一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法技术

本发明专利技术提出了一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，该方法是基于线调频小波变换方法的局部最大值同步压缩变换的改进。首先将待分析信号进行CT处理，得到初步的时频分布结果。根据LMSST时频重排规则的思想，设计时频点重排规则，对CT的时频分布重新分配时频点，实现时频分布的高聚集度表现。本发明专利技术可以较好的提高IPIX雷达数据时频分布的能量聚集度，准确刻画目标物体运动所产生的时频曲线图，并且较好地改善了海杂波背景噪声对时频分布的干扰。

【技术实现步骤摘要】
一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法
本专利技术涉及非平稳信号处理领域，尤其涉及一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法。
技术介绍
目前在军事方面，作战设备以复杂的海洋背景作为掩护，而雷达在检测海洋表面的目标时，比如潜望镜、蛙人、冰块等，会受到海杂波的严重干扰，可能直接威胁到船只的航行安全。传统的海杂波目标检测需要建立随机统计模型，运用最大似然比检测准则的统计检测原理，这种检测方法是基于海杂波为一种平稳随机过程的假设。然而在多变的海杂波环境下，传统的统计分析方法不能提供可靠的检测结果。并且海杂波通常随着时间和空间的变化而变化，具有较强的非平稳特性。海杂波的干扰在不同程度上表现出低可观测性，增加雷达探测的难度。因此，深入研究海上目标特性和海洋背景特性，开发适应复杂还战场环境的时频分析方法雷达目标检测技术对于提升雷达对海探测能力具有重要意义。
技术实现思路
针对以上技术问题，本专利技术提出了一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，该方法是基于线调频小波变换方法的局部最大值同步压缩变换的改进。首先将待分析信号进行CT处理，得到初步的时频分布结果。根据LMSST时频重排规则的思想，设计时频点重排规则，对CT的时频分布重新分配时频点，实现时频分布的高聚集度表现。本专利技术可以较好的提高IPIX雷达数据时频分布的能量聚集度，准确刻画目标物体运动所产生的时频曲线图，并且较好地改善了海杂波背景噪声对时频分布的干扰。本专利技术提出的一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，具体包括以下步骤：S101：对非平稳信号进行线调频小波变换CT，得到初步的非平稳信号时频分布；S102：利用局部最大值同步压缩变换LMSST对初步的非平稳信号时频分布进行处理，在频率方向重新分配时频系数，提高非平稳信号时频分布的能量聚集度，得到最终的非平稳信号时频分布。进一步地，所述非平稳信号，具体为一个具有调幅和调频规律的多分量信号，其表示为：式(1)中，f(t)为非平稳信号，k为信号分量的标号，n为信号分量总数；Ak(t)和分别表示瞬时幅度IA和瞬时相位，t为时间。进一步地，步骤S101中，所述线调频小波变换CT，具体如式(2)：式(2)中，为线调频小波变换CT变换后初步的非平稳信号时频分布；ω为信号的瞬时频率；g为非平稳信号f对应的窗函数；u为微元；β为用于调频率参数。进一步地，步骤S102中，局部最大值同步压缩变换LMSST在频率方向重新分配时频系数，具体如式(3)：式(3)中，为重新分配的时频系数，替代式(2)中的ω；Δ为预设值。进一步地，步骤S102中，最终的非平稳信号时频分布，具体如式(4)：式(4)中，LMSCT(t,η)表示最终的非平稳信号时频分布；η频率变量；δ为单位冲激函数。一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现所述一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法。一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析设备，其特征在于：包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行存储设备中的指令及数据用于实现所述一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法。本专利技术提供的有益效果是：可以获取更加精确的目标运动产生的时频曲线，抑制背景噪声对时频分布的干扰。可以提取有用的时频特征图像，从而可以有效的区分海杂波和目标物体。