基于LPC技术的运动车辆目标分类研究*

丁帅帅，张群，张亮，李开明，王恺

(空军工程大学a.信息与导航学院，陕西 西安　710077)



探测跟踪技术

基于LPC技术的运动车辆目标分类研究*

丁帅帅a，张群a，张亮a，李开明a，王恺

(空军工程大学a.信息与导航学院，陕西 西安710077)

摘要：将线性预测编码(LPC)技术应用于运动车辆目标的多普勒特征提取中。首先，基于微多普勒原理建立了车辆目标雷达回波模型，分析了履带式车辆和轮式车辆各自回波的特点。其次，针对杂波干扰问题，采用CLEAN算法对其进行抑制。在此基础上，利用实测数据，提取了不同车辆目标多普勒的LPC系数，给出了预测误差和计算时间在不同LPC阶数条件下的变化趋势。最后利用学习向量量子化(LVQ)方法对提取的LPC系数进行分类，实验结果证明了LPC技术在车辆目标分类中的有效性。

关键词：线性预测编码；运动车辆；微多普勒；CLEAN算法；学习向量量子化(LVQ)；目标分类

0引言

运动车辆目标主要包括轮式车辆和履带式车辆。轮式车辆重量轻，机动性好，适合平坦路面的运输与作战任务。履带式车辆载重大，防护性好，适合复杂地形条件下的作战任务[1]。轮式车辆与履带式车辆基于其各自特点，在现代战场中通常承担不同的作战任务，决定了其威胁程度不同。因此，如何对轮式车辆、履带式车辆进行分类，对现代战争中的地面侦察、战场态势感知、威胁评估、指挥决策及精确打击具有重要价值[2]。

目前对运动车辆目标的分类研究已经较为广泛和深入。其中主要有基于高分辨率一维距离像的识别方法[3]，基于目标雷达图像的识别方法[4]，但算法复杂且严重依赖于图像质量。……