羅丁利**，王　勇,楊　磊,王亞軍

(西安電子工程研究所,西安 710100)

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基于微多普勒特征的單人與小分隊(duì)分類技術(shù)*

羅丁利**，王勇,楊磊,王亞軍

(西安電子工程研究所,西安 710100)

人體行走是典型的非剛體運(yùn)動(dòng)，通常情況下每個(gè)人行走時(shí)的擺動(dòng)周期不可能完全相同。通過(guò)提取目標(biāo)頻譜歸一化幅度和、多普勒譜線數(shù)和譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差3個(gè)典型特征，采用支持向量機(jī)(SVM)分類器，實(shí)現(xiàn)了短駐留時(shí)間條件下單人與多人的有效鑒別，平均識(shí)別率大于90%。雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明所提特征是有效并且穩(wěn)健的。

行人分類;雷達(dá)參數(shù)設(shè)計(jì);微多普勒;特征提取;支持向量機(jī)

1　引　言

人體的雷達(dá)微多普勒特征研究近幾年受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。作為人體運(yùn)動(dòng)的獨(dú)特特征，能夠給分類識(shí)別提供附加的信息，在搜索救援、邊防安檢、醫(yī)學(xué)監(jiān)護(hù)等民用、軍用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。目前運(yùn)動(dòng)人體的雷達(dá)微多普勒特征分析與識(shí)別研究已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。美國(guó)海軍實(shí)驗(yàn)室的VictorC.Chen對(duì)人體微動(dòng)特征的研究比較早，也比較系統(tǒng)[1]。他建立了運(yùn)動(dòng)人體的雷達(dá)回波模型，采用時(shí)頻分析方法對(duì)行進(jìn)人體進(jìn)行了分析，包括前進(jìn)、后退以及不同的步態(tài)特征進(jìn)行了比較詳細(xì)的分析?？偟膩?lái)講，運(yùn)動(dòng)人體微多普勒研究主要包括3個(gè)方向：人體建模及微多普勒信號(hào)仿真[1-4]；人體微多普勒特征提取[5-6]；基于微多普勒的人體識(shí)別，包括單人的姿態(tài)識(shí)別[1,7]、單人多人識(shí)別[7]等。當(dāng)人體微多普勒特征不明顯時(shí)，蔣留兵等[8]提出了一種基于雙譜特征的超寬帶雷達(dá)靜止人體及人體姿態(tài)識(shí)別方法，獲得了較好的識(shí)別效果。

目前人體建模與微多普勒特征提取研究較為成熟，但是主要側(cè)重于如何獲得行人的微多普勒變化平面，而對(duì)如何提取特征實(shí)現(xiàn)單人與多人鑒別的相關(guān)文獻(xiàn)相對(duì)較少。文獻(xiàn)[7]利用人體不同步態(tài)下的目標(biāo)回波分析了人體不同部分的微多普勒特征，對(duì)單人和多人分辨的問(wèn)題進(jìn)行了初步探討，提出利用單人和多人的軀干分量的微多普勒的不同進(jìn)行單人和多人的分類。但是，通過(guò)分析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)，要對(duì)不同人的軀干分量在多普勒維進(jìn)行分離，需要雷達(dá)在多普勒維具有足夠高的分辨率，即較長(zhǎng)的駐留時(shí)間，這并不總能滿足要求。本文主要針對(duì)有限積累時(shí)間內(nèi)的單人與小分隊(duì)分類問(wèn)題進(jìn)行研究。

2　雷達(dá)工作參數(shù)設(shè)計(jì)

基于微多普勒的目標(biāo)分類識(shí)別技術(shù)要求雷達(dá)獲得比較精細(xì)的目標(biāo)多普勒頻譜。為了比較好地獲得人體的微多普勒信息，要求對(duì)窄帶雷達(dá)的脈沖重復(fù)頻率(PulseRecurrenceFrequency,PRF)、相參處理間隔(CoherentProcessingInterval,CPI)以及駐留時(shí)間(DwellTime)進(jìn)行精心設(shè)計(jì)。下面基于工程設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)3個(gè)參數(shù)的選取原則進(jìn)行論述。

