基于重频相关性特征提取的重频参数变化稳健分类方法

摘要

本发明涉及一种基于重频相关性特征提取的重频参数变化稳健分类方法，包括：步骤1：获取测试数据集；步骤2：根据测试数据集，生成测试特征矩阵；步骤3：将测试特征矩阵输入至训练完成的SVM分类器中，得到目标分类结果；其中，测试特征矩阵通过测试数据集中每个测试样本的时域回波信号峰值函数和多普勒域回波信号峰值函数的方差特征、熵特征、过门限峰值个数占峰值函数点数的占比特征、以及第一个过门限峰值的位置占峰值函数点数的占比特征构建得到。本发明的方法克服了现有技术中在对不同重频的回波信号进行分类时，由于重频变化导致的模型失配和目标分类准确率较低稳健性较差的问题。

关键词