丁帥帥，張群，2，張亮，孫璐

（1.空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院，西安710077；2.復(fù)旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200433；3.解放軍93688部隊(duì)，天津300000）

基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法的車輛目標(biāo)分類研究*

丁帥帥1，張群1，2，張亮1，孫璐3

（1.空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院，西安710077；2.復(fù)旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200433；3.解放軍93688部隊(duì)，天津300000）

將動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（Dynamic TimeWarping）算法應(yīng)用于地面車輛目標(biāo)的分類識(shí)別中?；谖⒍嗥绽招?yīng)原理，建立了輪式車輛和履帶式車輛雷達(dá)回波模型，對(duì)兩種車輛目標(biāo)微多普勒信號(hào)的差異性進(jìn)行了分析，并結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了理論分析的正確性。在雜波抑制及速度歸一化處理的基礎(chǔ)上，利用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法，將提取出的車輛目標(biāo)的累積失真距離作為目標(biāo)分類識(shí)別的依據(jù)，實(shí)現(xiàn)了輪式車輛和履帶式車輛的自動(dòng)分類?；趯?shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在不同信噪比條件下都具有較好的分類性能。

微多普勒，動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整，車輛目標(biāo)，分類識(shí)別

0　引言

運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)主要包括輪式車輛和履帶式車輛。輪式車輛重量輕、機(jī)動(dòng)性好；履帶式車輛載重大，防護(hù)性強(qiáng)?；谄涓髯蕴攸c(diǎn)，輪式車輛與履帶式車輛在現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)中通常承擔(dān)不同的作戰(zhàn)任務(wù)，這也決定了其威脅程度不同。因此，如何對(duì)輪式車輛、履帶式車輛進(jìn)行分類識(shí)別，對(duì)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的地面?zhèn)刹?、?zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知、威脅評(píng)估、指揮決策及精確打擊具有重要意義［1-2］。2000年，美國(guó)海軍實(shí)驗(yàn)室的ChenV C將微動(dòng)及微多普勒概念引入雷達(dá)領(lǐng)域。目標(biāo)或目標(biāo)的組成部分除質(zhì)心以外的振動(dòng)、轉(zhuǎn)動(dòng)和加速運(yùn)動(dòng)等微小運(yùn)動(dòng)統(tǒng)稱為微動(dòng)［3］。由目標(biāo)微動(dòng)引起的雷達(dá)回波的頻率調(diào)制現(xiàn)象稱為微多普勒效應(yīng)（micro-Dopplereffect）。文獻(xiàn)［3-4］建立了幾種典型的微動(dòng)數(shù)學(xué)模型，并對(duì)其微多普勒效應(yīng)進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，微多普勒是微動(dòng)目標(biāo)獨(dú)一無(wú)二的特征，可以精細(xì)地反映目標(biāo)結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

對(duì)于車輛目標(biāo)而言，其行駛部件如車輪和履帶的運(yùn)動(dòng)具有典型的微動(dòng)特征，由此產(chǎn)生的微多普勒調(diào)制包含了輪式車輛與履帶式車輛自身的特征信息，這些特征信息可以作為車輛目標(biāo)分類與識(shí)別的依據(jù)［5-6］。目前，基于微動(dòng)特征的車輛目標(biāo)分類研究已經(jīng)較為廣泛和深入。美國(guó)聯(lián)合監(jiān)視目標(biāo)攻擊雷達(dá)系統(tǒng)利用SAR/GMTI雙模式工作，對(duì)履帶式車輛、輪式車輛、移動(dòng)發(fā)射架、動(dòng)物及人員等進(jìn)行探測(cè)識(shí)別［7］。英國(guó)Thales公司的基于微多普勒特征的單兵便攜式監(jiān)測(cè)跟蹤雷達(dá)（MSTAR），對(duì)地面人員、履帶式車輛及輪式車輛3類目標(biāo)分類的正確率超過(guò)了80%［8］?？紤]到微多普勒特征與語(yǔ)音信號(hào)頻譜具有相似性，文獻(xiàn)［9］闡述了隱馬爾科夫模型（HiddenMarkov Model，HMM）等方法在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用，并結(jié)合倒譜系數(shù)（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體、車輛等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分類識(shí)別，研究結(jié)果表明，隱馬爾科夫模型（HiddenMarkov Model，HMM）在不同階倒譜系數(shù)條件下均可取得較高的識(shí)別率。文獻(xiàn)［10］分析了微多普勒在車輛分類中的作用，并采用諧波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒治觥⑿〔ǚ纸獾榷喾N方法，將不同車輛目標(biāo)多普勒譜的能量分布和諧波數(shù)等作為識(shí)別特征，基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）及相關(guān)向量機(jī)（Relevance Vector Machine，RVM）完成了輪式車輛和履帶式車輛的分類。