2.1脈沖重復(fù)頻率

與運(yùn)動(dòng)剛體的單根多普勒譜線不同，運(yùn)動(dòng)人體的多普勒譜展寬非常嚴(yán)重。多普勒分量主要由軀干多普勒分量和四肢多普勒分量構(gòu)成。軀干分量近似于是一個(gè)剛體運(yùn)動(dòng)，其速度中心v為人體的行進(jìn)速度，本文通過(guò)大量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，四肢微多普勒分量速度范圍分布在0～3v之間。因此，雷達(dá)脈沖重復(fù)頻率選擇要以人體多普勒譜不模糊為條件。比如：人體散步典型速度為1.5m/s，人體奔跑速度的極限為百米9.48s，即10.5m/s，那么四肢的最大速度為31.5m/s，雷達(dá)脈沖重復(fù)頻率應(yīng)該設(shè)計(jì)為不模糊速度至少為31.5m/s。這里雷達(dá)選取Ka頻段，脈沖重復(fù)周期為60μs。

2.2相參處理間隔

人體行進(jìn)中的運(yùn)動(dòng)周期和人體高度、速度、性別等因素相關(guān)。根據(jù)人體生理學(xué)特點(diǎn)，人體散步時(shí)胳膊的典型擺動(dòng)頻率為2Hz，跑步時(shí)人體胳膊的極限擺動(dòng)頻率為20Hz，即擺臂的時(shí)間間隔為50～500ms。因此，通常設(shè)計(jì)相參處理時(shí)間為數(shù)十毫秒級(jí)。為了獲得人體運(yùn)動(dòng)時(shí)精細(xì)的多普勒變化規(guī)律，在工程實(shí)現(xiàn)過(guò)程中根據(jù)需要進(jìn)行滑窗處理，即CPI之間可以存在一定的重疊數(shù)據(jù)，重疊數(shù)據(jù)的多少由信號(hào)處理單元運(yùn)算能力及系統(tǒng)要求確定。這里選取CPI時(shí)間為30.72ms，1/4滑窗。

2.3駐留時(shí)間

為了獲得人體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，通常要獲得人體運(yùn)動(dòng)的多個(gè)運(yùn)動(dòng)周期數(shù)據(jù)。但是人體運(yùn)動(dòng)周期的范圍很寬，因此駐留時(shí)間的設(shè)計(jì)通常要和人體速度相關(guān)。人體運(yùn)動(dòng)速度越低，駐留時(shí)間越長(zhǎng);人體運(yùn)動(dòng)速度越高，駐留時(shí)間越短。散步和小跑的人，駐留時(shí)間通常設(shè)計(jì)為2～3s。

本文的所有數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)際雷達(dá)試驗(yàn)平臺(tái)。雷達(dá)組成框圖及實(shí)驗(yàn)照片如圖1所示。該雷達(dá)工作于Ka頻段，是一部高集成度調(diào)頻連續(xù)波(FrequencyModulationContinuousWave,FMCW)雷達(dá)，重復(fù)周期內(nèi)部作快速傅里葉變換(FastFourierTransform,FFT)，完成頻率距離轉(zhuǎn)換；重復(fù)周期之間作動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)(MovingTargetDetection,MTD)，完成雜波抑制與人體微動(dòng)特征提取。本雷達(dá)對(duì)人體目標(biāo)的作用距離可達(dá)1km。雷達(dá)的主要參數(shù)參見(jiàn)表1。

圖1測(cè)量雷達(dá)框圖及現(xiàn)場(chǎng)照片

Fig.1Diagramofmeasurementradarandsitephoto

表1雷達(dá)參數(shù)

