基于微多普勒特征进行目标分类

资 源 简 介

基于微多普勒特征进行目标分类

详 情 说 明

微多普勒特征在目标分类领域具有重要应用价值。当雷达波照射到目标时，目标表面细微的运动（如人体行走时的四肢摆动或车辆旋转部件）会产生独特的频率调制现象，这种现象被称为微多普勒效应。这些特征包含了目标的精细运动信息，为分类识别提供了关键依据。

基于微多普勒特征的目标分类通常包含三个核心步骤：信号预处理、特征提取和分类建模。在信号预处理阶段，需要对原始雷达回波进行去噪和时频分析，常用的方法包括短时傅里叶变换或小波变换，以获取清晰的时频分布图。特征提取阶段则从时频域中挖掘具有判别性的微多普勒特征，例如瞬时频率、带宽和周期性等。最后，利用机器学习或深度学习算法构建分类模型，将提取的特征映射到特定目标类别。

该技术在安防监控、自动驾驶和军事侦察等领域有广泛前景。通过分析不同目标的微多普勒指纹，系统可以准确区分人、车辆或无人机等目标，即使在复杂环境下也能保持较高的分类精度。