罗才震

（西安电子工程研究所，西安 710100）

1 引言

在现代战争中，海面战争是非常重要的一部分，所以能否准确识别敌方目标、怎样快速的识别敌方目标是雷达目标识别技术对海亟需解觉的两大关键问题。要准确的识别海杂波和海面目标，则必须掌握海面上影响海面目标的关键因素—海尖峰，通过找到区分海尖峰与海面目标特性的算法，来提高海杂波与海面目标特征分类的识别率。

2 海杂波相关性分析以及特征提取

本次实验数据采用的是IPIX雷达在1998年采集的一组数据，雷达的载频为9.39GHz、脉冲重复频率为1000Hz、距离分辨率为3m。

图1 海杂波多帧叠加的距离多普勒平面图

上图1从左到右第一张图为10帧（每一帧时间间隔1.024s）相邻多普勒平面图所叠加的海杂波的多普勒平面图，第二张为30帧所叠加，而右图则是60帧所叠加。通过该图可以看出，随着帧数的不断叠加，海面目标的幅度相对于海尖峰的幅度越来越大，即可以通过帧间叠加的方法对海面目标和海杂波进行特征提取和特征分类。所选择特征如下：

特征1：帧间叠加距离维幅度最大值

帧间叠加距离维幅度即为10帧叠加后距离多普勒平面图的海杂波和海面目标的距离维所提取的幅度最大值。

特征2：帧间叠加多普勒维幅度最大值

帧间叠加多普勒维幅度即为10帧叠加后距离多普勒平面图的海杂波和海面目标的多普勒维所提取的幅度最大值。

特征3：帧间叠加多普勒波形熵

帧间叠加多普勒维波形熵即为10帧叠加后距离多普勒平面图的海杂波和海面目标的多普勒维能量的集中度。

3 仿真结果

取600帧数据进行仿真，通过对上述特征的提取，可以把仿真数据分成100组进行分析，每个特征提取出的目标特征为454个，而海杂波的特征为563个。并设立相同数量的目标标签和海杂波标签分别设定为1和0，将3*454个目标特征和目标标签放入一个矩阵，然后将3*563个海杂波特征和海杂波标签放入一个另外一个矩阵，在将两个矩阵进行合并并选取四分之三的作为训练样本，四分之一的作为测试样本，然后将训练样本放入支持向量机（SVM）分类器进行分类，用测试样本进行测试，得到识别结果和识别率如下图：

图2 三类特征的识别图以及识别率

通过上图2可以看出，三类特征的分类效果相当好，从图中的下面可以看出，识别率达到了94.9309%，相对于前面所述的75%有较大的提高。

4 总结

本文通过海杂波相邻帧数的叠加，对叠加后的海杂波特征进行特征分类，识别率较高。可以把本文特征分类的方法，运用于实际工程中进行尝试，并做出相应的改进。