(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210194049.X (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人 中国计量大 学 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区 学源街258号 (72)发明人 李世通　全大英　金小萍　 (74)专利代理 机构 浙江杭州金通专利事务所有 限公司 3 3100 专利代理师 刘晓春 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/36(2022.01) G06V 10/42(2022.01) G06V 10/54(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 基于时频图像特 征融合的雷达信号识别 (57)摘要 本发明公开了一种基于时频图像特征融合 的雷达信号识别方法， 主要解决现有技术中在低 信噪比环 境下雷达信号识别率低的问题。 本发明 实现的步骤如下： (1)对雷达信号做时频变换得 到时频图像； (2)时频图像预处理； (3)图像的纹 理特征和形状特征提取； (4)采用支持向量机对 雷达信号进行识别。 本发明基于Choi ‑Williams 时频图像和模糊函数等高线图提取雷达信号的 纹理特征和形状特征， 并将两者融合构成一种新 的雷达信号识别特征值， 解决了在低信噪比下雷 达信号识别率较低的问题。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114818770 A 2022.07.29 CN 114818770 A 1.基于时频图像特 征融合的雷达信号识别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： (1)对接收到的信号利用Choi ‑Williams时频变换得到信号的CWD时频图像及利用模糊 函数做出信号的三维图， 然后求取对应的模糊函数等高线图； (2)对步骤(1)得到的CWD时频图像及模糊函数等高线图像预处 理， 包括： (2‑1)灰度化得到灰度图； (2‑2)对灰度图进行 滤波得到滤波图； (2‑3)对滤波图进行双三次差值缩放到设定尺度； (3)提取信号的特 征值， 包括： 利用灰度梯度共生矩阵提取CWD时频图像和模糊函数等高线图的纹理特征； 利用伪 Zernike矩提取CWD时频图像和模糊函数等高线图的形状特 征； (4)融合图像纹 理特征和形状特 征； (5)使用SVM进行识别处 理： (5‑1)对应的特 征向量添加标签； (5‑2)采用网格参数寻优法确定SVM的惩罚因子 C和核函数参数g的值； (5‑3)对接收到的信号进行识别， 输出 结果。 2.根据权利要求1所述的基于时频图像特征融合的雷达信号识别方法， 其特征在于， 步 骤(1)中C hoi‑Williams Distribution的数学表达式为： 其中， t表示时间， s(t)表示雷达信号， *表示复数共轭操作， e表示以自然常数为底的指 数操作， j表示虚数 单位符号， σ 表示衰减系数， 与交叉相的幅值成比例关系。 3.根据权利要求1所述的基于时频图像特征融合的雷达信号识别方法， 其特征在于， 步 骤(1)中的模糊函数 数学表达式为： 其中τ表示时延， t表示时间， fd表示多普勒频偏， *表示复数共轭操作， e表示以自然常数 为底的指数操作， j表示虚数 单位符号。 4.根据权利要求1所述的基于时频图像特征融合的雷达信号识别方法， 其特征在于， 步 骤(3)的灰度梯度共生矩阵(GLGCM)具体为： 记灰度图像为f(M,N)， M和N分别 为灰度图像对 应的二维矩阵的行 数和列数； 通过以下步骤计算对应的GLGC M： (1)计算f(M,N)的归一化梯度矩阵， 采用3*3窗口的Sobel算子提取f(M,N)的梯度矩阵g (M,N)， 其中第(k,l)个 像素点的梯度值计算公式为： gx＝f(k+1,l ‑1)+2f(k+1,l)+f(k+1,l+1) ‑f(k‑1,l‑1)‑2f(k‑1,l)‑f(k‑1,l+1) gy＝f(k‑1,l+1)+2f(k,l+1)+f(k+1,l+1) ‑f(k‑1,l+1)‑2f(k,l‑1)‑f(k+1,l‑1) 其中 k ＝1 ,2 …,M ； l ＝1 ,2 …,N ； 归一 化的 梯 度矩阵 利 用公式 其中INT为取整运算； gmax是g(M,N)中最大的梯度值； Ng是将梯度 归一化后期望的最大值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114818770 A 2(2)计算f(M,N)的归一化灰度矩阵； 公式为 其中fmax 是f(M,N)中的最大 灰度值； Nf是将灰度值归一 化后期望的最大值； (3)灰度梯度共生矩阵的元素值H(i,j)， 即统计归一化灰度矩阵和梯度矩阵中 同时使F (k,l)＝i(i∈[1,Nf])和G(k,l)＝j(j∈[1,Ng])的像素点数， 利用 下式得到归一化后的 GLGCM： 5.根据权利要求1所述的基于时频图像特征融合的雷达信号识别方法， 其特征在于， 步 骤(3)中的伪Zern ike矩是一种正交复数矩， 阶数为p， 重复度为q的伪Zern ike矩的定义 为： x2+y2＝1 式中， p为正整数或零， q为整数， 且|q|≤p， f(x,y)为图像函数； 其中， 在极坐 标中表示 为 取 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114818770 A 3