为解决超宽带穿墙雷达中目标成像问题,提出一种后向投影算法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的方法.该方法通过BP算法得到穿墙成像数据,再利用SVM对数据进行分类,成功地解决了穿墙成像中的目标定位和形状识别问题.利用穿墙模型实验数据的仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.测试结果表明:该方法能对墙后未知目标实现形状重构,且具有极高的空间分辨率;此外,当信号被噪声污染时,该方法也能很好对墙后目标形状进行预测,体现了该方法的鲁棒性.最后对不同采样长度和空间采样间隔的分析表明,采样长度和采样间隔对目标形状识别的影响有限,采样位置数的增加、采样间隔的减小更有利于提高目标的分类准确率.
穿墙雷达 超宽带 支持向量机 形状重构