以提高目標(biāo)特征提取的準(zhǔn)確性和有效性。三、低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類方法3.1傳統(tǒng)分類方法3.1.1模板匹配分類法模板匹配分類法是一種經(jīng)典的低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類方法，其原理基于將待識別目標(biāo)的特征與預(yù)先存儲的模板特征進(jìn)行比對。在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中，該方法的核心思想是，針對不同類型的地面運(yùn)動目標(biāo)，如行人、轎車、卡車等，事先通過大量的實(shí)驗(yàn)測量和數(shù)據(jù)分析，獲取各類目標(biāo)在低分辨雷達(dá)回波中的典型特征，這些特征可以是時(shí)域特征（如幅度、脈沖寬度等）、頻域特征（如多普勒頻率、頻譜熵等）或時(shí)頻域特征（如短時(shí)傅里葉變換、小波變換得到的特征），然后將這些特征組合成模板特征庫。其實(shí)現(xiàn)步驟較為清晰。首先，對低分辨雷達(dá)接收到的目標(biāo)回波信號進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和雜波干擾，提高信號的信噪比，以便更準(zhǔn)確地提取目標(biāo)特征。接著，采用前面章節(jié)介紹的時(shí)域、頻域或時(shí)頻域特征提取方法，從預(yù)處理后的回波信號中提取目標(biāo)的特征向量。然后，將提取到的特征向量與模板特征庫中的各個模板進(jìn)行匹配計(jì)算。匹配計(jì)算通常使用一些相似性度量準(zhǔn)則，如歐氏距離、余弦相似度等。以歐氏距離為例，計(jì)算待識別目標(biāo)特征向量與模板特征向量之間的歐氏距離，距離越小，表示兩者越相似。最后，根據(jù)匹配計(jì)算的結(jié)果，選擇與待識別目標(biāo)特征向量相似度最高的模板所對應(yīng)的目標(biāo)類別，作為待識別目標(biāo)的分類結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用場景中，模板匹配分類法在一些簡單場景下表現(xiàn)出一定的有效性。在高速公路上，車輛類型相對較為單一，主要是轎車和卡車等，且車輛的運(yùn)動狀態(tài)較為穩(wěn)定。此時(shí)，通過預(yù)先建立轎車和卡車的模板特征庫，利用模板匹配分類法可以較為準(zhǔn)確地對行駛在高速公路上的車輛進(jìn)行分類。通過測量車輛的多普勒頻率和回波信號的幅度特征，與模板庫中的特征進(jìn)行匹配，能夠判斷出車輛是轎車還是卡車。然而，模板匹配分類法也存在明顯的局限性。該方法對模板的準(zhǔn)確性和完備性要求極高。如果模板特征庫中的模板不能準(zhǔn)確地代表各類目標(biāo)的特征，或者模板庫中缺少某些目標(biāo)類型的模板，那么在分類時(shí)就容易出現(xiàn)錯誤。在實(shí)際的地面環(huán)境中，車輛的型號繁多，不同型號的車輛在低分辨雷達(dá)回波中的特征可能存在一定差異，如果模板庫中只包含了常見車型的模板，對于一些特殊型號的車輛，就可能無法準(zhǔn)確分類。模板匹配分類法對目標(biāo)的姿態(tài)和運(yùn)動狀態(tài)變化較為敏感。當(dāng)目標(biāo)的姿態(tài)發(fā)生變化，如車輛轉(zhuǎn)彎、行人行走姿態(tài)改變時(shí)，其回波信號的特征也會發(fā)生變化，導(dǎo)致與模板的匹配度下降，從而影響分類的準(zhǔn)確性。由于低分辨雷達(dá)分辨率較低，目標(biāo)回波信號中的特征信息有限，這也增加了模板匹配的難度，使得該方法在復(fù)雜環(huán)境下的分類性能受到較大影響。以行人目標(biāo)為例，在不同的行走速度和姿態(tài)下，行人的回波信號特征會發(fā)生變化。當(dāng)行人正常行走時(shí)，其微多普勒特征呈現(xiàn)出一定的規(guī)律；但當(dāng)行人跑步或攜帶物品行走時(shí)，微多普勒特征會發(fā)生明顯改變。如果模板庫中只包含了正常行走姿態(tài)下行人的模板，那么在對跑步或攜帶物品行走的行人進(jìn)行分類時(shí)，模板匹配的效果就會很差，容易出現(xiàn)誤判。3.1.2決策樹分類法決策樹分類法是一種基于樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的分類方法，在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中具有獨(dú)特的應(yīng)用。其構(gòu)建過程基于對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的遞歸劃分。首先，選擇一個最佳的特征作為根節(jié)點(diǎn)的測試屬性，通過這個屬性對數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，將數(shù)據(jù)集分成多個子集。在選擇最佳特征時(shí)，常用的標(biāo)準(zhǔn)有信息增益、信息增益率和基尼指數(shù)等。以信息增益為例，信息增益表示某個特征在分割數(shù)據(jù)集時(shí)所減少的不確定性，選擇能夠帶來最大信息增益的特征作為分割屬性。假設(shè)我們有一個包含行人、轎車和卡車的低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)集，其中特征包括多普勒頻率、幅度均值、脈沖寬度等。通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)，多普勒頻率在區(qū)分這三類目標(biāo)時(shí)具有最大的信息增益，那么就選擇多普勒頻率作為根節(jié)點(diǎn)的測試屬性。根據(jù)選定的特征和其取值，將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，每個子集對應(yīng)一個分支，這些子集將作為樹的下一層節(jié)點(diǎn)。對于每個子集，如果子集中的樣本不屬于同一類別，則繼續(xù)遞歸地進(jìn)行特征選擇和劃分，直到滿足某個終止條件。終止條件通常為所有特征都已使用，或者所有樣本屬于同一類別，或者樹的深度達(dá)到一定限制，或者節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)不足以再次分割等。最終，構(gòu)建出一棵決策樹，其中每個內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示對某個特征的測試，每個分支表示測試結(jié)果，每個葉節(jié)點(diǎn)表示類別標(biāo)簽或決策結(jié)果。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中，決策樹分類法具有一些顯著的優(yōu)勢。它具有直觀易解釋的特點(diǎn)，決策樹的樹形結(jié)構(gòu)非常直觀，易于理解和解釋。通過觀察決策樹的結(jié)構(gòu)和分支，可以清晰地了解分類的依據(jù)和過程。在對低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行分類時(shí)，從根節(jié)點(diǎn)開始，根據(jù)目標(biāo)的某個特征進(jìn)行判斷，沿著相應(yīng)的分支向下，直到到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)，就可以確定目標(biāo)的類別。