動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理領(lǐng)域。車輛目標(biāo)微多普勒譜與語(yǔ)音信號(hào)具有相似性，都可以看作是一種時(shí)間序列。同時(shí)考慮到輪式車輛與履帶式車輛結(jié)構(gòu)不同，由目標(biāo)微動(dòng)引起的微多普勒譜具有各自特點(diǎn)。因此，可以將DTW算法應(yīng)用于車輛目標(biāo)分類與識(shí)別領(lǐng)域。

基于上述研究背景，本文將語(yǔ)音識(shí)別中的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法應(yīng)用于窄帶雷達(dá)車輛目標(biāo)的分類識(shí)別中?；谖⒍嗥绽招?yīng)，建立了輪式車輛和履帶式車輛的雷達(dá)回波模型，推導(dǎo)了由車輪旋轉(zhuǎn)和履帶微動(dòng)引起的微多普勒頻率調(diào)制的數(shù)學(xué)表達(dá)式。結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了理論分析的正確性，利用CLEAN算法抑制了雜波干擾，并對(duì)車輛目標(biāo)速度進(jìn)行了歸一化處理。在此基礎(chǔ)上，利用DTW算法提取了不同信噪比條件下車輛目標(biāo)雷達(dá)回波的累積失真距離，基于此實(shí)現(xiàn)了車輛目標(biāo)的分類與識(shí)別。

1　車輛目標(biāo)雷達(dá)回波建模

首先對(duì)單旋轉(zhuǎn)散射點(diǎn)的雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行分析。設(shè)散射點(diǎn)旋轉(zhuǎn)半徑為r，角頻率為ω，初始旋轉(zhuǎn)角為θ0，散射點(diǎn)P的雷達(dá)回波信號(hào)為［11］：

其中，Jn為第1類n階貝塞爾函數(shù)。

圖1車輪旋轉(zhuǎn)示意圖

圖1為輪式車輛運(yùn)動(dòng)示意圖。假設(shè)車輪共有K個(gè)散射點(diǎn)，且均勻分布在半徑為r的圓周上，K個(gè)散射點(diǎn)中第k個(gè)散射點(diǎn)的初始旋轉(zhuǎn)角為［10］：

由車輪旋轉(zhuǎn)引起的雷達(dá)回波信號(hào)可以表示為：

圖2　履帶運(yùn)動(dòng)示意圖

履帶式車輛運(yùn)動(dòng)示意圖如圖2所示。履帶微動(dòng)產(chǎn)生的雷達(dá)回波信號(hào)可以看成履帶AB段、BC段、CD段和AD段共同作用的結(jié)果。由履帶微動(dòng)引起的雷達(dá)回波信號(hào)可以表示為：

式中，K1、K2、K3、K4分別表示履帶AB段、BC段、CD段和AD段散射點(diǎn)個(gè)數(shù)。y1k、y2k、y3k、y4k分別表示履帶AB段、BC段、CD段和AD段第k個(gè)散射點(diǎn)的初始位置。γ為前端履帶傾斜角。

通過(guò)式（5）可以看出，當(dāng)車身平動(dòng)速度為v時(shí)，履帶BC段和AD段分別在0和2fd處產(chǎn)生微多普勒調(diào)制，履帶AB段和CD段在0到2fd段內(nèi)產(chǎn)生微多普勒調(diào)制，2fd=2v/λ。

圖3給出了輪式車輛和履帶式車輛實(shí)測(cè)單幀雷達(dá)回波。雷達(dá)參數(shù)如表1所示：

表1　雷達(dá)參數(shù)

雷達(dá)目標(biāo)包括一種輪式車輛和一種履帶式車輛，輪式車輛逼近速度為3.6 m/s～6.2 m/s，履帶式車輛逼近速度為7.5m/s～8.8m/s。雷達(dá)距車輛目標(biāo)1.5 km，每個(gè)雷達(dá)脈沖信號(hào)采一個(gè)點(diǎn)，每64個(gè)脈沖回波作MTD積累。

