【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达目标检测，具体涉及基于vmd-csdp图特征的海面目标分类方法及系统。
技术介绍
1、在众多海洋目标探测手段中，雷达系统凭借其全天时、全天候和大范围覆盖能力，在海面监测、海洋资源保护、海上交通管理以及海洋军事防御等领域得到了广泛应用。尤其是在低能见度或复杂海况条件下，雷达仍能稳定输出目标位置信息与运动轨迹，是目前最为可靠的海面目标探测工具之一。
2、然而，海洋环境自身的复杂性也为雷达探测带来了巨大挑战。其中最主要的干扰源之一便是“海杂波”，即海面在电磁波照射下产生的非规则、非稳定回波信号。海杂波具有非高斯、非平稳、非均匀等特性，容易掩盖体积小、回波弱的海面小目标信号，造成目标回波难以从强杂波背景中分离出来。尤其在高分辨率雷达系统中，海杂波的拖尾效应与结构复杂性更加显著，传统统计建模方法对其描述能力显得力不从心，导致检测性能明显下降。
3、海面小目标检测本质上属于微弱信号提取问题，其难点主要体现在三方面：其一，目标信号本身具有弱幅度、短时性和不规则等特征，难以通过固定模式进行建模；其二，海杂波回波...
【技术保护点】
1.基于VMD-CSDP图特征的海面目标分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于VMD-CSDP图特征的海面目标分类方法，其特征在于，对海面回波幅度序列进行预处理的过程包括：对回波幅度序列进行混叠采样，每段重叠秒，将其分割成M段长度均为N的时间子序列时间子序列sm。
3.根据权利要求1所述的基于VMD-CSDP图特征的海面目标分类方法，其特征在于，前三个代表性频段的IMF分量的提取步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于VMD-CSDP图特征的海面目标分类方法，其特征在于，对时间子序列sm进行VMD分解的表
【技术特征摘要】
1.基于vmd-csdp图特征的海面目标分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于vmd-csdp图特征的海面目标分类方法，其特征在于，对海面回波幅度序列进行预处理的过程包括：对回波幅度序列进行混叠采样，每段重叠秒，将其分割成m段长度均为n的时间子序列时间子序列sm。
3.根据权利要求1所述的基于vmd-csdp图特征的海面目标分类方法，其特征在于，前三个代表性频段的imf分量的提取步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于vmd-csdp图特征的海面目标分类方法，其特征在于，对时间子序列sm进行vmd分解的表达式为：
5.根据权利要求1所述的基于vmd-csdp图特征的海面目标分类方法，其特征在于，对imf分量进行sdp变换时，利用sdp将imf分量imfl,m映射到极坐...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。