一种毫米波雷达机场跑道异物检测算法

摘要：

针对毫米波雷达机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)检测算法存在虚警率较高,检测性能较差的问题,提出一种基于双谱特征和支撑向量数据描述(Support Vector Domain Description,SVDD)一类分类器的FOD检测方法.首先利用双谱变换将毫米波雷达接收到的FOD和杂波信号转换至差异性更大的双谱域,然后提取双谱熵和二阶统计量二维特征构成特征向量作为SVDD的输入,最后利用SVDD一类分类器在特征域实现FOD检测,同时为了提升SVDD算法性能,提出一种基于遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing Algorithm,GSAA)的参数优化方法对SVDD的核参数和惩罚因子进行全局寻优.基于77 GHz毫米波雷达获取的真实机场数据开展试验,结果表明相对于传统方法所提方法不仅能够获得更高的检测性能,同时能够明显降低虚警率.

关键词：毫米波雷达、机场跑道异物、模型优化、双谱特征、一类分类器

所属期刊栏目：52

分类号：TN957.51

资助基金：广东省科技发展专项资金项目No.706049150203

在线出版日期：2022-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：820-826