[发明专利]基于联合分形的海杂波背景下小目标检测方法

摘要

本发明提供一种基于联合分形的海杂波背景下小目标检测方法，本方法检测概率较高。本方法将非加性模型的检测问题转化成分类问题，即将目标是否存在等价于是否属于纯海杂波所在的类，提出了一种特征联合检测算法。将海杂波数据利用趋势波动法建立双对数图，在无标度区间内利用最小二乘法拟合得出斜率，此为Hurst指数，将其作为一个特征标量，选择双对数图内关键点的截距作为另一个特征标量，这样每一组海杂波数据得到的一个双标量，对应图上一个点，利用以上步骤得到n组纯海杂波数据的对应点(i=1...n)，利用凸包函数得到空间最优分类线Ω，将目标可能出现区域的海杂波利用相同步骤得到，最后以点是否在Ω里面作为判别准则，当在Ω里时视为无目标存在，当在Ω外时视为有目标存在。

主权项

基于联合分形的海杂波背景下小目标检测方法，该方法包括以下步骤：步骤一将全相参雷达的回波数据作为输入，记为x(i)i＝1,2,…,N，N为输入回波数据的长度，将x(i)减去平均值，求局部和，建立一新序列； Y ( i ) = Σ k = 1 i [ x ( k ) - < x > ] , ( i = 1,2 , · · · , N ) - - - ( 1 ) 其中〈x〉为输入回波数据均值。步骤二将新序列Y(i)分成长度为m的Nm＝int(N/m)个不相交的等长子区间，将该序列从原序列末端开始往回再分隔一次，得到长度为2Nm的子区间；步骤三将每个子区间s(s＝1,2,…,2Nm)的数据利用现有的最小二乘法进行拟合，得到局部趋势函数ys(i)，记为DFA2，消除各子区间内趋势，计算其方差均值； Y v ( s , m ) = 1 m Σ i = 1 m { Y [ ( s - 1 ) m + i ] - y s ( i ) } 2 - - - ( 2 ) 这里m为步骤二里的分隔跨度，s＝1,2，......Nm。 Y v ( s , m ) = 1 m Σ i = 1 m { Y [ N - ( s - N m ) m + i ] - y s ( i ) } 2 - - - ( 3 ) 这里m为步骤二里的分隔跨度，s＝Nm+1,2,......2Nm。步骤四确定全序列Y(i)的2阶波动函数； F ( m ) = [ 1 2 N m Σ s = 1 2 N m Y v ( s , m ) ] 1 / 2 α m H - - - ( 4 ) 其中H是自相似过程中的Hurst指数，体现了分隔长度m和之间的幂函数关系，s＝1,2,......2Nm；步骤五F(m)随着分隔长度m变化，对F(m)和m取双对数坐标后，所得斜距即为Y(i)的Hurst指数值 H = log 2 F ( m ) log 2 m - - - ( 5 ) 其中H是自相似过程中的H urst指数；步骤六选择m(22)～m(24)尺度作为无标度区间，在此无标度区间上利用现有的最小二乘法拟合得到斜率作为其中一个参数标量，选择双对数图中m(28)处的截距作为另一个参数标量；组成一个二维特征向量，每一个二维特征向量对应特征平面上的一个点；特征平面上的横坐标为截距，纵坐标为分形维数；步骤七收集N组无目标海域的相参雷达回波，每组雷达回波为长度为215的时间序列，利用上述步骤求的N组二维特征向量，在特征平面上显示为N个点，将包含特征平面上N个点的最小凸多边形作为判别区域Ω。步骤八在实际目标判断中，将待测某一海域的相参雷达回波利用步骤1—6得出二维特征向量ξ，判断ξ与上述判别区域Ω的关系，当ξ位于判别区域Ω内部时，视为该海域内无目标存在，当ξ位于判别区域Ω外部时，视为该海域内有目标存在。