Tab.1Parametersofmeasurementradar

工作頻段體制輻射功率/mW相參積累調(diào)頻帶寬/MHz重復(fù)頻率/kHzKaFMCW100MTD1516.7

3　雜波預(yù)處理

對(duì)于地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類問(wèn)題，要求在進(jìn)行雜波抑制的同時(shí)盡可能地保留原始信號(hào)的頻率成分。對(duì)于地面戰(zhàn)場(chǎng)偵察雷達(dá)來(lái)講，其工作時(shí)雷達(dá)一般是靜止的，此時(shí)地雜波主要分布在零多普勒頻率附近。在給定雜波譜寬度的情況下，可以利用CLEAN算法對(duì)雜波范圍內(nèi)的頻率成分進(jìn)行去除。CLEAN算法是一種從信號(hào)中去除特定的單頻成分的方法[9]，其一次實(shí)現(xiàn)可以去除給定信號(hào)中最大幅度對(duì)應(yīng)的單頻成分。若在特定的頻帶內(nèi)多次使用CLEAN算法，則可去除該特定頻帶內(nèi)的所有頻率成分。單人目標(biāo)雜波抑制前后的效果如圖2所示?？梢钥闯觯珻LEAN算法能夠?qū)Φ仉s波進(jìn)行抑制的同時(shí)，較好地保留目標(biāo)的多普勒譜的結(jié)構(gòu)。

(a)雜波抑制前

(b)雜波抑制后

圖2利用CLEAN算法進(jìn)行雜波抑制前后目標(biāo)的時(shí)頻平面

Fig.2Thetime-frequencyplanebeforeandaftercluttersuppressionusingCLEANalgorithm

4　基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)特性選擇與提取

對(duì)于單人或小分隊(duì)目標(biāo)來(lái)說(shuō)，其運(yùn)動(dòng)方向預(yù)先是未知的，因此應(yīng)該考慮各種可能出現(xiàn)的情況。一種是各個(gè)目標(biāo)之間的運(yùn)動(dòng)速度或運(yùn)動(dòng)方向不同，這時(shí)反映在雷達(dá)距離-多普勒平面上就是目標(biāo)分別出現(xiàn)在不同的距離-多普勒單元，目標(biāo)的數(shù)量明確，不需要進(jìn)行目標(biāo)數(shù)量的識(shí)別。第二種情況是小分隊(duì)目標(biāo)的各個(gè)成員處于同一個(gè)距離單元，且運(yùn)動(dòng)速度相近，運(yùn)動(dòng)方向相同，此時(shí)僅僅利用距離-多普勒信息無(wú)法對(duì)小分隊(duì)和單人進(jìn)行區(qū)分。本文正是針對(duì)后一種情況進(jìn)行研究，結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與特征提取。在某段鄉(xiāng)間公路，錄取了單人和小分隊(duì)行走的數(shù)據(jù)，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度約2m/s。下面分別針對(duì)單人和小分隊(duì)多普勒譜的特點(diǎn)進(jìn)行分析。

4.1單人

從單人回波的時(shí)頻平面可以發(fā)現(xiàn)，單人的多普勒譜有以下特點(diǎn)：人體各部位的多普勒分量并不總是以軀干多普勒為中心對(duì)稱，特別是對(duì)于多普勒起伏較大的手腕和腳踝分量;通過(guò)時(shí)頻平面可以看出人體四肢存在較均勻的周期性擺動(dòng)，即單人的微多普勒有周期性。對(duì)時(shí)頻平面在慢時(shí)間維進(jìn)行傅里葉變換，可以獲得人體四肢的擺動(dòng)頻率。如圖3(d)所示，人體四肢擺動(dòng)頻率為3.65Hz，由于人體四肢擺動(dòng)過(guò)程類似于繞某個(gè)關(guān)節(jié)的圓周運(yùn)動(dòng)，所以，存在一定的周期性擴(kuò)展，其分布類似于貝塞爾函數(shù)展開(kāi)[1]。

(a)單人背站運(yùn)動(dòng)

(b)單人多幀多普勒譜疊加

(c)單人多幀多普勒譜

(d)單人的運(yùn)動(dòng)參數(shù)

圖3單人的實(shí)測(cè)多普勒譜及運(yùn)動(dòng)參數(shù)提取

Fig.3ThemeasuredDopplerspectralandextractedparameterofindividualsoldier

4.2小分隊(duì)

本文中小分隊(duì)特指人數(shù)至少兩人的具有近似運(yùn)動(dòng)速度和運(yùn)動(dòng)方向的目標(biāo)。由于小分隊(duì)中不同目標(biāo)的擺動(dòng)起始與周期并不完全一致，因此人數(shù)越多，小分隊(duì)的多普勒分量越多。為了能夠找到比較穩(wěn)健的區(qū)分單人和小分隊(duì)的特征，本文著重考慮兩人與單人區(qū)分的情況。

