雷达信号的特征提取

资 源 简 介

雷达信号的特征提取

详 情 说 明

### 雷达信号特征提取与模式识别

在雷达系统中，信号特征提取是实现目标检测与识别的关键步骤。通过对回波信号的分析和处理，可以提取出目标的运动特性、形状信息以及反射特性等关键特征，进而用于分类与识别。

#### 特征提取的核心思路

时域分析 雷达信号的幅度、脉冲宽度、到达时间等时域参数可以直接反映目标的基本特性。例如，通过测量脉冲宽度可以初步判断目标的距离远近，而到达时间可用于计算目标的位置。

频域分析 傅里叶变换（FFT）是常用的频域分析方法，可以提取信号的频谱特征。如果目标具有特定的运动特征（如旋转或振动），其回波频率会表现出多普勒频移，这些频移信息可用于识别目标的运动状态。

时频联合分析 对于非平稳信号（如快速变动的雷达回波），短时傅里叶变换（STFT）或小波变换（Wavelet Transform）能更好地捕捉信号的时变特性。这些方法可以用于检测目标的微动特征，例如螺旋桨的旋转频率或车辆的引擎振动。

高阶统计特征 除了基本的时频特性外，还可以利用高阶统计量（如峰度、偏度、熵值）来描述信号的复杂程度。例如，熵值可用于衡量信号的随机性，而峰度则能反映信号的脉冲特性。

#### 模式识别的应用

在提取特征后，通常采用机器学习或深度学习算法进行分类。例如： 支持向量机（SVM）：适用于小样本情况下的高维特征分类。 随机森林（Random Forest）：可用于多特征融合的分类任务。 卷积神经网络（CNN）：适合于时频图像（如频谱图）的模式识别。

通过以上方法，我们可以从雷达信号中提取出关键特征，并利用这些特征实现目标的精确识别，广泛应用于军事侦察、无人驾驶和气象观测等领域。