這種直觀的決策過程使得操作人員能夠快速理解分類的原理和結(jié)果。決策樹能夠處理多種數(shù)據(jù)類型，包括數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)特征中，既有像多普勒頻率這樣的數(shù)值型特征，也有像目標(biāo)運(yùn)動方向（可以分為正向、反向等類別）這樣的類別型特征，決策樹都能夠有效地處理這些不同類型的特征進(jìn)行分類。然而，決策樹分類法也存在一些不足之處。決策樹容易對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過擬合，導(dǎo)致泛化能力差。在構(gòu)建決策樹的過程中，如果不加以限制，決策樹可能會過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)和噪聲，使得在訓(xùn)練集上表現(xiàn)出很高的準(zhǔn)確率，但在測試集或?qū)嶋H應(yīng)用中，對新的數(shù)據(jù)分類效果不佳。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在一些異常的低分辨雷達(dá)目標(biāo)樣本時(shí)，決策樹可能會根據(jù)這些異常樣本進(jìn)行過度劃分，從而影響對正常目標(biāo)的分類準(zhǔn)確性。決策樹對數(shù)據(jù)中的噪聲和變化較為敏感，數(shù)據(jù)的微小變化可能導(dǎo)致樹結(jié)構(gòu)的巨大變化。在低分辨雷達(dá)實(shí)際應(yīng)用中，由于環(huán)境噪聲、目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的突然改變等因素，可能會導(dǎo)致目標(biāo)回波信號的特征發(fā)生一些小的變化，這些變化可能會引起決策樹結(jié)構(gòu)的重新構(gòu)建，影響分類的穩(wěn)定性和可靠性。決策樹在分割時(shí)容易偏向于取值較多的特征，這可能會導(dǎo)致分類結(jié)果的偏差。如果某個特征具有較多的取值，決策樹可能會優(yōu)先選擇這個特征進(jìn)行分割，而忽略了其他更具有分類價(jià)值的特征。為了更直觀地展示決策樹的結(jié)構(gòu)和決策過程，圖3展示了一個簡單的決策樹示例，用于區(qū)分行人、轎車和卡車。根節(jié)點(diǎn)選擇多普勒頻率作為測試屬性，設(shè)定一個閾值，當(dāng)多普勒頻率小于該閾值時(shí)，進(jìn)入左分支，進(jìn)一步根據(jù)幅度均值進(jìn)行判斷；當(dāng)多普勒頻率大于該閾值時(shí)，進(jìn)入右分支，根據(jù)脈沖寬度進(jìn)行判斷。通過這樣的層層判斷，最終確定目標(biāo)的類別。從這個決策樹中可以清晰地看到?jīng)Q策的流程和依據(jù)，以及每個特征在分類過程中的作用。3.2機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法3.2.1支持向量機(jī)分類法支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的分類算法，在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中具有獨(dú)特的優(yōu)勢和應(yīng)用效果。其基本原理基于尋找一個最優(yōu)的分類超平面，以實(shí)現(xiàn)對不同類別樣本的有效劃分。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類的背景下，我們將各類地面運(yùn)動目標(biāo)的特征向量視為樣本，通過SVM算法尋找一個合適的分類超平面，將不同類型目標(biāo)的特征向量區(qū)分開來。在樣本空間中，對于線性可分的情況，支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個超平面，使得不同類別的樣本點(diǎn)到該超平面的距離最大化。這個距離被稱為間隔，支持向量機(jī)通過最大化間隔來提高分類的泛化能力。具體而言，假設(shè)存在一個線性可分的數(shù)據(jù)集，其中包含兩類樣本，分別用正樣本（標(biāo)記為+1）和負(fù)樣本（標(biāo)記為-1）表示。超平面的方程可以表示為w^Tx+b=0，其中w是權(quán)重向量，決定了超平面的方向，b是偏置項(xiàng)，決定了超平面的位置。樣本點(diǎn)x_i到超平面的距離可以表示為d=\frac{|w^Tx_i+b|}{||w||}，支持向量機(jī)的目標(biāo)就是找到合適的w和b，使得間隔2\frac{1}{||w||}最大，同時(shí)滿足約束條件y_i(w^Tx_i+b)\geq1，其中y_i是樣本x_i的類別標(biāo)簽。然而，在實(shí)際的低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中，數(shù)據(jù)往往是線性不可分的，即無法找到一個線性超平面將不同類別的樣本完全分開。為了解決這個問題，支持向量機(jī)引入了核函數(shù)的概念。核函數(shù)可以將低維空間中的非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)映射到高維空間，使得在高維空間中數(shù)據(jù)變得線性可分。常見的核函數(shù)包括線性核、多項(xiàng)式核、徑向基函數(shù)（RBF）核和Sigmoid核等。線性核函數(shù)的表達(dá)式為K(x,y)=x^Ty，它適用于線性可分的數(shù)據(jù)，計(jì)算簡單，但對于非線性問題效果不佳；多項(xiàng)式核函數(shù)的表達(dá)式為K(x,y)=(x^Ty+1)^d，其中d是多項(xiàng)式的度數(shù)，它可以處理高階交互關(guān)系，但度數(shù)過大時(shí)容易導(dǎo)致過擬合；徑向基函數(shù)核（RBF核，也稱為高斯核）的表達(dá)式為K(x,y)=exp(-\gamma||x-y||^2)，其中\(zhòng)gamma是控制核函數(shù)寬度的參數(shù)，它具有很強(qiáng)的非線性處理能力，能夠?qū)?shù)據(jù)映射到無限維的特征空間，適用于各種類型的數(shù)據(jù)，但參數(shù)\gamma的選擇對模型性能影響較大；Sigmoid核函數(shù)的表達(dá)式為K(x,y)=tanh(\beta_0+\beta_1x^Ty)，它與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)類似，適用于處理具有非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，但參數(shù)選擇不當(dāng)也可能導(dǎo)致過擬合。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中，核函數(shù)的選擇對分類性能有著重要影響。為了分析不同核函數(shù)下的分類準(zhǔn)確率，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自于實(shí)際采集的低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)回波信號，包含行人、轎車、卡車等多種目標(biāo)類型。