【技术实现步骤摘要】
一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法
本专利技术涉及目标自动检测领域，特别涉及一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法。
技术介绍
毫米波/太赫兹波具有很强的穿透雾、雨、烟尘的能力，通常其在恶劣气候环境下仍旧能够全天候正常工作。鉴于毫米波/太赫兹波的独特优势，已被广泛应用于安检、通信、遥感、军事等领域。在毫米波/太赫兹波的诸多应用中，毫米波/太赫兹波成像被认为是最具有应用前景的应用技术，在安检、飞机降落和防撞系统等方面也正渐起着越来越重要的作用。目标检测方式通常包括主动与被动两种典型手段。主动式是指利用特定的信号源对目标进行辐射，通过检测信号的反射或透射的信号实现目标检测及像。主动式系统中，系统通常比较复杂，很难实现快速、简洁成像。根据黑体辐射理论，自然界中绝对零度以上的所有物体均在向外辐射电磁能量，能量频谱覆盖整个电磁频谱范围。在众多的辐射系统中，毫米波/太赫兹波辐射探测被认为是一种崭新的能够被动识别应用场景中潜在目标自然辐射的无源探测技术。毫米波/太赫兹波是一种介于微波和红外光之间的电磁波...
【技术保护点】
1.一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法，其特征在于，包括如下过程：/n(1)利用毫米波/太赫兹波辐射计阵列进行目标辐射信号的数据采集；/n(2)利用背景滤波算法对目标所处环境进行背景估计，并对采集到的数据进行背景抑制；/n(3)利用局部优化算法对经过背景抑制的数据进行信号增强，得到信号矩阵；/n(4)对信号增强后的信号矩阵的每一列信号进行翘度与标准差特性分析，以此为基础构建目标辐射信号的混合特征谱，即基于标准差的翘度谱，并对其进行时频分析，求得目标辐射信号的混合时频特征谱；/n(5)利用五层卷积神经网络对混合时频特征谱进行优化和提取，并利用Softmax算法实现目标的检测。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法，其特征在于，包括如下过程：
(1)利用毫米波/太赫兹波辐射计阵列进行目标辐射信号的数据采集；
(2)利用背景滤波算法对目标所处环境进行背景估计，并对采集到的数据进行背景抑制；
(3)利用局部优化算法对经过背景抑制的数据进行信号增强，得到信号矩阵；
(4)对信号增强后的信号矩阵的每一列信号进行翘度与标准差特性分析，以此为基础构建目标辐射信号的混合特征谱，即基于标准差的翘度谱，并对其进行时频分析，求得目标辐射信号的混合时频特征谱；
(5)利用五层卷积神经网络对混合时频特征谱进行优化和提取，并利用Softmax算法实现目标的检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法，其特征在于，所述步骤(1)中，利用辐射计组成的辐射计阵列进行目标辐射信号的数据采集，辐射计阵列共有9个辐射模块，单个辐射模块具有4个辐射通道，共有36个辐射通道。
3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法，其特征在于，所述步骤(1)中，采用过采样方法进行数据采集，并对采集到的数字信号进行降采样处理，即从采样过程中得到的第一个数字化信号开始，每P个数值为一组，取P个数值的中值作为有效信号进行保存，记为矩阵AM×N，其中，M表示行数，N表示列数；
且采样过程中，采样率及辐射阵列控制器脉冲周期满足：
fs＞＞γnum×fm(1)
其中，fs表示采样率，γnum表示中值点数，fm表示辐射阵列控制器的脉冲周期。
4.根据权利要求3所述的一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法，其特征在于，所述步骤(2)中，背景估计值表示如下：
其中，m代表矩阵AM×N中第m行，n代表矩阵AM×N中第n列；
为了抑制背景对目标辐射信号造成的干扰，将矩阵AM×N中的每一个数值分别减去式(2)中得到的背景估计值，得到背景抑制后的数值：
为进一步地抑制信号中的静态干扰，作如下处理：
U[m,n]＝δA[m,n-1]+(1-δ)A[m,n](4)
其中，δ表示加权因子，取值范围为0-1，本发明中取δ＝0.7。
5.根据权利要求4所述的一种基于毫米波/太赫兹波辐射的目标自动检测算法，其特征在于，所述步骤(3)具体方法如下：
利用局部优化算法对矩阵的每一行信号进行增强，增强后的信号表示为：
其中，U[τmax(0),n]表示U[i,n],i＝1,…,M第一个局部最优值，τmax(0)表示局部最优值的矩阵索引值；
如果τmax(0)＜M，则有：
其中，U[τmax(1),n]表示U[i,n]，i＝1,…,M次局部最优值，i＝τmax(0)+1,…,M；
上述...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁晓林，邓建钦，王明超，辛海鸣，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第四十一研究所，
类型：发明
国别省市：山东;37
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