基于動態時間規整算法的車輛目標分類研究*

丁帥帥，張群，2，張亮，孫璐

（1.空軍工程大學信息與導航學院，西安710077；2.復旦大學電磁波信息科學教育部重點實驗室，上海200433；3.解放軍93688部隊，天津300000）

基于動態時間規整算法的車輛目標分類研究*

丁帥帥1，張群1，2，張亮1，孫璐3

（1.空軍工程大學信息與導航學院，西安710077；2.復旦大學電磁波信息科學教育部重點實驗室，上海200433；3.解放軍93688部隊，天津300000）

將動態時間規整（Dynamic TimeWarping）算法應用于地面車輛目標的分類識別中。基于微多普勒效應原理，建立了輪式車輛和履帶式車輛雷達回波模型，對兩種車輛目標微多普勒信號的差異性進行了分析，并結合實測數據，驗證了理論分析的正確性。在雜波抑制及速度歸一化處理的基礎上，利用動態時間規整算法，將提取出的車輛目標的累積失真距離作為目標分類識別的依據，實現了輪式車輛和履帶式車輛的自動分類。基于實測數據的實驗結果表明，該方法在不同信噪比條件下都具有較好的分類性能。

微多普勒，動態時間規整，車輛目標，分類識別

0　引言

運動車輛目標主要包括輪式車輛和履帶式車輛。輪式車輛重量輕、機動性好；履帶式車輛載重大，防護性強。基于其各自特點，輪式車輛與履帶式車輛在現代戰場中通常承擔不同的作戰任務，這也決定了其威脅程度不同。因此，如何對輪式車輛、履帶式車輛進行分類識別，對現代戰爭中的地面偵察、戰場態勢感知、威脅評估、指揮決策及精確打擊具有重要意義［1-2］。2000年，美國海軍實驗室的ChenV C將微動及微多普勒概念引入雷達領域。……