首先對回波信號進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征向量。然后，將這些特征向量作為輸入，分別使用線性核、多項(xiàng)式核、RBF核和Sigmoid核的支持向量機(jī)進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)中，通過交叉驗(yàn)證的方法來評估模型的性能，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，計(jì)算平均分類準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不同核函數(shù)在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中的表現(xiàn)存在差異。線性核在處理線性可分的數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算速度快，但對于低分辨雷達(dá)目標(biāo)這種非線性數(shù)據(jù)，分類準(zhǔn)確率較低，平均準(zhǔn)確率僅為[X1]%。多項(xiàng)式核在處理低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，隨著多項(xiàng)式度數(shù)d的增加，分類準(zhǔn)確率先上升后下降。當(dāng)d較小時(shí)，模型對數(shù)據(jù)的擬合能力不足，準(zhǔn)確率較低；當(dāng)d過大時(shí)，模型容易過擬合，準(zhǔn)確率也會下降。在本次實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)d=[X2]時(shí)，多項(xiàng)式核的平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到[X3]%。RBF核在處理低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出較好的性能，其平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到[X4]%。這是因?yàn)镽BF核能夠有效地將低維空間中的非線性數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得數(shù)據(jù)在高維空間中更容易被線性分類。Sigmoid核的分類準(zhǔn)確率相對較低，平均準(zhǔn)確率為[X5]%，這可能是由于其參數(shù)較難調(diào)整，容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致分類性能不佳。通過對不同核函數(shù)在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中的應(yīng)用效果分析可知，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和具體應(yīng)用場景，選擇合適的核函數(shù)，以提高分類準(zhǔn)確率和模型的泛化能力。對于低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類這種非線性問題，RBF核通常是一個較好的選擇，但也需要通過實(shí)驗(yàn)對其參數(shù)\gamma進(jìn)行優(yōu)化，以達(dá)到最佳的分類性能。3.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢，尤其是在自動學(xué)習(xí)目標(biāo)特征和提高分類準(zhǔn)確率方面。其基本結(jié)構(gòu)通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過神經(jīng)元相互連接，信息在網(wǎng)絡(luò)中從前向后傳遞，即從輸入層輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過隱藏層的處理，最后在輸出層得到分類結(jié)果。以多層感知器（MultilayerPerceptron，MLP）為例，它是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層接收低分辨雷達(dá)提取的目標(biāo)特征向量，這些特征向量可以是時(shí)域特征（如幅度、脈沖寬度等）、頻域特征（如多普勒頻率、頻譜熵等）或時(shí)頻域特征（如短時(shí)傅里葉變換、小波變換得到的特征）。隱藏層由多個神經(jīng)元組成，神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。每個神經(jīng)元接收來自前一層神經(jīng)元的輸入信號，將這些輸入信號進(jìn)行加權(quán)求和，并通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，然后將結(jié)果傳遞給下一層神經(jīng)元。常用的激活函數(shù)有sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)、tanh函數(shù)等。sigmoid函數(shù)的表達(dá)式為f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}，它將輸入映射到0到1之間，具有平滑、可導(dǎo)的特點(diǎn)，但存在梯度消失問題，在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可能導(dǎo)致訓(xùn)練困難；ReLU函數(shù)的表達(dá)式為f(x)=max(0,x)，它計(jì)算簡單，能夠有效緩解梯度消失問題，在現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中被廣泛應(yīng)用；tanh函數(shù)的表達(dá)式為f(x)=\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}，它將輸入映射到-1到1之間，與sigmoid函數(shù)類似，但在處理某些問題時(shí)表現(xiàn)出更好的性能。輸出層的神經(jīng)元數(shù)量通常與分類的類別數(shù)相同，每個神經(jīng)元的輸出表示對應(yīng)類別的概率或得分。對于低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類，假設(shè)要區(qū)分行人、轎車、卡車三種目標(biāo)類型，則輸出層有三個神經(jīng)元，分別對應(yīng)行人、轎車、卡車，通過比較三個神經(jīng)元的輸出值，可以確定目標(biāo)的類別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程是一個不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間誤差的過程。訓(xùn)練過程主要包括前向傳播和反向傳播兩個步驟。在前向傳播過程中，輸入的目標(biāo)特征向量從輸入層開始，依次經(jīng)過隱藏層和輸出層的處理，得到預(yù)測結(jié)果。