基于极化多特征的对海面漂浮雷达目标的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于极化多特征的对海面漂浮雷达目标的检测方法，包括以下步骤：(1)雷达发射机发射脉冲信号，雷达接收机接收回波数据；根据回波数据，构建H0假设以及H1假设下回波数据中检测单元的接收向量和参考单元的接收向量，(2)分别求得检测单元的两个极化特征和参考单元的两个极化特征；(3)分别计算检测单元的相对多普勒峰高和参考单元的相对多普勒峰高；(4)分别计算检测单元的组合特征和参考单元的组合特征；(5)计算检测单元的检测统计量；(6)如果检测单元的检测统计量大于零，则检测单元中存在目标，H1假设成立；如果检测单元的检测统计量不大于零，则检测单元中不存在目标，H0假设成立。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达目标检测
，具体涉及一种基于极化多特征的对海面漂浮 雷达目标的检测方法，可用于在海杂波背景下对海面漂浮的微弱雷达目标进行检测。
技术介绍
监测海面低速或是漂浮的微弱雷达目标，例如浮标、残碎冰山、小船、浮板等，是海 面监测雷达的主要任务。海杂波的性质随着雷达参数、雷达的观察几何形状以及海面状况 不断地变化。当高分辨率雷达工作在小擦地角的情况下时，雷达接收机接收的回波信号中 海面漂浮微弱雷达目标的回波信号太微弱，无法通过简单的能量整合来寻找。通常采用具 有较高方位角分辨率的雷达对海面漂浮微弱雷达目标进行检测，从而降低海杂波的等级， 并且使雷达在一个波束位置停留很长一段时间来收集更多的海面漂浮微弱雷达目标和环 境的信息，这就降低了雷达检测海面漂浮微弱雷达目标的效率。 传统的基于海杂波统计模型的检测方法被广泛使用于海杂波背景下对移动雷达 目标进行检测。当高分辨率雷达工作在小擦地角的情况下时，海杂波统计模型不再满足高 斯分布，一些非高斯分布，如Weibull分布、对数正态分布、K分布以及其他一些复合非高斯 分布被用来描述高分辨率雷达工作在小擦地角时的海杂波特性。相应地，各种自适应检测 器被提出来，例如，广义似然比检验器，自适应匹配滤波器和自适应归一化匹配滤波器，这 些检测器能够良好工作的前提是：海杂波和雷达目标的回波信号在多普勒域是可完全分离 的，但是这些检测器对于海洋漂浮微弱雷达目标的检测概率较低。 文献Leung，H.，andLo,T.Chaoticradarsignalprocessingoverthesea. IEEEJournalofOceanicEngineering，18, 3 (1993)，287-295,从高分辨率雷达的海杂波 数据的时间序列与混沌系统是相关的这个假设出发，通过分析实测的海杂波数据对目标进 行检测。该文献提出的检测器的核心是一个基于预测误差假设检验的非线性预测器，该检 测器只能用来解释检测中接收到的时间序列的异常行为，因为它的前提是：海杂波时间序 列是无序的，但这个前提被证明是不成立的。随后，基于雷达回波信号能量特征的雷达目标 检测方法被提出，但由于该方法所用的检测信息单一，并且特征提取所需时间长，对雷达目 标的观测时间过长，所以对于海面漂浮微弱雷达目标检测很难获得较好的效果。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提出一种基于极化多特征的对海面 漂浮雷达目标的检测方法。本专利技术利用雷达回波数据的极化信息提取雷达目标和海杂波的 极化特征，能够提高特征提取的速度，并在更短的观测时间内，针对海面漂浮微弱目标可以 获得更好的雷达检测性能。 一种，其特征在于，包括以下 步骤： 步骤1，首先，通过雷达发射机发射脉冲信号，并通过雷达接收机接收所述脉冲信 号经过海面散射形成的回波数据；然后，根据所述回波数据，构建Η。假设下所述回波数据中 检测单元的接收向量和参考单元的接收向量，以及氏假设下所述回波数据中检测单元的接 收向量和参考单元的接收向量，其中，所述Η。假设表述仅有海杂波存在的情况，所述I假设 表示海杂波和目标同时存在的情况； 步骤2,根据氏假设下所述回波数据中检测单元的接收向量和参考单元的接收向 量，利用基于双酉变化的模型分解方法，分别求得检测单元的两个极化特征和参考单元的 两个极化特征，所述检测单元的两个极化特征分别为：检测单元的二面角散射机制对应能 量和检测单元的体散射机制对应能量，所述参考单元的两个极化特征分别为：参考单元的 二面角散射机制对应能量和参考单元的体散射机制对应能量； 步骤3,根据氏假设下所述回波数据中检测单元的接收向量和参考单元的接收向 量，分别计算检测单元的相对多普勒峰高，以及参考单元的相对多普勒峰高； 步骤4,利用检测单元的两个极化特征和参考单元的两个极化特征，以及检测单元 的相对多普勒峰高和参考单元的相对多普勒峰高，分别计算检测单元的组合特征和参考单 元的组合特征；所述检测单元的组合特征包括检测单元的二面角散射机制对应能量、检测 单元的体散射机制对应能量和检测单元的相对多普勒峰高；所述参考单元的组合特征包括 参考单元的二面角散射机制对应能量、参考单元的体散射机制对应能量和参考单元的相对 多普勒峰高； 步骤5,根据检测单元的组合特征和参考单元的组合特征，利用3D特征空间凸包 学习算法，计算检测器的决策区域；根据检测器的决策区域，计算检测单元的检测统计量； 步骤6,根据检测单元的检测统计量，判断检测单元中是否存在目标，如果检测单 元的检测统计量大于零，说明检测单元中存在目标，则氏假设成立，如果检测单元的检测统 计量不大于零，说明检测单元中不存在目标，则H。