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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发提供一种面向低分辨率雷达的舰船分类识别方法。本发明的实现包括分类器训练和待测舰船目标识别两部分：对于分类器训练，首先采集雷达回波序列轮廓像数据，基于回波数据和船舶自动识别系统报文构造数据集；提取八种特征组成特征向量集；对特征向量归一化，保存归一化参数；基于归一化后的特征向量集，对支持向量机进行参数寻优并训练，保存训练好的模型。对于待测舰船目标识别，首先采集待测舰船目标数据；提取八种特征组成特征向量；利用归一化参数，对特征向量归一化；利用基于八维特征的SVM分类器对舰船按长度分类判决；输出分类结果和置信度。

主权项：1.一种面向低分辨率雷达的舰船分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于雷达回波数据和船舶自动识别系统报文构造数据集；步骤2、对八维特征向量进行提取；其中，八维特征包括轮廓像面积、目标横向长度、雷达散射截面积、回波幅度峰值、目标速度、图像能量、图像不变矩1和图像不变矩2；八维特征向量提取是从目标形状、雷达散射截面积、回波幅度、目标速度属性和二维灰度图像属性五个角度反映舰船目标特性，提高分类识别准确率；步骤2、八维特征提取；步骤2.1、提取形状特征；以回波序列轮廓像的非零点数作为第1个特征f1，以目标横向长度作为第2个特征f2； f2＝θTR其中，yi表示雷达目标第i个回波值大小，θT为目标横向长度造成的展宽，R表示目标与雷达的距离；步骤2.2、提取雷达散射截面积作为第3个特征f3，表示如下：f3＝10log10PrR4其中，Pr为雷达接收到的目标回波功率；步骤2.3、提取回波幅度峰值作为第4个特征f4，表示如下：f4＝max{yi}步骤2.4、提取目标速度作为第5个特征f5；目标速度用v表示：f5＝v步骤2.5、提取二维灰度图像特征；首先对图像归一化，将目标轮廓像转换为二维灰度图像；用Hi,j表示灰度图第i行第j列的像素值，则第6个特征为图像能量f6，表示为： 设x,y为二值图像表示的物体上每点坐标，xc,yc为物体中心，则第p+q阶中心矩表示为 其中a1…an为常数；使用的第7个特征和第8个特征分别为不变矩1和不变矩2，表示为f7＝μ2,0+μ0,2 步骤3、分类器参数寻优与训练方法；步骤4、对雷达目标进行分类识别；所述步骤3中对分类器训练与参数寻优方法包括以下步骤：步骤3.1、对特征向量归一化，得到用于训练的特征向量集；步骤3.2、基于该特征向量集，使用惯性权重和学习因子线性递减的PSO算法对分类器的径向基核函数参数γ和惩罚因子C进行寻优；步骤3.3、基于该特征向量集，训练分类器；步骤3.4、保存归一化参数和训练好的模型。

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