假設(shè)輸入的特征向量為x，隱藏層第i個神經(jīng)元的輸入為z_{i}=\sum_{j}w_{ij}x_{j}+b_{i}，其中w_{ij}是從輸入層第j個神經(jīng)元到隱藏層第i個神經(jīng)元的權(quán)重，b_{i}是隱藏層第i個神經(jīng)元的偏置，經(jīng)過激活函數(shù)f處理后，隱藏層第i個神經(jīng)元的輸出為h_{i}=f(z_{i})。同樣，輸出層第k個神經(jīng)元的輸入為y_{k}=\sum_{i}w_{ik}h_{i}+b_{k}，經(jīng)過激活函數(shù)（如softmax函數(shù)，用于多分類問題，將輸出值轉(zhuǎn)換為概率分布）處理后，得到預(yù)測結(jié)果\hat{y}_{k}。反向傳播過程則是根據(jù)預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差，從輸出層往回逐層調(diào)整權(quán)重和偏置。常用的誤差函數(shù)有均方誤差（MeanSquaredError，MSE）和交叉熵（CrossEntropy）。以交叉熵為例，其計(jì)算公式為L=-\sum_{n}\sum_{k}y_{nk}\log(\hat{y}_{nk})，其中y_{nk}是第n個樣本屬于第k類的真實(shí)標(biāo)簽（0或1），\hat{y}_{nk}是第n個樣本屬于第k類的預(yù)測概率。通過計(jì)算誤差對權(quán)重和偏置的梯度，利用梯度下降法等優(yōu)化算法來更新權(quán)重和偏置。梯度下降法的更新公式為w_{ij}=w_{ij}-\eta\frac{\partialL}{\partialw_{ij}}，b_{i}=b_{i}-\eta\frac{\partialL}{\partialb_{i}}，其中\(zhòng)eta是學(xué)習(xí)率，控制權(quán)重和偏置更新的步長。在訓(xùn)練過程中，通常會使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并進(jìn)行多次迭代，直到誤差收斂到一個較小的值，此時(shí)認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)學(xué)習(xí)到了目標(biāo)的特征和分類規(guī)則。為了展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練結(jié)果和分類性能，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集同樣來自實(shí)際采集的低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)回波信號，經(jīng)過特征提取后得到訓(xùn)練集和測試集。構(gòu)建一個包含兩個隱藏層的多層感知器，隱藏層神經(jīng)元數(shù)量分別為[X1]和[X2]，輸入層神經(jīng)元數(shù)量根據(jù)提取的特征數(shù)量確定，輸出層神經(jīng)元數(shù)量為目標(biāo)類別數(shù)。使用ReLU函數(shù)作為隱藏層的激活函數(shù)，softmax函數(shù)作為輸出層的激活函數(shù)，交叉熵作為誤差函數(shù)，采用隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)率設(shè)置為[X3]。在訓(xùn)練過程中，記錄模型在訓(xùn)練集和測試集上的準(zhǔn)確率和損失值。隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加，模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率逐漸提高，損失值逐漸降低。當(dāng)訓(xùn)練輪數(shù)達(dá)到[X4]時(shí)，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率達(dá)到[X5]%，損失值降低到[X6]。在測試集上，模型的準(zhǔn)確率也隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加而提高，最終穩(wěn)定在[X7]%左右，這表明模型具有較好的泛化能力，能夠?qū)ξ匆娺^的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確分類。與其他分類方法相比，如前面介紹的模板匹配分類法和決策樹分類法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法在分類準(zhǔn)確率上有明顯優(yōu)勢。模板匹配分類法在測試集上的準(zhǔn)確率僅為[X8]%，決策樹分類法的準(zhǔn)確率為[X9]%，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法能夠?qū)?zhǔn)確率提高到[X7]%，充分體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中的有效性和優(yōu)越性。3.3深度學(xué)習(xí)分類方法3.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要模型，在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力和獨(dú)特的優(yōu)勢。其核心優(yōu)勢在于能夠自動提取目標(biāo)的深層特征，這一特性使得它在處理低分辨雷達(dá)回波數(shù)據(jù)時(shí)具有顯著的優(yōu)勢。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類任務(wù)中，傳統(tǒng)的分類方法往往依賴于人工提取的特征，這些特征的提取需要專業(yè)的領(lǐng)域知識和大量的人力物力，且提取的特征可能無法充分反映目標(biāo)的本質(zhì)特性。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建多層卷積層和池化層，能夠自動從原始的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到目標(biāo)的各種特征，包括目標(biāo)的形狀、尺寸、運(yùn)動狀態(tài)等相關(guān)特征，從而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的有效分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)由多個卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心組成部分，它通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動，對數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征。卷積核中的權(quán)重是通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到的，不同的卷積核可以提取不同類型的特征。一個小尺寸的卷積核可以提取目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征，如目標(biāo)表面的微小結(jié)構(gòu)；而大尺寸的卷積核則可以提取目標(biāo)的整體特征，如目標(biāo)的大致形狀。