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基于双谱分析的高原灌木回波信号分类

李立元 栗苹 李国林 张广为

李立元, 栗苹, 李国林, 等 . 基于双谱分析的高原灌木回波信号分类[J]. 北京麻豆精品秘 国产传媒学报, 2022, 48(10): 2070-2078. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0075
引用本文: 李立元, 栗苹, 李国林, 等 . 基于双谱分析的高原灌木回波信号分类[J]. 北京麻豆精品秘 国产传媒学报, 2022, 48(10): 2070-2078. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0075
LI Liyuan, LI Ping, LI Guolin, et al. Classification of plateau shrub echo signal based on bispectrum analysis[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2022, 48(10): 2070-2078. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0075(in Chinese)
Citation: LI Liyuan, LI Ping, LI Guolin, et al. Classification of plateau shrub echo signal based on bispectrum analysis[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2022, 48(10): 2070-2078. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0075(in Chinese)

基于双谱分析的高原灌木回波信号分类

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0075
基金项目: 

国家自然科学基金 61871414

基础加强项目 2019-JCJQ-ZD-324

详细信息
    通讯作者:

    栗苹, E-mail: liping85@bit.edu.cn

  • 中图分类号: TN98;TJ43+4.3

Classification of plateau shrub echo signal based on bispectrum analysis

Funds: 

National Natural Science Foundation of China 61871414

Foundation Strengthening Project 2019-JCJQ-ZD-324

More Information
  • 摘要:

    目标的回波信号是无线电引信获得目标信息的最重要方式,为了太赫兹频段的引信前端未来能够投入高原战场,适应高原不同的地貌环境,利用双谱对高原在灌木地形下不同高度的太赫兹波回波特性进行了分析。为减少分类时间,对双谱数据进行积分,得到实采信号双谱切片的特征,进而利用最邻近算法对此进行分类。利用经验模态分解(EMD)提取原始数据内在模态函数的特征,再次分类并与前一组分类结果进行对比。通过一系列数据的分类,结果表明:利用一维的积分双谱信息可以有效提取出距离地面分别为2 m、3 m、4 m、5 m时的特征并进行分类,经验模态分解也可以有效提高分类的成功率,成功率最高可达90%以上。

     

  • 图 1  径向积分双谱

    Figure 1.  Radially integrated bispectrum

    图 2  轴向积分双谱

    Figure 2.  Axially integrated bispectrum

    图 3  圆周积分双谱

    Figure 3.  Circularly integrated bispectrum

    图 4  围线积分双谱

    Figure 4.  Surrounding-line integral bispectrum

    图 5  多目标回波示意图

    Figure 5.  Schematic diagram of multi-target echo

    图 6  双亮点回波Simulink模型

    Figure 6.  Simulink model of double bright spot echo

    图 7  双目标亮点模型仿真结果

    Figure 7.  Simulation results of double-target highlight model

    图 8  数据采集平台

    Figure 8.  Data collection platform

    图 9  初始信号

    Figure 9.  Initial signal

    图 10  各阶IMF示意图

    Figure 10.  Schematic diagram of IMF in each stage

    图 11  典型IMF信号瞬时频率对比

    Figure 11.  Comparison of instantaneous frequency of typical IMF signal

    图 12  回波信号分类流程

    Figure 12.  Flow chart of echo signal classification

    图 13  θ=45°时不同高度双谱分布

    Figure 13.  Bispectrum distribution at different heights at θ=45°

    图 14  θ=45°时不同积分双谱分布

    Figure 14.  Bispectrum distribution by different integral bispectrum at θ=45°

    图 15  最邻近节点算法

    Figure 15.  KNN algorithm

    图 16  RIB分类结果

    Figure 16.  RIB classification results

    图 17  AIB分类结果

    Figure 17.  AIB classification results

    图 18  CIB分类结果

    Figure 18.  CIB classification results

    图 19  SIB分类结果

    Figure 19.  SIB classification results

    表  1  分类结果汇总

    Table  1.   Summary of classification results

    分类方法 准确率/% 平均/%
    θ=20° θ=45° θ=65° θ=85°
    RIB 61.7 61.7 69.2 66.7 64.8
    AIB 89.2 91.7 80.0 82.5 85.8
    CIB 84.2 80.8 80.0 80.0 81.3
    SIB 81.7 64.2 60.0 53.3 64.8
    平均/% 79.2 74.6 72.3 70.6 74.2
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    表  2  优化双谱分类结果

    Table  2.   Optimization of bispectral classification results

    分类方法 准确率/% 平均/%
    θ=20° θ=45° θ=65° θ=85°
    RIB 68.3 65.8 75.0 70.8 69.9
    AIB 90.8 92.5 81.7 84.2 87.3
    CIB 86.7 84.2 83.3 82.5 84.1
    SIB 83.3 69.2 66.7 61.7 70.2
    平均/% 82.2 77.9 76.6 74.7 77.8
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-02-08
  • 录用日期:  2021-03-23
  • 网络出版日期:  2021-03-30
  • 整期出版日期:  2022-10-20

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