[发明专利]一种基于改进相位特征的海面慢速小目标检测方法

说明书

本发明提出一种基于改进相位特征的海面慢速小目标检测方法，包括，获取雷达回波数据；从雷达回波数据中提取海杂波数据，计算海杂波数据的最佳时间滞后，并提取相位域三特征，构造训练矩阵；其中，相位域三特征包括相对平均相位波动、相位波动方差和相位差均值偏移速率；根据训练矩阵通过快速凸包学习算法得到决策区域；获取待检测数据；提取待检测数据的相位域三特征，构造检测矩阵，得到待检测数据样本点在三维特征检测空间中的特征点分布；利用待检测数据的样本特征点计算测试统计量，并结合决策区域得到检测结果。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种基于改进相位特征的海面慢速小目标检测方法。

背景技术

在雷达目标检测领域，海面慢速小目标检测一直是一大难题。在海洋环境背景下，雷达回波中往往以海杂波为主，海杂波是指雷达电磁波照射到海洋表面时产生的后向散射回波，在一般场景下雷达回波信杂比较低，同时海杂波多普勒带宽较大，导致海面慢速小目标常常淹没于海杂波中，基于回波幅度的检测方法常常无法取得良好的效果。同时由于海面的复杂变化，导致高分辨率下的海杂波呈现非高斯、非平稳、非均匀的空时特性，一般的统计模型难以准确描述海杂波的复杂特性，一旦统计模型失配则检测器的性能将受到严重影响。而在低射掠角、大风速等情况下，海面浪高较高，雷达回波呈现出与目标回波相似的特征，进一步降低海面慢速目标检测领域检测器的性能，传统方法的海杂波背景下目标检测问题面临诸多问题及挑战。

在这一问题上，很多国内外学者进行了大量的研究，近年来，基于特征的检测方法获得关注。该方法通过挖掘海杂波和目标回波具有分离性的互补特征，将高度重叠的检测空间转换到低重叠的特征空间，实现检测性能的提高。其中，基于相位特征的海面目标检测方法通过提取回波信号的相位过零点个数、相位差PDF最大值以及去相关时间作为特征，实现海上小目标检测。然而该方法所用特征仍然会受多普勒谱重叠的影响，当海杂波单元与目标单元回波的多普勒频移接近时，特征检测效果下降。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种基于改进相位特征的海面慢速小目标检测方法，通过改进雷达回波相位域特征并结合机器学习算法实现海杂波和目标的有效区分，提高了对海面慢速小目标的检测性能，进一步加强雷达对海探测能力。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于改进相位特征的海面慢速小目标检测方法，包括：

获取雷达回波数据；

从所述雷达回波数据中提取海杂波数据，计算所述海杂波数据的最佳时间滞后，并提取相位域三特征，构造训练矩阵；其中，所述相位域三特征包括相对平均相位波动、相位波动方差和相位差均值偏移速率；

根据所述训练矩阵通过快速凸包学习算法得到决策区域；

获取待检测数据；

提取所述待检测数据的相位域三特征，构造检测矩阵，得到所述待检测数据样本点在三维特征检测空间中的特征点分布；

利用所述待检测数据的样本特征点计算测试统计量，并结合所述决策区域得到检测结果。

另外，根据本发明上述实施例的一种基于改进相位特征的海面慢速小目标检测方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述从所述雷达回波数据中提取海杂波数据，计算所述海杂波数据的最佳时间滞后，并提取相位域三特征，构造训练矩阵，包括：

计算不同时间滞后下海杂波单元数据的相位差序列，并得到对应的相位差序列PDF；

分析不同时间滞后对应的相位差序列PDF分布情况，得到某特定时间滞后使得在该时间滞后下相位差序列PDF峰值小于0.004，该时间滞后即为去相关时间，对所有样本的去相关时间取均值得到该海杂波单元的平均去相关时间；