池化層則主要用于對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，減少特征圖的尺寸，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留主要的特征信息。常見的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化是在一個固定大小的窗口內(nèi)選擇最大值作為池化后的輸出，它能夠突出特征的最大值，增強(qiáng)特征的顯著性；平均池化則是計(jì)算窗口內(nèi)所有值的平均值作為輸出，它能夠保留特征的平均信息，對噪聲有一定的平滑作用。全連接層則將池化層輸出的特征圖進(jìn)行扁平化處理，然后通過一系列的全連接神經(jīng)元進(jìn)行分類預(yù)測，輸出最終的分類結(jié)果。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中，構(gòu)建適合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，需要合理設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、卷積核大小和池化方式等參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的選擇需要綜合考慮模型的復(fù)雜度和性能。增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可以使模型學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的特征，但同時(shí)也會增加計(jì)算量和訓(xùn)練時(shí)間，并且容易出現(xiàn)過擬合問題。對于低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類，通常選擇適中的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，如5-10層。卷積核大小的選擇也至關(guān)重要，較小的卷積核可以捕捉到目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征，但感受野較??；較大的卷積核可以擴(kuò)大感受野，捕捉到目標(biāo)的整體特征，但可能會丟失一些細(xì)節(jié)信息。在實(shí)際應(yīng)用中，通常會使用多個不同大小的卷積核，如3×3和5×5的卷積核，以充分提取目標(biāo)的各種特征。池化方式的選擇則根據(jù)具體需求而定，最大池化能夠突出重要特征，適合用于增強(qiáng)特征的顯著性；平均池化則更注重保留特征的整體信息，適合用于對噪聲較為敏感的情況。在一些實(shí)驗(yàn)中，對比了使用最大池化和平均池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中的性能，發(fā)現(xiàn)對于噪聲較小、目標(biāo)特征較為明顯的情況，使用最大池化的模型分類準(zhǔn)確率更高；而對于噪聲較大的復(fù)雜環(huán)境，平均池化能夠更好地平滑噪聲，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。以一個具體的低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類任務(wù)為例，假設(shè)要區(qū)分行人、轎車和卡車三種目標(biāo)類型。構(gòu)建一個包含5層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中前3層為卷積層，后2層為全連接層。在卷積層中，使用3×3的卷積核，每個卷積層后面跟隨一個最大池化層。在全連接層中，第一個全連接層有128個神經(jīng)元，第二個全連接層有3個神經(jīng)元，對應(yīng)三種目標(biāo)類型。使用ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)，以增加模型的非線性表達(dá)能力。在訓(xùn)練過程中，采用隨機(jī)梯度下降法作為優(yōu)化算法，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，批量大小設(shè)置為32，訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為100輪。通過在大量的低分辨雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和測試，該模型在測試集上的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%，展現(xiàn)出了良好的分類性能。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法相比，如支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動提取目標(biāo)深層特征方面具有明顯優(yōu)勢，能夠更有效地處理低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類問題，提高分類的準(zhǔn)確率和效率。3.3.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，這使得它在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中展現(xiàn)出了重要的應(yīng)用價(jià)值。低分辨雷達(dá)接收到的目標(biāo)回波信號本質(zhì)上是一種時(shí)間序列數(shù)據(jù)，其隨時(shí)間的變化包含了目標(biāo)的運(yùn)動軌跡、速度變化等關(guān)鍵信息。RNN能夠有效地利用這些時(shí)間序列信息，通過引入循環(huán)連接，使得網(wǎng)絡(luò)能夠記住之前的輸入信息，從而對目標(biāo)的運(yùn)動軌跡特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模。RNN的基本結(jié)構(gòu)中，每個時(shí)間步的神經(jīng)元不僅接收當(dāng)前時(shí)間步的輸入，還接收上一個時(shí)間步神經(jīng)元的輸出，這種循環(huán)連接的方式使得RNN具有記憶功能。在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中，RNN可以根據(jù)目標(biāo)回波信號在不同時(shí)間步的特征，學(xué)習(xí)到目標(biāo)的運(yùn)動模式。當(dāng)目標(biāo)在不同時(shí)間點(diǎn)的回波信號的幅度、頻率等特征發(fā)生變化時(shí)，RNN能夠捕捉到這些變化，并將其與目標(biāo)的運(yùn)動軌跡聯(lián)系起來。如果目標(biāo)在一段時(shí)間內(nèi)回波信號的多普勒頻率逐漸增大，RNN可以判斷出目標(biāo)正在加速靠近雷達(dá)；反之，如果多普勒頻率逐漸減小，則目標(biāo)可能正在減速遠(yuǎn)離雷達(dá)。通過學(xué)習(xí)這些運(yùn)動模式，RNN能夠?qū)δ繕?biāo)的類型進(jìn)行更準(zhǔn)確的分類。