基于经验模态分解的运动车辆目标分类方法

摘要

本发明公开了一种基于经验模态分解的运动车辆目标分类方法，主要解决现有同类方法对目标平动速度变化敏感，需要额外的杂波抑制，且不能利用目标特殊结构信息的问题。其实现过程是：对多普勒回波信号进行经验模态分解；通过舍弃余项完成杂波抑制；利用分解结果定义第一本征模函数多普勒谱和剩余本征模函数多普勒谱；根据定义的谱判断是否存在2倍平动微多普勒成分，初步判别履带式车辆；若未能判别，则对本征模函数以及定义的谱提取特征；对提取的特征使用分类器进行分类。本发明可消除目标平动速度变化对目标多普勒谱位置和谱宽度的影响，自动进行杂波抑制，利用履带特殊结构信息，可用于对具有机动部件的运动车辆目标进行分类。