为提高瞬态干扰处理的稳健性,超视距雷达可采用先识别后抑制的思路.本文研究基于距离-多普勒(Range?Doppler,RD)图的瞬态干扰自动识别方法,将RD图转化为灰度图,提取其纹理特征,再基于机器学习设计分类算法.首先,提出新的瞬态干扰模型,仿真产生干扰数据,避免训练依赖实测数据;其次,建立RD灰度图图库,分强干扰、弱干扰和无干扰三类情况;然后,提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,基于支持向量机设计二分类器,结合纠错输出编码设计三分类器.最后,通过实测数据和文献RD图,验证本文所提识别方法的准确性,并比较分析不同图像特征及参数的影响.
超视距雷达 距离-多普勒图 瞬态干扰 干扰识别 支持向量机 纹理特征