對于行人目標(biāo)，其行走過程中的回波信號呈現(xiàn)出周期性的變化，RNN可以學(xué)習(xí)到這種周期性特征，從而將行人與其他目標(biāo)區(qū)分開來；對于車輛目標(biāo)，其在行駛過程中的回波信號的變化相對較為平穩(wěn)，RNN也能夠根據(jù)這一特點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的識別。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失和梯度爆炸的問題，這限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的性能。為了解決這些問題，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）等改進(jìn)的RNN模型被提出。LSTM通過引入輸入門、遺忘門和輸出門，能夠有效地控制信息的流動，解決了梯度消失和爆炸的問題，更好地處理長序列數(shù)據(jù)。輸入門決定了當(dāng)前輸入信息的重要性，控制新信息的輸入；遺忘門決定了保留或丟棄之前記憶的信息；輸出門則根據(jù)當(dāng)前的輸入和記憶信息，決定輸出的內(nèi)容。在處理低分辨雷達(dá)目標(biāo)的長時(shí)間序列回波信號時(shí)，LSTM能夠準(zhǔn)確地記住目標(biāo)在不同時(shí)間點(diǎn)的關(guān)鍵特征，即使這些特征在時(shí)間上相隔較遠(yuǎn)，也能有效地利用它們進(jìn)行目標(biāo)分類。GRU則是在LSTM的基礎(chǔ)上進(jìn)行了簡化，它將輸入門和遺忘門合并為更新門，同時(shí)將輸出門和記憶單元合并，減少了參數(shù)數(shù)量，提高了計(jì)算效率，在處理低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類任務(wù)時(shí)也表現(xiàn)出了良好的性能。為了驗(yàn)證RNN及其改進(jìn)模型在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中的效果，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集包含了行人、轎車、卡車等多種地面運(yùn)動目標(biāo)在不同運(yùn)動狀態(tài)下的低分辨雷達(dá)回波信號。分別使用傳統(tǒng)RNN、LSTM和GRU構(gòu)建分類模型，輸入為目標(biāo)回波信號在多個時(shí)間步的特征向量。在模型訓(xùn)練過程中，使用交叉熵作為損失函數(shù)，Adam優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)更新，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，訓(xùn)練輪數(shù)為50輪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳統(tǒng)RNN在處理低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類任務(wù)時(shí)，由于梯度消失問題，在訓(xùn)練后期準(zhǔn)確率增長緩慢，最終在測試集上的分類準(zhǔn)確率僅為[X1]%。而LSTM和GRU模型有效地解決了梯度問題，能夠更好地學(xué)習(xí)目標(biāo)的運(yùn)動軌跡特征，在測試集上的分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到了[X2]%和[X3]%。LSTM和GRU模型在面對復(fù)雜的低分辨雷達(dá)目標(biāo)回波信號時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉目標(biāo)的運(yùn)動信息，對不同類型的目標(biāo)進(jìn)行有效的分類，展現(xiàn)出了在低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類中的優(yōu)越性。四、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集為了對所研究的低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)特征提取與分類方法進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的評估，本實(shí)驗(yàn)在精心挑選的實(shí)驗(yàn)場地中，運(yùn)用專業(yè)的雷達(dá)設(shè)備，開展了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)采集工作。實(shí)驗(yàn)場地選擇在一片開闊的平原區(qū)域，周邊環(huán)境包含常見的地面場景元素，如公路、草地以及少量建筑物。公路上有不同類型的車輛行駛，包括轎車、卡車、公交車等，車輛行駛速度在10-80km/h范圍內(nèi)變化，涵蓋了城市道路和一般公路的常見行駛速度。草地中有行人正常行走，行人的行走速度約為1-2m/s，且行走路徑包括直線行走和轉(zhuǎn)彎等不同情況。少量建筑物的存在為實(shí)驗(yàn)引入了一定的雜波干擾，模擬了實(shí)際復(fù)雜環(huán)境中的多徑效應(yīng)和反射干擾。這樣的實(shí)驗(yàn)場地能夠較好地模擬真實(shí)的地面運(yùn)動目標(biāo)場景，為實(shí)驗(yàn)提供豐富多樣的數(shù)據(jù)樣本。實(shí)驗(yàn)采用的雷達(dá)設(shè)備為[具體型號]低分辨雷達(dá)，該雷達(dá)工作頻率為[X]GHz，脈沖重復(fù)頻率為[X]Hz，發(fā)射功率為[X]W。其主要技術(shù)參數(shù)決定了它在低分辨雷達(dá)領(lǐng)域的適用性和性能特點(diǎn)。工作頻率[X]GHz使得雷達(dá)在一定程度上能夠探測到不同距離的目標(biāo)，同時(shí)也影響著目標(biāo)回波信號的特性；脈沖重復(fù)頻率[X]Hz決定了雷達(dá)對目標(biāo)的采樣頻率，影響著目標(biāo)運(yùn)動信息的獲取精度；發(fā)射功率[X]W則保證了雷達(dá)能夠接收到足夠強(qiáng)度的目標(biāo)回波信號。在數(shù)據(jù)采集過程中，該雷達(dá)設(shè)備能夠穩(wěn)定地發(fā)射和接收信號，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在采集不同類型地面運(yùn)動目標(biāo)回波數(shù)據(jù)時(shí)，針對行人目標(biāo)，讓行人在草地區(qū)域以正常速度行走，同時(shí)設(shè)置多個不同的觀測點(diǎn)，以獲取不同角度下的行人回波數(shù)據(jù)。在一次實(shí)驗(yàn)中，行人從觀測點(diǎn)A以直線方式走向觀測點(diǎn)B，雷達(dá)在不同位置記錄下行人的回波信號，包括行人行走過程中身體不同部位的微動產(chǎn)生的回波變化。對于車輛目標(biāo)，在公路上設(shè)置多個測試路段，讓轎車、卡車、公交車等不同類型車輛分別在這些路段上以不同速度行駛。在一個測試路段，轎車以30km/h的速度勻速行駛，雷達(dá)記錄下其回波信號，包括車輛發(fā)動機(jī)振動、輪胎轉(zhuǎn)動等產(chǎn)生的回波特征；在另一個路段，卡車以50km/h的速度行駛，同時(shí)進(jìn)行加速和減速操作，雷達(dá)采集到車輛在不同運(yùn)動狀態(tài)下的回波數(shù)據(jù)。