• 首页
  • 期刊简介
  • 编委会
  • 版权声明
  • 投稿指南
  • 期刊订阅
  • 相关下载
    雷达数据
    下载专区
  • 过刊浏览
  • 联系我们
引用本文:张欢,刘玉景,孙永光. 基于证据理论的车辆微动特征识别技术[J]. 雷达科学与技术, 2019, 17(6): 665-670.[点击复制]
ZHANG Huan,LIU Yujing,SUN Yongguang. Study on Vehicle Micro Motion Feature Recognition Based on Evidence Theory[J]. Radar Science and Technology, 2019, 17(6): 665-670.[点击复制]
【打印本页】   【下载PDF全文】   【查看/发表评论】  【下载PDF阅读器】  【关闭】
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 5951次   下载 891次 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
字体:加大+|默认|缩小-
基于证据理论的车辆微动特征识别技术
张欢,刘玉景,孙永光
中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所,江苏无锡214063
摘要:
针对利用单一特征进行地面轮式/履带式运动车辆目标分类时识别率低的问题,提出了基于证据理论的运动车辆多域特征融合识别方法。通过频域、时频域微动特征提取获得基本信任赋值,首先利用D S证据理论对频域特征结果进行融合得到其识别结果与识别信度,然后对频域与时频域识别结果进行决策级证据理论融合,得到运动点迹的目标类型,最后根据航迹判别规则完成轮式与履带式车辆的分类。通过实测数据试验验证,多域特征融合识别方法可以有效地利用地面动目标频域与时频域特征,进而提高了识别性能。
关键词:  目标识别  微多普勒特征  融合识别  证据理论
DOI:DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2019.06.013
分类号:TN957.52
基金项目:
Study on Vehicle Micro Motion Feature Recognition Based on Evidence Theory
ZHANG Huan,LIU Yujing,SUN Yongguang
AVIC Leihua Electronic Technology Research Institute,Wuxi 214063,China
Abstract:
Aiming at the problem of low recognition rate when single feature is used to classify wheeled and tracked vehicles,a moving vehicle multi domain features fusion recognition method based on evidence theory is presented. The basic probability assignment function (BPAF) is gotten with the micro Doppler feature extraction. Firstly,the DS evidence theory is used to do feature level fusion recognition in frequency domain to get the result and confidence. Then,the decision level fusion based on DS in frequency domain and time frequency domain is carried out. Finally,according to the track recognition rule,the target type is recognized. The experimental results based on the measured data show that the method can efficiently utilize moving vehicle multi domain features and improve the recognition performance.
Key words:  target recognition  micro Doppler feature  fusion and recognition  evidence theory

版权所有:《雷达科学与技术》编辑部 备案:XXXXXXX
主办:中国电子科技集团公司第三十八研究所 地址:安徽省合肥市高新区香樟大道199号 邮政编码:230088
电话:0551-65391270 电子邮箱:radarst@163.com
技术支持:北京勤云科技发展有限公司