一种基于多视角目标亮点特征信息融合的探测方法技术

本发明专利技术提供的是一种基于多视角目标亮点特征信息融合的探测方法。1、利用在目标空间上分布的N个传感器，获得目标回波信号并做预处理；2、利用CLEAN特征提取方法，将符合条件的目标亮点特征信息提取出来；3、计算各阶中心矩作为亮点的统计特征；4、将得到的目标亮点的统计特征作为向量机分类器的输入，对探测信号入射角进行估计，得到N个探测信号入射角的估计值；5、估计出各传感器在同一入射角下的回波信号；6、将估计出的回波信号进行配准后融合；7、根据融合后的信号各亮点强度的变化情况作为判决依据，对探测目标进行判决。本发明专利技术既可以应用在处于目标不同视角的多基地声纳系统，可以应用在相对目标运动的单基地的声纳系统中。

A detection method based on multi view point feature information fusion

The invention provides a detection method based on multi point target feature information fusion. 1, the distribution in the target space of N sensors, obtain the target echo signal and preprocessing; 2, using the CLEAN feature extraction method, the target information is extracted with the highlight features; 3, calculate the center moment as the statistical characteristics of the highlights; 4, the statistical characteristics of the highlights as the input vector machine classifier, the detection signal of incident angle estimation, estimation of N detection signal of incident angle; 5, the estimated echo signal in the same incident angle of each sensor; 6, echo signal is estimated by registration after 7, according to the changes of fusion; signal fusion the highlight of strength as a basis for judgment, judgment of target detection. The invention can be applied to a multi base sonar system in different targets, and can be applied to a single base sonar system with relative target motion.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多视角目标亮点特征信息融合的探测方法
本专利技术涉及的是一种水声信号处理方法，具体地说是一种基于多视角目标亮点特征信息融合的探测方法。
技术介绍
近些年来，在利用信息融合进行目标探测上，主要工作集中在目标特征与向量机分类器的应用上。例如文献(LeeSJ,ChoiIS,ChoB,etal.Performanceenhancementoftargetrecognitionusingfeaturevectorfusionofmonostaticandbistaticradar[J].ProgressInElectromagneticsResearch,2014,144:291-302.)中，通过提取不同视角下的目标亮点散射特征，再进行神经网络分类识别，并获取了比单平台更佳的识别性能。但是，由于该方法将多个不同视角下传感器提取的目标特征直接组合作为神经网络分类器的输入向量，这会导致神经网络分类器输入向量的维数，受目标亮点数量、背景环境、传感器配置等因素影响十分严重，当上述因素发生变化时甚至可能导致其整个算法无法使用。而且，其方法在识别目标上具有一个明显的前提就是待识别的目标为已知目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多视角目标亮点特征信息融合的探测方法，其特征是包括如下步骤：步骤1、利用在目标空间上分布的N个传感器，获得目标回波信号S1,S2,…SN，对目标的回波信号信号做预处理；步骤2、利用CLEAN特征提取方法，将符合条件的目标亮点特征信息提取出来，得到目标亮点的数量、幅度和时延特征信息；步骤3、根据提取出来亮点的数量、幅度和时延信息，计算各阶中心矩作为亮点的统计特征；步骤4、将得到的目标亮点的统计特征作为向量机分类器的输入，对探测信号入射角进行估计，得到N个探测信号入射角的估计值

【技术特征摘要】
1.一种基于多视角目标亮点特征信息融合的探测方法，其特征是包括如下步骤：步骤1、利用在目标空间上分布的N个传感器，获得目标回波信号S1,S2,…SN，对目标的回波信号信号做预处理；步骤2、利用CLEAN特征提取方法，将符合条件的目标亮点特征信息提取出来，得到目标亮点的数量、幅度和时延特征信息；步骤3、根据提取出来亮点的数量、幅度和时延信息，计算各阶中心矩作为亮点的统计特征；步骤4、将得到的目标亮点的统计特征作为向量机分类器的输入，对探测信号入射角进行估计，得到N个探测信号入射角的估计值步骤5、根据入射角的估计值，估计出各传感器在同一入射角下的回波信号步骤6、将估计出的回波信号进行配准后融合，得到融合后的信号；步骤7、根据融合后的信号各亮点强度的变化情况作为判决依据，对探测目标进行判决。2.根据权利要求1所述的基于多视角目标亮点特征信息融合的探测方法，其特征是所述利用CLEAN特征提取方法，将符合条件的目标亮点特征信息提取出来具体包括：(1)根据目标亮点回波模型，任何水下复杂目标均由多个亮点线性叠加来表示，即有M个亮点的目标时域回波信号S(t)表示为：式中，Am为第m个目标亮点的幅度，τ为时间，τm为第m个目标亮点的时延，δ为单位冲激响应函数，对S(t)进行傅立叶变换得到S(t)在频域上的表示H(fq)，即上式中F(·)表示为傅立叶变换，exp(·)表示指数函数，fq为第q个频点处的频率，Q为带宽内频点总数，j为复数标识符；(2)对接收信号H(fi)进行逆傅里叶变换得到目标的时域谱图h(τ)，即“脏”谱，记为：

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洋，生雪莉，郭龙祥，殷敬伟，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23