通過這種方式，獲取了大量不同類型目標(biāo)在不同運(yùn)動狀態(tài)和環(huán)境條件下的回波數(shù)據(jù)。經(jīng)過一段時(shí)間的數(shù)據(jù)采集，共獲得了[X]組有效數(shù)據(jù)樣本，其中行人數(shù)據(jù)樣本[X1]組，轎車數(shù)據(jù)樣本[X2]組，卡車數(shù)據(jù)樣本[X3]組，公交車數(shù)據(jù)樣本[X4]組等。這些數(shù)據(jù)樣本涵蓋了不同目標(biāo)類型、不同運(yùn)動狀態(tài)以及不同環(huán)境條件下的雷達(dá)回波信息。圖4展示了部分采集到的數(shù)據(jù)樣本的時(shí)域波形圖，從圖中可以直觀地看到不同目標(biāo)的回波信號在幅度、脈沖寬度等方面存在差異。行人的回波信號幅度相對較小，且脈沖寬度變化較為頻繁，這是由于行人身體的微動導(dǎo)致的；轎車的回波信號幅度較大，脈沖寬度相對穩(wěn)定，且在車輛加速或減速時(shí)，回波信號的幅度和頻率會發(fā)生相應(yīng)的變化；卡車的回波信號幅度更大，脈沖寬度也更寬，這與其較大的尺寸和質(zhì)量有關(guān)。這些差異為后續(xù)的特征提取和分類研究提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.2特征提取與分類實(shí)驗(yàn)4.2.1特征提取實(shí)驗(yàn)按照前文所闡述的特征提取方法，對采集到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的特征提取操作。在時(shí)域特征提取方面，針對幅度特征，通過對每個目標(biāo)回波信號的幅度值進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和記錄，計(jì)算得到了幅度均值和幅度方差。在對轎車目標(biāo)的監(jiān)測中，連續(xù)采集了100個回波信號的幅度值，計(jì)算出其幅度均值為[X1]，幅度方差為[X2]；對于卡車目標(biāo)，同樣采集100個回波信號，計(jì)算得到幅度均值為[X3]，幅度方差為[X4]。從這些數(shù)據(jù)可以明顯看出，由于卡車的尺寸和雷達(dá)散射截面較大，其回波信號的幅度均值明顯大于轎車，而幅度方差則相對較小，這是因?yàn)榭ㄜ嚨倪\(yùn)動相對轎車更為平穩(wěn)，回波幅度波動較小。在脈沖寬度特征提取中，通過精確測量回波信號脈沖的起始和結(jié)束時(shí)間，計(jì)算得到脈沖寬度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，不同類型目標(biāo)的脈沖寬度存在顯著差異。行人目標(biāo)的回波脈沖寬度相對較窄，平均值為[X5]微秒，這是由于行人的尺寸較小，反射的雷達(dá)波在時(shí)間上的持續(xù)較短；而大型卡車的回波脈沖寬度則較寬，平均值達(dá)到[X6]微秒，這是因?yàn)榭ㄜ嚨某叽绱?，雷達(dá)波束照射到卡車上不同部位反射的信號在時(shí)間上的延遲導(dǎo)致脈沖寬度展寬。在頻域特征提取方面，利用傅里葉變換對回波信號進(jìn)行處理，成功提取了多普勒頻率和頻譜熵特征。對于運(yùn)動中的車輛目標(biāo)，通過測量其回波信號的多普勒頻率，結(jié)合雷達(dá)的工作參數(shù)，計(jì)算出了車輛的運(yùn)動速度。在一次實(shí)驗(yàn)中，監(jiān)測到一輛轎車以30m/s的速度行駛，其回波信號的多普勒頻率為[X7]Hz；當(dāng)車輛加速到40m/s時(shí)，多普勒頻率升高到[X8]Hz，準(zhǔn)確地反映了車輛速度與多普勒頻率之間的正相關(guān)關(guān)系。在頻譜熵特征提取中，通過計(jì)算目標(biāo)回波信號頻譜的能量分布，得到了頻譜熵值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，行人目標(biāo)的頻譜熵值較高，平均值為[X9]，這是因?yàn)樾腥诵凶邥r(shí)身體各部分的微動導(dǎo)致回波信號包含多個不同頻率成分，能量分布較為分散；而勻速行駛的車輛頻譜熵值較低，平均值為[X10]，其回波信號的能量主要集中在與車輛主體運(yùn)動相關(guān)的頻率上，頻譜復(fù)雜度較低。為了更直觀地展示不同特征在區(qū)分目標(biāo)類型時(shí)的表現(xiàn)，繪制了特征分布圖。圖5展示了幅度均值和幅度方差在區(qū)分轎車和卡車目標(biāo)時(shí)的分布情況，可以清晰地看到，轎車和卡車在幅度均值和幅度方差這兩個特征維度上具有明顯的區(qū)分度，大部分轎車的幅度均值集中在[X11-X12]區(qū)間，幅度方差集中在[X13-X14]區(qū)間；而卡車的幅度均值集中在[X15-X16]區(qū)間，幅度方差集中在[X17-X18]區(qū)間，兩者之間幾乎沒有重疊，這表明幅度均值和幅度方差能夠有效地將轎車和卡車區(qū)分開來。圖6展示了頻譜熵和多普勒頻率在區(qū)分行人與車輛目標(biāo)時(shí)的分布情況。行人的頻譜熵值主要分布在[X19-X20]區(qū)間，多普勒頻率相對較低，集中在[X21-X22]Hz；而車輛的頻譜熵值主要分布在[X23-X24]區(qū)間，多普勒頻率則根據(jù)車輛的運(yùn)動速度不同而有所變化，但總體上高于行人的多普勒頻率。從圖中可以看出，通過頻譜熵和多普勒頻率這兩個特征的結(jié)合，可以較好地區(qū)分行人與車輛目標(biāo)。通過對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并分析不同特征在區(qū)分目標(biāo)類型時(shí)的表現(xiàn)，結(jié)果表明，時(shí)域的幅度特征和脈沖寬度特征、頻域的多普勒頻率特征和頻譜熵特征都能夠在一定程度上反映不同類型地面運(yùn)動目標(biāo)的特性，為后續(xù)的目標(biāo)分類提供了有效的特征信息。這些特征之間具有一定的互補(bǔ)性，將它們進(jìn)行融合，有望進(jìn)一步提高目標(biāo)分類的準(zhǔn)確性。4.2.2分類實(shí)驗(yàn)為了全面評估不同分類方法在低分辨雷達(dá)地面運(yùn)動目標(biāo)分類中的性能，采用了多種分類方法對提取的特征進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，并對分類準(zhǔn)確率、召回率等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)的對比和分析。在實(shí)驗(yàn)中，選取了模板匹配分類法、決策樹分類法、支持向量機(jī)分類法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這六種具有代表性的分類方法。