圖4給出了小分隊(duì)的多普勒譜及參數(shù)提取結(jié)果。從圖4可以看出，小分隊(duì)的單幀多普勒譜與單人的多普勒譜很相似，但是時(shí)頻平面與單人的時(shí)頻平面存在較大差異，特別是小分隊(duì)成員步調(diào)不一致情況下，差異就更為明顯。從駐留時(shí)間維來(lái)看，由于每個(gè)成員的多普勒的周期性不同，其疊加的頻譜周期性已經(jīng)完全被破壞。對(duì)駐留時(shí)間維做FFT，可以看出對(duì)于小分隊(duì)提取人體的擺動(dòng)頻率參數(shù)比較困難。

(a)兩人向站運(yùn)動(dòng)

(b)兩人多幀多普勒譜疊加

(c)兩人多幀多普勒譜

(d)兩人的運(yùn)動(dòng)參數(shù)

圖4小分隊(duì)的實(shí)測(cè)多普勒譜及運(yùn)動(dòng)參數(shù)提取

Fig.4ThemeasuredDopplerspectralandextractedparameterofsmallgroup

4.3 特征提取

通過(guò)對(duì)單人和小分隊(duì)的運(yùn)動(dòng)頻譜進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)小分隊(duì)的多普勒分量更多，而不同行人的四肢擺動(dòng)不整齊導(dǎo)致小分隊(duì)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)較難提取。因此，提取3個(gè)反映多普勒分量多少的特征進(jìn)行分類。

4.3.1特征1：歸一化幅度和

(1)

式中：ts和te分別表示目標(biāo)多普勒所處的范圍。顯然，小分隊(duì)由于具有更多的微多普勒成分，歸一化幅度和應(yīng)該更大。圖5給出了單人和小分隊(duì)歸一化幅度和的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的分布直方圖。從圖5可以看出，單人歸一化幅度和的均值和標(biāo)準(zhǔn)差較小，而小分隊(duì)幅度和的均值與標(biāo)準(zhǔn)差較大，因此歸一化幅度和能夠較好地區(qū)分單人和小分隊(duì)兩類目標(biāo)。

(a)歸一化幅度和的均值

(b)歸一化幅度和的標(biāo)準(zhǔn)差

圖5歸一化幅度和

Fig.5Sumofthenormalizedamplitude

4.3.2特征2：多普勒譜線數(shù)

顯然，目標(biāo)多普勒分量的多少直觀地反映在其多普勒譜線的多少上，因此提取多普勒譜線數(shù)目特征，其定義為

f2=te-ts+1。

(2)

圖6給出了單人和小分隊(duì)多普勒譜線數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的分布直方圖。從圖6可以看出，單人多普勒譜線數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差較小，而小分隊(duì)多普勒譜線數(shù)的均值與標(biāo)準(zhǔn)差較大，通過(guò)多普勒譜線數(shù)能夠較好地區(qū)分單人和小分隊(duì)兩類目標(biāo)。

(a)多普勒譜線數(shù)的均值

(b)多普勒譜線數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差

圖6多普勒譜線數(shù)

Fig.6Dopplerspectrallinenumber

4.3.3特征3：多普勒譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差

由于單人行走時(shí)多普勒譜的周期較好，因此相同時(shí)間內(nèi)譜寬的變化較小，而小分隊(duì)中由于每個(gè)人四肢的擺動(dòng)不可能完全一致，譜寬變化較大,這個(gè)差別可以用多普勒譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)表征。多普勒譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差定義為

f3=std(te-ts)。

(3)

式中：std(·)表示求標(biāo)準(zhǔn)差操作。圖7給出了單人和小分隊(duì)多普勒譜寬標(biāo)準(zhǔn)差的分布直方圖。從圖7可以看出，單人的多普勒譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差較小，而小分隊(duì)的較大，多普勒譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差能夠作為區(qū)分單人和小分隊(duì)的一個(gè)有效特征。