假设成立。 本专利技术的有益效果为： 1)本专利技术利用了雷达回波数据的极化信息，与现有的基于单一能量信息的检测器 相比，具有更好的目标检测性能。2)本专利技术利用了雷达回波数据的极化信息提取雷达目标和海杂波的极化特征，特 征提取速度更快，所需观测时间更短，可以获得更好的目标检测性能。【附图说明】 下面结合附图和【具体实施方式】对本专利技术做进一步详细说明。 图1是本专利技术的流程图； 图2用本专利技术方法和现有方法对观测时间为0. 512秒时的实测海杂波数据在不同 虚警概率下的检测效果对比图，其中，横坐标为虚警概率，纵坐标为检测概率； 图3是本专利技术方法和现有方法对观测时间为4. 096秒时的实测海杂波数据在不同 虚警概率下的检测效果对比图，其中，横坐标为虚警概率，纵坐标为检测概率。【具体实施方式】 参照图1，本专利技术的，包括以下 具体步骤： 步骤1，首先，通过雷达发射机发射脉冲信号，并通过雷达接收机接收所述脉冲信 号经过海面散射形成的回波数据；然后，根据所述回波数据，构建H。假设下所述回波数据中 检测单元的接收向量和参考单元的接收向量，以及氏假设下所述回波数据中检测单元的接 收向量和参考单元的接收向量，其中，所述H。假设表述仅有海杂波存在的情况，所述I假设 表示海杂波和目标同时存在的情况。 根据所述回波数据，构建H。假设以及1假设下所述回波数据中检测单元的接收向 量和参考单元的接收向量为： 其中，X(η)表示检测单元的接收向量，χρ (η)表示参考单元的接收向量，c(η)表示 检测单元的海杂波向量，cp (η)表示参考单元的海杂波向量，η表示检测单元或参考单元的 接收向量的维数，Ν表示检测单元或参考单元的接收向量的最大维数，ρ表示第ρ个参考单 元，Ρ表示参考单元总个数。 检测单元的接受向量χ(η)包含雷达的四种极化通道HH、VV、HV和VH通道的分量， 其中，检测单元的接受向量x(n)在HH通道的两个分量为(?)和4? (?)，检测单元的接 受向量X(Π)在VV通道的两个分量为4⑷和检测单元的接受向量X(η)在HV通道 的两个分量为X; (π)和(〃），检测单元的接受向量X(η)在VH通道的两个分量为.?& (π) 和。 参考单元的接受向量χρ(η)包含雷达的四中极化通道HH，VV，HV，VH通道的分量， 其中，参考单元的接受向量xp (η)在ΗΗ通道的两个分量为4 (?；!和嗌⑷，参考单元的接 受向量xp (η)在VV通道的两个分量为⑷和4(h)参考单元的接受向量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于极化多特征的对海面漂浮雷达目标的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，首先，通过雷达发射机发射脉冲信号，并通过雷达接收机接收所述脉冲信号经过海面散射形成的回波数据；然后，根据所述回波数据，构建H0假设下所述回波数据中检测单元的接收向量和参考单元的接收向量，以及H1假设下所述回波数据中检测单元的接收向量和参考单元的接收向量，其中，所述H0假设表述仅有海杂波存在的情况，所述H1假设表示海杂波和目标同时存在的情况；步骤2，根据H1假设下所述回波数据中检测单元的接收向量和参考单元的接收向量，利用基于双酉变化的模型分解方法，分别求得检测单元的两个极化特征和参考单元的两个极化特征，所述检测单元的两个极化特征分别为：检测单元的二面角散射机制对应能量和检测单元的体散射机制对应能量，所述参考单元的两个极化特征分别为：参考单元的二面角散射机制对应能量和参考单元的体散射机制对应能量；步骤3，根据H1假设下所述回波数据中检测单元的接收向量和参考单元的接收向量，分别计算检测单元的相对多普勒峰高，以及参考单元的相对多普勒峰高；步骤4，利用检测单元的两个极化特征和参考单元的两个极化特征，以及检测单元的相对多普勒峰高和参考单元的相对多普勒峰高，分别计算检测单元的组合特征和参考单元的组合特征；所述检测单元的组合特征包括检测单元的二面角散射机制对应能量、检测单元的体散射机制对应能量和检测单元的相对多普勒峰高；所述参考单元的组合特征包括参考单元的二面角散射机制对应能量、参考单元的体散射机制对应能量和参考单元的相对多普勒峰高；步骤5，根据检测单元的组合特征和参考单元的组合特征，利用3D特征空间凸包学习算法，计算检测器的决策区域；根据检测器的决策区域，计算检测单元的检测统计量；步骤6，根据检测单元的检测统计量，判断检测单元中是否存在目标，如果检测单元的检测统计量大于零，说明检测单元中存在目标，则H1假设成立，如果检测单元的检测统计量不大于零，说明检测单元中不存在目标，则H0假设成立。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：许述文，蒲佳，水鹏朗，薛健，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61