一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法，以主动声纳多波束探测目标时的接收数据经匹配滤波处理得到的时间方位能量图为基础，通过建立目标模型、建立超完备目标字典，利用压缩感知算法将图像稀疏表示，求解最优稀疏表示系数解，计算稀疏集中度指标以判断图像中目标存在与否，再利用最优稀疏表示系数解重构时间方位能量图，滤除大部分噪声干扰，从而实现水下弱目标的检测与定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法
本专利技术涉及一种水声探测方法，尤其涉及一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法，可应用于水下目标主动探测中，属于水声学和水声信号处理领域。
技术介绍
随着人们对海洋认知的不断深入，探究海洋中探测目标和传递信息的有效方法逐渐成为各国的研究热点，水下目标检测与定位技术便是其中最重要的研究方向之一。然而水下环境复杂多变，干扰源种类多样和较强的海洋环境噪声为水下目标检测带来了较大的困难。同时随着水下目标声隐身技术的发展，包含目标信息的信号可能淹没在复杂的背景干扰中，这大大降低了目标的可探测特征和探测概率，因此研究高效准确的水下弱目标检测与定位方法已成为当务之急。通常情况下，主动声纳在多波束工作模式下探测目标时可以得到不同波束方向上的接收信号，经过匹配滤波处理，可以得到不同波束方向、各个时延所对应的能量，以此为基础绘制图像可得时间方位能量图，进一步处理分析，可以得到目标所在通道(方位角度)及其对应时延(目标与声纳之间的距离)，实现目标定位。再比如侧扫声纳、合成孔径声纳等还可以得到分辨率更高、包含信息更丰本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法，其特征在于：步骤如下：/n步骤一：获得主动声纳多通道接收数据；/n步骤二：生成时间方位能量图；/n步骤三：建立目标模型；/n步骤四：建立超完备目标字典；/n步骤五：图像稀疏表示；/n步骤六：目标存在性判定，基于稀疏表示系数定义稀疏集中度指标，设置阈值，若稀疏集中度指标大于等于阈值，则目标存在，进行步骤七；若稀疏集中度指标小于阈值，则判断该时间方位能量图中不存在目标；/n步骤七：目标定位：输出目标所在通道、对应时延，实现目标定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法，其特征在于：步骤如下：
步骤一：获得主动声纳多通道接收数据；
步骤二：生成时间方位能量图；
步骤三：建立目标模型；
步骤四：建立超完备目标字典；
步骤五：图像稀疏表示；
步骤六：目标存在性判定，基于稀疏表示系数定义稀疏集中度指标，设置阈值，若稀疏集中度指标大于等于阈值，则目标存在，进行步骤七；若稀疏集中度指标小于阈值，则判断该时间方位能量图中不存在目标；
步骤七：目标定位：输出目标所在通道、对应时延，实现目标定位。


2.根据权利要求1所述的一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法，其特征在于：步骤二具体是：声纳多波束主动探测目标时获取多个通道的接收数据，定义通道数为N；分别将N个通道的接收数据进行匹配滤波处理，取包络，数据点数为L；以时间为x轴，以通道编号为y轴，以能量为z轴，绘制时间方位能量图，对应能量矩阵为N×L维；假设每个时间方位能量图中目标个数不超过n个，即设定稀疏度。


3.根据权利要求2所述的一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法，其特征在于：步骤三具体是：基于目标回波匹配滤波处理后在没有噪声干扰的情况下所得波形可近似为发射信号自相关波形的特点，利用声纳发射信号自相关后的包络建立目标模型。


4.根据权利要求3所述的一种基于图像稀疏表示的水下弱目标检测方法，其特征在于：步骤四具体是：将目标模型的中心点在时间方位能量图中遍历，生成超完备目标字典；
以时间方位能量图为范围，令目标模型的中心点在每个通道、每个时延处遍历，生成超完备目标字典；第i个子字典Di为w×h维矩阵，其中w＝N、h＝L，i＝1,2,…,K，K为目标子字典总...

【专利技术属性】
技术研发人员：生雪莉，刘婷，杨超然，殷敬伟，郭龙祥，
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