圖3　車輛目標(biāo)單幀雷達(dá)回波

通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可以看出，輪式車輛多普勒譜除雜波成分外，主要為車身平動(dòng)分量。這是由于輪胎材質(zhì)主要為橡膠，其對(duì)雷達(dá)回波的反射能力較弱，因此，微多普勒成分不明顯。對(duì)于履帶式車輛而言，除車身平動(dòng)分量外，在2v對(duì)應(yīng)的多普勒頻率處還存在一個(gè)峰值，稱為2v分量，這是由履帶AD段產(chǎn)生。在0頻及2v分量之間有較為明顯的微多普勒成分，這是由履帶AB段和CD段作用的結(jié)果。此外，因下履帶BC段相對(duì)地面靜止，由下履帶微動(dòng)引起的微多普勒成分與雜波混疊于0頻附近。

2　基于DTW算法的車輛目標(biāo)識(shí)別

2.1雜波抑制

車輛目標(biāo)通常運(yùn)行在較為復(fù)雜的地面環(huán)境中，雷達(dá)回波中包含大量地物雜波。雜波一般是由靜止或者低速目標(biāo)引起，通常位于微多普勒譜中的0頻附近。當(dāng)車輛目標(biāo)運(yùn)行速度較低時(shí)，車輛的微多普勒譜通常與雜波譜混疊在一起。圖4給出了車輛目標(biāo)雷達(dá)實(shí)測(cè)多普勒譜。

圖4　車輛目標(biāo)雷達(dá)回波

通過(guò)雷達(dá)實(shí)測(cè)多普勒譜的分析可以看出，車輛目標(biāo)的雜波譜主要集中在0頻附近，且能量較為集中。由于輪式車輛車輪材質(zhì)主要為橡膠，使得由車輪轉(zhuǎn)動(dòng)引起的微多普勒譜不易被觀測(cè)到。而履帶式車輛的履帶材質(zhì)為金屬，其對(duì)雷達(dá)回波具有較強(qiáng)的反射能力，因此，其微多普勒成分較為明顯。但由于履帶結(jié)構(gòu)的特殊性，其下履帶相對(duì)地面靜止，由下履帶微動(dòng)引起的微多普勒譜與雜波譜混疊于0頻附近，這與理論分析相一致。對(duì)于輪式車輛和履帶式車輛實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的多普勒譜成分組成，文獻(xiàn)［8，12］給出了類似的結(jié)論。

2.2車身速度歸一化

車輛目標(biāo)在行駛過(guò)程中速度通常變化，這將導(dǎo)致同一目標(biāo)在不同的速度條件下，由車身平動(dòng)分量引起的多普勒譜出現(xiàn)在不同的頻率位置。此外，由于履帶式車輛結(jié)構(gòu)的特殊性，上履帶AD段的運(yùn)動(dòng)速度總是車身平動(dòng)速度的2倍，由上履帶產(chǎn)生的多普勒頻率成分總是出現(xiàn)在主峰成分相對(duì)于0頻率的兩倍處［10］。因此，車身平動(dòng)速度的變化也會(huì)引起車輛目標(biāo)微多普勒分量的變化。由速度變化引起的差異性不利于車輛目標(biāo)的分類，因此，需要通過(guò)速度歸一化來(lái)減弱由速度變化帶來(lái)的影響。速度歸一化處理步驟如下：

①將接收到的雷達(dá)回波信號(hào)s進(jìn)行傅立葉變換得到多普勒譜S；

②在多普勒譜S中搜索峰值位置，可以得到車身分量的多普勒頻率fd；

③根據(jù)預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)頻率fb可以求得差值倍數(shù)n=fd/fb；

④利用差值倍數(shù)n對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行重采樣，即可實(shí)現(xiàn)速度歸一化處理。

2.3累積失真距離的求解與車輛目標(biāo)分類

DTW是一個(gè)典型的優(yōu)化問(wèn)題，它用滿足一定條件的時(shí)間規(guī)整函數(shù)描述測(cè)試模板和參考模板之間的時(shí)間對(duì)應(yīng)關(guān)系，求解兩模板匹配時(shí)累積距離最小所對(duì)應(yīng)的規(guī)整函數(shù)?，F(xiàn)將DTW算法的原理介紹如下：

