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基于微多普勒效应和多级小波分解的轮式履带式车辆分类研究

李彦兵 杜兰 刘宏伟 王宝帅

李彦兵, 杜兰, 刘宏伟, 王宝帅. 基于微多普勒效应和多级小波分解的轮式履带式车辆分类研究[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(4): 894-900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01026
引用本文: 李彦兵, 杜兰, 刘宏伟, 王宝帅. 基于微多普勒效应和多级小波分解的轮式履带式车辆分类研究[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(4): 894-900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01026
Li Yan-Bing, Du Lan, Liu Hong-Wei, Wang Bao-Shuai. Study on Classification of Wheeled and Tracked Vehicles Based on Micro-Doppler Effect and Multilevel Wavelet Decomposition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(4): 894-900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01026
Citation: Li Yan-Bing, Du Lan, Liu Hong-Wei, Wang Bao-Shuai. Study on Classification of Wheeled and Tracked Vehicles Based on Micro-Doppler Effect and Multilevel Wavelet Decomposition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(4): 894-900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01026

基于微多普勒效应和多级小波分解的轮式履带式车辆分类研究

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01026
基金项目: 

国家自然科学基金(60901067, 61001212),新世纪优秀人才支持计划(NCET-09-0630),长江学者和创新团队发展计划(IRT0954)和中央高校基本科研业务费专项资金联合资助课题

Study on Classification of Wheeled and Tracked Vehicles Based on Micro-Doppler Effect and Multilevel Wavelet Decomposition

  • 摘要: 短驻留时间条件下的轮式和履带式车辆目标分类对于战场侦察雷达系统目标识别功能的引入具有应用价值。该文基于微多普勒效应对轮式和履带式车辆的雷达回波进行了分析,针对这两种车辆的雷达回波中包含的微多普勒信号的差异,提出一种基于多级小波分解的分类方法。该方法首先使用多抽样率信号处理减轻了目标平动速度变化对分类结果的影响,其次通过对目标的平动和微动分量进行分离,提取了较好描述类间目标差异性的特征。基于实测数据的实验结果表明该方法具有较好的分类性能,同时对目标速度的变化具有稳健性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-08-10
  • 修回日期:  2012-12-28
  • 刊出日期:  2013-04-19

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