模板匹配分類法利用預(yù)先建立的目標(biāo)模板，通過計(jì)算待分類目標(biāo)特征與模板之間的相似度來進(jìn)行分類；決策樹分類法通過構(gòu)建決策樹，根據(jù)特征的不同取值對目標(biāo)進(jìn)行逐級分類；支持向量機(jī)分類法尋找最優(yōu)分類超平面，將不同類別的目標(biāo)特征向量區(qū)分開來；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動學(xué)習(xí)目標(biāo)特征與類別之間的映射關(guān)系；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用卷積層和池化層自動提取目標(biāo)的深層特征進(jìn)行分類；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則擅長處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過學(xué)習(xí)目標(biāo)回波信號的時(shí)間序列特征來進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集按照70%作為訓(xùn)練集、30%作為測試集的比例進(jìn)行劃分。在訓(xùn)練過程中，對每種分類方法的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)整，以確保其性能的最大化。對于支持向量機(jī)分類法，通過交叉驗(yàn)證的方式，對不同的核函數(shù)（如線性核、多項(xiàng)式核、徑向基函數(shù)核等）及其參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化選擇，最終確定在本實(shí)驗(yàn)中徑向基函數(shù)核表現(xiàn)最佳，其參數(shù)\gamma設(shè)置為[X1]時(shí)，分類效果最優(yōu)；對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法，調(diào)整了隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量和激活函數(shù)，經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，確定隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為[X2]和[X3]，激活函數(shù)選擇ReLU函數(shù)時(shí)，模型的分類準(zhǔn)確率最高。分類實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，對不同分類方法的分類準(zhǔn)確率和召回率等指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：分類方法分類準(zhǔn)確率召回率模板匹配分類法[X4][X5]決策樹分類法[X6][X7]支持向量機(jī)分類法[X8][X9]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法[X10][X11]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[X12][X13]循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[X14][X15]從表1中可以看出，不同分類方法在分類準(zhǔn)確率和召回率上存在明顯差異。模板匹配分類法的分類準(zhǔn)確率相對較低，僅為[X4]，召回率為[X5]。這是因?yàn)槟０迤ヅ浞诸惙▽δ０宓臏?zhǔn)確性和完備性要求極高，在實(shí)際應(yīng)用中，由于目標(biāo)的姿態(tài)、運(yùn)動狀態(tài)等因素的變化，使得待分類目標(biāo)的特征與模板之間難以精確匹配，容易出現(xiàn)誤判。當(dāng)車輛的行駛姿態(tài)發(fā)生變化時(shí)，其回波信號的特征也會相應(yīng)改變，導(dǎo)致與模板的匹配度下降，從而影響分類的準(zhǔn)確性。決策樹分類法的分類準(zhǔn)確率為[X6]，召回率為[X7]。決策樹分類法雖然具有直觀易解釋的優(yōu)點(diǎn)，但容易對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過擬合，導(dǎo)致泛化能力較差。在實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在一些異常樣本時(shí)，決策樹可能會根據(jù)這些異常樣本進(jìn)行過度劃分，從而在測試集上的表現(xiàn)不佳，無法準(zhǔn)確地對新的目標(biāo)進(jìn)行分類。支持向量機(jī)分類法在本實(shí)驗(yàn)中的分類準(zhǔn)確率為[X8]，召回率為[X9]。支持向量機(jī)通過尋找最優(yōu)分類超平面，在處理小樣本、非線性分類問題時(shí)具有一定的優(yōu)勢。在本實(shí)驗(yàn)中，選擇了合適的核函數(shù)（徑向基函數(shù)核）和參數(shù)，使得支持向量機(jī)能夠較好地對低分辨雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行分類。然而，支持向量機(jī)的性能在一定程度上依賴于核函數(shù)的選擇和參數(shù)的調(diào)整，如果選擇不當(dāng)，可能會導(dǎo)致分類性能下降。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法的分類準(zhǔn)確率為[X10]，召回率為[X11]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建多層神經(jīng)元，能夠自動學(xué)習(xí)目標(biāo)特征與類別之間的復(fù)雜映射關(guān)系，具有較強(qiáng)的非線性處理能力。在本實(shí)驗(yàn)中，通過合理調(diào)整隱藏層神經(jīng)元數(shù)量和激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了較好的分類效果。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，且容易陷入局部最優(yōu)解，影響分類性能的進(jìn)一步提升。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本次實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出色，分類準(zhǔn)確率達(dá)到了[X12]，召回率為[X13]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動提取目標(biāo)的深層特征，無需人工手動提取特征，減少了人為因素的干擾。其多層卷積層和池化層的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，能夠有效地對低分辨雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類。在處理低分辨雷達(dá)目標(biāo)分類問題時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到目標(biāo)的形狀、尺寸、運(yùn)動狀態(tài)等相關(guān)特征，從而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的準(zhǔn)確分類。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率為[X14]，召回率為[X15]。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)