現(xiàn)有測(cè)試序列T和參考序列R，其數(shù)據(jù)長(zhǎng)度分別為n和m：

為了計(jì)算兩個(gè)序列之間的相似性，現(xiàn)構(gòu)造一個(gè)n×m的幀匹配距離矩陣d：

矩陣中的元素d（i，j）表示兩個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)點(diǎn)Ti和Rj之間的距離值，距離值可以看作是序列T和序列R之間對(duì)應(yīng)點(diǎn)相異性的量化表示，本文采用歐式距離d（i，j）=（Ti-Rj）2。

基于構(gòu)造的幀匹配距離矩陣，采用動(dòng)態(tài)規(guī)整（Dynamic Programming，DP）算法，利用最優(yōu)化處理自動(dòng)尋找一條代價(jià)最小的DTW路徑W，使得該路徑上的各元素的累積距離值最小。

理論上可以利用窮舉搜索法尋找到滿足條件的DTW路徑，但窮舉法在大型數(shù)據(jù)庫(kù)分析中計(jì)算量較大，且DTW路徑的解與幀匹配距離矩陣d中的元素?cái)?shù)成指數(shù)關(guān)系。對(duì)于DTW路徑的求解問(wèn)題，可以采用局部最優(yōu)化理論。幀匹配距離矩陣d中，假設(shè)點(diǎn)d（i，j）位于最優(yōu)DTW路徑W上，那么從點(diǎn)d（1，1）到點(diǎn)d（i，j）的子路徑也是局部最優(yōu)解。因此，最優(yōu)DTW路徑W可以通過(guò)點(diǎn)d（1，1）到d（n，m）之間的局部最優(yōu)解遞歸搜索得到。

現(xiàn)構(gòu)造一個(gè)n×m的累積距離矩陣D：

式中，D（i，j）為累積失真距離值：

通過(guò)構(gòu)造的累積距離矩陣，從D（n，m）起，按照最小累積失真距離值倒推至D（1，1），即可找到最優(yōu)DTW路徑W。D（n，m）即為兩時(shí)間序列差異性的量化表示，也是車輛目標(biāo)分類的判斷依據(jù)。

基于上述分析，利用DTW算法實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛目標(biāo)分類識(shí)別的具體步驟如下：

Step1：從輪式車輛及履帶式車輛雷達(dá)回波中隨機(jī)抽取N幀雷達(dá)回波作為參考模板，分別記為模板W、T。

Step2：隨機(jī)抽取M幀雷達(dá)回波作為測(cè)試模板，記為模板V。

Step3：將測(cè)試模板V中的某一幀雷達(dá)回波Vi分別與參考模板W，T中的N幀雷達(dá)回波作DTW處理，得到累積失真距離，記為DW1，…，DWN，DT1，…，DTN。

Step4：對(duì)通過(guò)兩個(gè)參考模板得到的累積失真距離分別求均值，得到平均累積失真距離DWi，DNi。

Step5：通過(guò)比較DWi和DNi的大小，即可實(shí)現(xiàn)測(cè)試模板第幀雷達(dá)回波的分類。

Step6：重復(fù)Step3～Step5即可得到基于DTW算法的車輛目標(biāo)識(shí)別率。

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

雜波抑制的方法有多種［13-14］，文獻(xiàn)［15］介紹了CLEAN算法可以去除特定的單頻成分。圖5給出了利用CLEAN算法去除雜波后的車輛目標(biāo)雷達(dá)回波?？梢钥闯?，CLEAN算法可以有效去除0頻附近的雜波成分，同時(shí)可以較好地保留原始微多普勒成分。

圖5　車輛目標(biāo)雜波抑制

地面車輛目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)環(huán)境通常較為復(fù)雜，除受雜波影響外，還會(huì)受到電磁干擾、系統(tǒng)噪聲等因素的影響。從圖5中可以看出，輪式車輛部分幀雷達(dá)回波中車身分量不明顯，履帶式車輛只有少部分幀雷達(dá)回波存在2v分量，由上履帶的微動(dòng)引起2v分量是區(qū)別輪式車輛及履帶式車輛的重要依據(jù)。因此，在利用DTW算法對(duì)車輛目標(biāo)雷達(dá)回波進(jìn)行分類處理前，需對(duì)車輛目標(biāo)雷達(dá)回波進(jìn)行了篩選。圖6為速度歸一化處理后篩選出的200幀車輛目標(biāo)雷達(dá)回波。可以看出，速度歸一化處理后，車輛目標(biāo)車身平動(dòng)多普勒頻率趨于一致。雜波抑制及速度歸一化預(yù)處理有助于提高車輛目標(biāo)分類識(shí)別的精確度。