圖7多普勒譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差

Fig.7StandarddeviationoftheDopplerspectralwidth

5　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文實(shí)驗(yàn)部分所用到的數(shù)據(jù)全部為第2節(jié)雷達(dá)試驗(yàn)平臺(tái)采集的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。雷達(dá)架設(shè)在一鄉(xiāng)間小路邊，單人和多人在雷達(dá)的主波束內(nèi)進(jìn)行直線靠近與遠(yuǎn)離運(yùn)動(dòng)。其中單人數(shù)據(jù)來(lái)源于身高不同的兩個(gè)人，多人包括兩人和三人兩種情況;多人目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度近似，運(yùn)動(dòng)方向相同，唯一的不同是小分隊(duì)中不同目標(biāo)的擺動(dòng)起始和擺動(dòng)幅度不總是完全相同。

本文采用支持向量機(jī)[10](SupportVectorMachine,SVM)進(jìn)行單人與小分隊(duì)的分類。訓(xùn)練樣本各為742個(gè)，其中單人和小分隊(duì)各371個(gè)(兩人樣本180個(gè)，三人樣本191個(gè))，單人和小分隊(duì)的測(cè)試樣本各1 200個(gè)。圖8給出了訓(xùn)練樣本的歸一化幅度和的均值、多普勒譜線數(shù)的均值與譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差3個(gè)特征的三維分布以及支持向量。從圖8中可以看出，單人和小分隊(duì)的可分性非常好。利用SVM的總分類率為99.19%，支持向量個(gè)數(shù)為80個(gè)，對(duì)存儲(chǔ)空間的需求較少。表2給出了單人和小分隊(duì)分別的識(shí)別概率,可以看出，單人和小分隊(duì)的識(shí)別概率均較高。

表2單人和小分隊(duì)的識(shí)別概率

Tab.2Recognitionrateofindividualsoldierandsmallgroup

樣本識(shí)別率/%單人小分隊(duì)單人99.730.27小分隊(duì)1.3598.65

圖8單人和小分隊(duì)的三維特征分布

Fig.8 3Dfeaturesdistributionofindividualsoldierandsmallgroup

為給實(shí)際應(yīng)用提供參考，本文還評(píng)估了不同測(cè)試信噪比下的結(jié)果。所謂不同的測(cè)試信噪比，即指訓(xùn)練數(shù)據(jù)集采用高信噪比數(shù)據(jù)，而每次實(shí)驗(yàn)的測(cè)試數(shù)據(jù)集加入不同信噪比的白噪聲以生成不同信噪比下的測(cè)試數(shù)據(jù)。這樣評(píng)估的目的是為了檢驗(yàn)所提方法對(duì)于噪聲的穩(wěn)健性。仿真采用蒙特卡洛方法進(jìn)行獨(dú)立試驗(yàn)，試驗(yàn)次數(shù)為100。信噪比指脈沖積累前的輸入信噪比，相參積累脈沖數(shù)為512點(diǎn)。圖9給出了不同信噪比下單人和小分隊(duì)的識(shí)別率的平均結(jié)果和標(biāo)準(zhǔn)差?？梢钥闯?，單人的識(shí)別率一直比小分隊(duì)的識(shí)別率高，并且受信噪比的影響較小。在0～5dB時(shí)，單人的識(shí)別率隨著信噪比的增加有所下降，這是由于在低信噪比時(shí)，檢測(cè)到的單人的微多普勒成分更少，反而更有利于單人的識(shí)別。對(duì)于小分隊(duì)來(lái)說(shuō)，隨著信噪比的增加，識(shí)別率迅速提高。當(dāng)信噪比高于10dB時(shí)，識(shí)別率大于90%。從平均識(shí)別率的角度看，當(dāng)信噪比大于5dB時(shí)，平均識(shí)別率大于90%，因此所提特征在信噪比的一定變化范圍內(nèi)是穩(wěn)健的。

圖9單人和小分隊(duì)的分類識(shí)別率與單個(gè)脈沖輸入信噪比的關(guān)系

Fig.9TherecognitionrateofanindividualsoldierandasmallgroupversusSNRofasinglepulse