附图说明图1是一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法的流程图；图2是本专利技术硬件设备工作示意图；图3是本专利技术实施例f1(t)信号的真实频率分布图；图4是使用CT、SST、LMSCT对f1(t)信号处理后的结果图；图5是图4标记框部门的局部放大图；图6是本专利技术实施例f2(t)信号的真实频率分布与WVD处理结果图；图7是使用CT、SST、LMSCT对f2(t)信号处理后的结果图；图8是将图7的处理结果转换到三维中的示意图；图9是在f2(t)信号加入信噪比为7dB的加性高斯白噪声后不同算法的处理结果示意图；图10是图9中标记框部分的局部放大效果示意图；图11为单元1纯净海杂波使用三种算法的处理结果图；图12为单元6纯净海杂波使用三种算法的处理结果图；图13为单元7受影响海杂波使用三种算法的处理结果图；图14为单元8含目标海杂波使用三种算法的处理结果图；图15为单元9受影响海杂波使用三种算法的处理结果图；图16为单元10受影响海杂波使用三种算法的处理结果图；图17为单元1,6,7,8,9和10分别使用LMSCT算法得到的时频分布后，计算取得的Rényi熵值折线图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地描述。在具体阐述本专利技术前，先对相关专业术语统一解释如下：(1)短时傅里叶变换(STFT，short-timeFouriertransform，或short-termFouriertransform))是和傅里叶变换相关的一种数学变换，用以确定时变信号其局部区域正弦波的频率与相位；(2)线调频小波变换(CT:ChirpletTransform)，是一种时频分析的方法，用线性调频波来表示信号成分的一种信号转换；(3)同步压缩变换(SST：SynchrosqueezingTransform)；(4)局部最大值同步压缩变换(LMSST:LocalMaximumSynchrosqueezingTransform)；(5)LMSCT：为本专利技术新定义方法，其实质为CT与LMSST的改进结合；为了更好的阐述本专利技术的创新点，本专利技术首先对一般非平稳信号处理方法进行解释。一个具有调幅(AM)和调频(FM)规律的多分量信号(即本专利技术中所述的非平稳信号)可以表示为其中Ak(t)和分别表示瞬时幅度(InstantaneousAmplitude,IA)和瞬时频率(Instantaneousfrequency,IF)，瞬时频率由瞬时相位信息求导可得。对于一个待分析信号f满足对应的窗函数g是实函数且满足(窗函数默认为高斯函数，函数表达式为：)，那么此信号的STFT可以定义为式中，ω为信号的瞬时频率，|S(t,ω)|为STFT的时频谱。SST通过获得STFT的瞬时频率信息，然后进行频率点压缩来提高时频谱的聚集度。为了获得STFT的瞬时频率，首先求取公式对时间t的一阶导数STFT的瞬时频率信息ω0(t,ω)可由公式求得。在数学中，同步压缩的计算过程为因此SST的计算公式为通过这一后处理操作，可以得到比原STFT聚集度更高的时频分布。作为SST算法的进一步的改进方法，LMSST算法定义了一个新的频率再赋值规则，规本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：/nS101：对非平稳信号进行线调频小波变换CT，得到初步的非平稳信号时频分布；/nS102：利用局部最大值同步压缩变换LMSST对初步的非平稳信号时频分布进行处理，在频率方向重新分配时频系数，提高非平稳信号时频分布的能量聚集度，得到最终的非平稳信号时频分布。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S101：对非平稳信号进行线调频小波变换CT，得到初步的非平稳信号时频分布；
S102：利用局部最大值同步压缩变换LMSST对初步的非平稳信号时频分布进行处理，在频率方向重新分配时频系数，提高非平稳信号时频分布的能量聚集度，得到最终的非平稳信号时频分布。


2.如权利要求1所述的一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，其特征在于：所述非平稳信号，具体为一个具有调幅和调频规律的多分量信号，其表示为：



式(1)中，f(t)为非平稳信号，k为信号分量的标号，n为信号分量总数；Ak(t)和分别表示瞬时幅度IA和瞬时相位，t为时间。


3.如权利要求1所述的一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，其特征在于：步骤S101中，所述线调频小波变换CT，具体如式(2)：



式(2)中，为线调频小波变换CT变换后初步的非平稳信号时频分布；ω为信号的瞬时频率；g为非平稳信号f对应的窗函数；u为微元；β为用于调频...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝国成，张必超，锅娟，张雅冰，王盼盼，金亚睿，张薇，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42