圖6　數(shù)據(jù)篩選后車輛目標(biāo)雷達(dá)回波

基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)預(yù)處理后的輪式車輛及履帶式車輛各30幀雷達(dá)回波作為參考模板，選取同樣大小的回波數(shù)據(jù)作為測(cè)試模板。通過(guò)改變參考模板與測(cè)試模板雷達(dá)回波幀數(shù)，可以得到如圖7所示的識(shí)別率隨模板幀數(shù)變化的關(guān)系圖。

圖7　識(shí)別率隨模板幀數(shù)的變化關(guān)系圖

本文對(duì)不同幀數(shù)的參考模板進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)參考模板及測(cè)試模板的幀數(shù)較少時(shí)，兩類車輛目標(biāo)的識(shí)別率不穩(wěn)定。隨著參考模板幀數(shù)的增加，識(shí)別率穩(wěn)步提升并趨于穩(wěn)定。本文所用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與文獻(xiàn)［2］的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相同，在車輛目標(biāo)識(shí)別方法上存在不同，但識(shí)別率明顯優(yōu)于文獻(xiàn)［2］。

表2　分類結(jié)果比較

實(shí)際中，雷達(dá)工作在較為復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中，通常還會(huì)受到噪聲的干擾。針對(duì)噪聲問(wèn)題，基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用人工加噪的方法對(duì)不同信噪比條件下的識(shí)別率進(jìn)行分析。參考模板使用高信噪比數(shù)據(jù)，即未加入噪聲。測(cè)試模板按Monte-Carlo方法加入不同信噪比高斯白噪聲進(jìn)行多次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)。

圖8識(shí)別率隨信噪比的變化關(guān)系圖

圖8給出了不同信噪比條件下車輛目標(biāo)識(shí)別率的變化曲線。當(dāng)信噪比低于5 dB時(shí)，由目標(biāo)微動(dòng)引起的微多普勒成分被噪聲污染，微多普勒成分不易被觀測(cè)到，車輛目標(biāo)識(shí)別率較差。但由于履帶材質(zhì)為金屬，相對(duì)于輪式車輛車輪而言，其微多普勒成分較為明顯。因此，低信噪比條件下，履帶式車輛識(shí)別率略高于輪式車輛識(shí)別率。當(dāng)信噪比增加后，微多普勒成分受噪聲影響減小，識(shí)別率提升明顯，并趨于穩(wěn)定。

表3　不同信噪比條件下分類結(jié)果比較

表3給出了不同信噪比條件下，本文方法與文獻(xiàn)［16］所用方法在相同實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)上分類結(jié)果的比對(duì)?？梢钥闯?，低信噪比條件下，本文所用方法的識(shí)別率明顯優(yōu)于文獻(xiàn)［16］所用方法。隨著信噪比的逐漸提高，文獻(xiàn)［16］的識(shí)別率提高較為明顯，本文所用方法的識(shí)別率略有提高并趨于穩(wěn)定，但依然高于文獻(xiàn)［16］的識(shí)別率。因而，不同信噪比條件下，本文所用方法在識(shí)別率上優(yōu)于文獻(xiàn)［16］所用方法。

4　結(jié)論

針對(duì)地面車輛目標(biāo)分類識(shí)別問(wèn)題，本文基于微多普勒原理，建立了輪式車輛及履帶式車輛微動(dòng)數(shù)學(xué)模型，對(duì)輪式車輛及履帶式車輛微多普勒回波信號(hào)的差異性進(jìn)行了分析，并結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了理論分析的正確性。在雜波抑制及速度歸一化處理的基礎(chǔ)上，將語(yǔ)音識(shí)別中的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法應(yīng)用于車輛目標(biāo)的分類識(shí)別中，提取了輪式車輛及履帶式車輛的累積失真距離值，基于此實(shí)現(xiàn)了車輛目標(biāo)的分類識(shí)別。對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果表明，本文方法具有較好的識(shí)別率，且在不同信噪比條件下都取得了較好的分類效果。

［1］李開(kāi)明，張群，羅迎，等.地面車輛目標(biāo)識(shí)別研究綜述［J］.電子學(xué)報(bào)，2014，42（3）：538-546.