6　結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)提取歸一化幅度和、多普勒譜線數(shù)和譜寬的標(biāo)準(zhǔn)差特征進(jìn)行單人和小分隊(duì)的分類識(shí)別，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明所提特征是有效的，而且在一定信噪比范圍內(nèi)是穩(wěn)健的。本方法在搜索救援、邊防安檢等方面有著潛在的應(yīng)用背景。需要指出的是，本文的單人與小分隊(duì)分類方法主要利用了四肢微多普勒分量的不同，因此目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)分類效果有一定影響，我們將在工程應(yīng)用中進(jìn)一步考慮。

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JIANGLiubing,JIYawen,YANGTao,etal.Ultra-widebandradarhumantargetrecognitionbasedonbispectrumfeature[J].TelecommunicationEngineering,2015,55(9):953-958.(inChinese)

[9]李彥兵.基于微多普勒效應(yīng)的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)分類研究[D].西安：西安電子科技大學(xué),2013.

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[10]BURGESCJC.Atutorialonsupportvectormachinesforpatternrecognition[J].DataMiningandKnowledgeDiscovery,1998(2):121-167.

羅丁利(1974—)，男，陜西富平人，碩士，研究員，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理及目標(biāo)分類識(shí)別技術(shù);

LUODingliwasborninFuping，ShaanxiProvince,in1974.HeisnowaseniorengineerofprofessorwiththeM.S.degree.Hisresearchconcernsradarsignalprocessing,targetclassificationandrecognition.

Email:luodinglixian@126.com

王勇(1984—)，男，陜西西安人，博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理及目標(biāo)分類識(shí)別技術(shù);

WANGYongwasborninXi′an，ShaanxiProvince,in1984.HeisnowaseniorengineerwiththePh.D.degree.Hisresearchconcernsradarsignalprocessing,targetclassificationandrecognition.

Email:364224826@qq.com

楊磊(1988—)，男，陜西西安人，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理及目標(biāo)分類識(shí)別技術(shù)；

YANGLeiwasborninXi′an，ShaanxiProvince,in1988.HeisnowanengineerwiththeM.S.degree.Hisresearchconcernsradarsignalprocessing,targetclassificationandrecognition.

Email:lyang624@126.com

王亞軍(1983—)，男，河南新鄉(xiāng)人，博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閿?shù)字波束形成和綜合抗干擾技術(shù)。

WANGYajunwasborninXinxiang,HenanProvince,in1983.HeisnowaseniorengineerwiththePh.D.degree.Hisresearchconcernsdigitalbeamformingandanti-jamming.

TechnologyforClassifyinganIndividualSoldierandaSmallGroupBasedonMicro-DopplerFeatures

LUODingli,WANGYong,YANGLei，WANGYajun

(Xi′anElectronicEngineeringResearchInstitute,Xi′an710100,China)

Humanwalkingistypicalnon-rigidmotionandtheswingperiodsfordifferentmenareusuallynotsame.Throughexactingthreeeffectivefeatures,includingthesumofthenormalizedmagnitude,Dopplerspectrallinenumberandthestandarddeviationofspectrumwidth,aclassifierofsupportvectormachine(SVM)isusedtodistinguishanindividualsoldierandasmallgroupforshortdwelltime.Theaveragerecognitionrateismorethan90%.Theexperimentsshowthattheproposedfeaturesareeffectiveandrobust.Keywords：humanclassification;radarparameterdesign;micro-Doppler;featureextraction;supportvectormachine

10.3969/j.issn.1001-893x.2016.09.004

2016-01-04；

2016-05-04Receiveddate:2016-01-04；Reviseddate：2016-05-04

TN957.5

A

1001-893X(2016)09-0969-07

Email:dreamer_gk@163.com

引用格式：羅丁利,王勇,楊磊，等.基于微多普勒特征的單人與小分隊(duì)分類技術(shù)[J].電訊技術(shù)，2016,56(9):969-975.[LUODingli,WANGYong,YANGLei，etal.Technologyforclassifyinganindividualsoldierandasmallgroupbasedonmicro-Dopplerfeatures[J].TelecommunicationEngineering,2016,56(9):969-975.]

**通信作者：luodinglixian@126.comCorrespondingauthor：luodinglixian@126.com