一种基于图像特征的雷达弱目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像特征的雷达弱目标检测方法，以雷达回波图像为研究对象，采用动态规划和图像特征实现弱小目标检测。本发明专利技术方法将弱小目标的轨迹搜索转换为基于图像特征的最优寻迹问题，通过构建目标函数，联合处理多帧的观测数据，将目标能量沿着所有可能航迹进行积累，找出一条使得目标函数最优的状态序列作为目标的航迹估计，易于工程实现；该方法利用目标图像的图像特征以及目标的距离、方位、速度转移等特征来抑制虚警，目标检测性能优异。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像特征的雷达弱目标检测方法
本专利技术涉及雷达弱目标检测领域，尤其涉及一种基于图像特征的雷达弱目标检测方法。
技术介绍
随着电磁环境的日益复杂，信噪比是影响雷达探测性能的重要因素。虽然可以通过增大发射功率、提高天线孔径和增益、降低接收机噪声系数等方法改善低信噪比目标检测性能，但与通过信号处理实现对弱小目标(又称弱目标)的检测与跟踪的方法相比，后者更加灵活且成本较低。利用信号处理的雷达弱小目标检测与跟踪可以分为两类，检测后跟踪(TAD，Track-after-Detect)算法和检测前跟踪(TBD，track-before-detect)算法。检测前跟踪算法TBD是一种低信噪比下对微弱目标检测与跟踪的技术，最初应用在红外图像序列的检测。在传统雷达目标检测中为了防止信号处理器的饱和一般采用恒虚警处理，但是会带来恒虚警损失，使得低信噪比下弱小目标无法被检测出来。为了去掉恒虚警处理带来的恒虚警损失，TBD技术在雷达信号处理中应运而生。TBD算法的实质是在强杂波/干扰、低信噪比下利用多次扫描积累提高信噪比，以增强雷达对弱小目标的检测能力。目前国内外研究的TBD算法主要集中在：基于三维本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像特征的雷达弱目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)将雷达观测目标的单帧观测数据进行滤波处理；(2)确定起始观测帧，利用DP‑TBD动态规划算法以所述起始观测帧为起点将所述雷达观测目标的连续观测数据进行目标积累，直至所观测的帧数达到预先设定的连续积累观测帧数K，获取并存储所述雷达观测目标在所述连续积累观测帧数K内每一观测时刻k的能量积累I(Xk)和最佳转移状态(k)，所述每一观测时刻k对应一帧观测数据；(3)对所述连续积累观测帧数K对应时刻的能量积累I(XK)进行形态滤波，并利用预先设定的目标判定门限VT判断所述雷达观测目标是否存在，获取目标峰值位置得到所述连续积累观测...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像特征的雷达弱目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)将雷达观测目标的单帧观测数据进行滤波处理；(2)确定起始观测帧，利用DP-TBD动态规划算法以所述起始观测帧为起点将所述雷达观测目标的连续观测数据进行目标积累，直至所观测的帧数达到预先设定的连续积累观测帧数K，获取并存储所述雷达观测目标在所述连续积累观测帧数K内每一观测时刻k的能量积累I(Xk)和最佳转移状态所述每一观测时刻k对应一帧观测数据；(3)对所述连续积累观测帧数K对应时刻的累积观测量I(XK)进行形态滤波，并利用预先设定的目标判定门限VT判断所述雷达观测目标是否存在，获取目标峰值位置得到所述连续积累观测帧数K对应时刻的估计状态(4)利用所述连续积累观测帧数K对应时刻的估计状态和每一观测时刻k的所述最佳转移状态进行航迹回溯并排除虚假航迹，得到所述雷达观测目标在每一观测时刻k的估计状态2.根据权利要求1所述的基于图像特征的雷达弱目标检测方法，其特征在于，步骤(2)中所述目标积累包括以下步骤：(1)利用所述雷达观测目标的坐标位置和速度信息初始化观测数据在第一帧观测数据的状态X1和DP-TBD动态规划算法的初始值，所述第一帧观测数据的状态X1的表达式如下：式中，(x1,y1)是目标初始坐标，是目标初始速度；所述DP-TBD动态规划算法的初始值如下：I(X1)为第一帧观测数据的累积观测量，zxy(1)为第一帧观测数据在坐标(x,y)位置处的观测值，I(X1)为代价函数或累积观测量，为目标在第一帧的最佳转移状态；(2)当2≤k≤...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑坚，龙超，王寿峰，潘江华，汪洋，陈凌，童建文，潘望，孙超，桂祎恂，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32