［2］李彥兵，杜蘭，劉宏偉，等.基于微多普勒效應(yīng)和多級(jí)小波分解的輪式履帶式車輛分類研究［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2013，35（4）：894-900.

［3］CHEN V C，LI F Y，HO S S，et al.Micro-Doppler effect in radar：phenomenon，model andsimulationstudy［J］.IEEE Trans.onAES，2006，42（1）：2-21.

［4］CHEN V C，LI F Y，HO S S，et al.Analysis of Micro-Doppler signatures［J］.IEEE Proceedings Radar，Sonar&Navigation，2003，150（4）：271-276.

［5］ERYILDIRIM A，ONARAN I.Pulse doppler radar target recognition using a two-stage SVM procedures［J］.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，2011，47（2）：1450-1457.

［6］莊釗文，劉永祥.目標(biāo)微動(dòng)特征研究進(jìn)展［J］.電子學(xué)報(bào)，2007，35（3）：520-525.

［7］BARBAROSS S.Doppler-rate filtering for detecting moving targets with synthetic radars［C］//Proceedings of the SPIE on Millimeter Wave and Synthetic Aperture Radar.Orlando，USA：SPIE，1989：140-147.

［8］STOVE A G，SYKES S R.A doppler-based automatic target classifierforabattlefieldsurveillancesradar［C］// Proceedings of IEEE International Conference on Radar. Edinburgh，UK：IEE，2002：419-423.

［9］HUGHES E，LEWIS M.The application of speech recognition techniques to radar target doppler recognition［C］//Proceedings of IET Seminar on High Resolution Imaging and Target Classification.London，UK：IET，Michael FaradayHouse，2006：147-152.

［10］李彥兵.基于微多普勒效應(yīng)的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)分類研究［D］.西安：西安電子科技大學(xué)，2012.

［11］THAYAPARAN T，ABROL S，RISEBOROUGH E，et al. Analysisofradarmicro-dopplersignaturesfrom experimental helicopter and human date［J］.IET Radar，SonarandNavigation，2007，1（4）：289-299.

［12］冀振元，孟憲德.戰(zhàn)場(chǎng)偵察雷達(dá)目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別［J］.哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2001，33（6）：830-833.

［13］肖春生，蔡豪，周沫.海雜波環(huán)境下慢速小目標(biāo)檢測(cè)方法［J］.火力與指揮控制，2011，36（11）：129-131.

［14］董云龍，黃勇，關(guān)鍵.MIMO雷達(dá)目標(biāo)子空間建模與檢測(cè)性能分析［J］.火力與指揮控制，2012，37（1）：25-28.

［15］SMITH G E，WOODBRIDGE K，BAKER C J.Template basedmicro-dopplersignatureclassification［C］// Proceedings of the 2006 European Radar Conference. Manchester，UK：IET，2006：127-144.

［16］李彥兵，杜蘭，劉宏偉，等.基于微多普勒特征的地面目標(biāo)分類［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2010，32（12）：2848-2853.

Study on Classification of Ground Vehicles Based on Dynamic Time Warping

DING Shuai-shuai1，ZHANG Qun1，2，ZHANG Liang1，SUNLu3
（1.School of Information and Navigation，Air Force Engineering University，Xi’an 710077，China；2.Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves，F(xiàn)udan University，Shanghai 200433，China；3.Unit 93688 of PLA，Tianjin 300000，China）

In this paper，dynamic time warping（DTW）is utilized to the classification and recognition of ground vehicles.Radar

echo model of wheeled vehicles and tracked vehicles is established based on micro-Doppler effect.The distinctions between the micro-Doppler signals of these two kinds of vehicles are analyzed.In addition，the correctness of the theoretical analysis is verified by the measured data.On the basis of clutter suppression and velocity normalization，taking the parameters of cumulative distances as a characteristic，the classification of wheeled vehicles and tracked vehicles is achieved.Experiment results based on the measured data show the proposed methods simultaneously achieves good classification performance under different SNR conditions.

micro-doppler，dynamic timewarping，vehicletarget，classificationandrecognition

TN957.51

A

1002-0640（2016）10-0015-06

2015-08-16

2015-09-19

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61471386）

丁帥帥(1992-），男，山東棗莊人，碩士研究生。研究方向：空天目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別。