一种空间目标RCS序列的特征提取方法

摘要

准确、快速判断空间目标的姿态运动模式,对于空间目标监测具有重要意义.针对空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)序列,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与盒维数的特征提取方法.在频域对空间目标的雷达散射截面序列进行变分模态分解,得到若干本征模态分量,然后计算每个模态分量的盒维数以构造特征向量.采用前向反馈神经网络分类器验证识别效果,讨论了不同轨道高度对识别准确率的影响.结果表明上述方法能有效识别三轴稳定类与旋转类的空间目标,相比传统的统计参数特征识别准确率提高约10%,并且识别率随轨道高度增加呈上升趋势.