利用MATLAB实现雷达目标分类的机器学习与深度学习方法

简介：
本研究探讨了在雷达目标分类中应用机器学习和深度学习技术的方法，并通过MATLAB平台进行实现。文中详细分析了不同算法的效果及性能，为雷达系统的智能化提供了新思路和技术支持。 一、前言 本示例展示如何利用机器学习与深度学习技术对雷达回波进行分类处理。其中，机器学习方法采用小波散射特征提取并结合支持向量机（SVM）使用；同时介绍了两种深度学习策略：基于SqueezeNet的迁移学习以及长短期记忆(LSTM)递归神经网络的应用。尽管示例中所用的数据集并不复杂，但文中详细描述的工作流程可为更复杂的实际问题提供参考。 二、介绍 目标分类是现代雷达系统的关键功能之一。本章将通过机器学习和深度学习技术对圆柱体与锥体的雷达回波信号进行分类处理。虽然示例中使用的是合成I/Q数据，但所描述的工作流程同样适用于真实场景下的雷达回波。 三、RCS 合成 接下来的部分说明了如何生成训练算法所需的数据集。以下代码用于模拟半径为1米、高度为10米的圆柱体反射截面（RCS）模式，并设定雷达工作频率为850MHz。该模型可以应用于反向散射目标，以模拟不同角度下的回波信号。 随后部分展示了一个示例，演示如何在一段时间内生成圆柱体的100次返回信号。假设此期间下方运动中的圆柱体会产生轻微的角度变化（即纵横角从一个样本到下一个样本有所变动），从而形成孔径视线内的小范围振动。