基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法、装置和设备

1.本发明属于雷达目标检测技术领域，涉及一种基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法、装置和设备。


背景技术：

2.雷达目标检测是对雷达信号进行处理，从而判断目标回波是否存在的过程。雷达目标检测技术应用广泛，在空中和海面目标预警探测等公共和国防安全领域发挥着巨大的作用。然而，在复杂背景目标检测问题中，目标回波通常淹没于海面、地面等强杂波背景之中，给目标检测带来巨大挑战。因此，稳健高效的杂波抑制方法，是实现复杂背景下目标检测中的关键技术。
3.传统的杂波抑制方法，通常是利用目标回波与杂波的能量差异来进行区分，或者利用目标回波与杂波的多普勒频率差异来进行区分，从而通过相应处理实现杂波抑制。然而，在实现本发明的过程中，发明人发现基于能量差异的杂波抑制方法，采用设置经验阈值的方式来筛除部分杂波，但是该方式无法抑制信号中的强杂波。因此，基于能量差异的杂波抑制方法无法有效提升复杂背景下的目标检测性能。基于多普勒频率差异的方法，通过对雷达信号进行快速傅立叶变换处理，去除杂波多普勒频率对应分量，从而实现杂波抑制。而当目标运动速度较慢时，目标多普勒频率与杂波多普勒频率相近，利用快速傅立叶变换处理不能有效分离目标回波与杂波，从而无法抑制杂波以提升检测性能。综上，传统的杂波抑制方法仍存在着复杂背景下目标检测性能不高的技术问题，急需一种稳健有效的杂波抑制方法来提升复杂背景下的目标检测性能。


技术实现要素：

4.针对上述传统方法中存在的问题，本发明提出了一种能够大幅提高复杂背景下的目标检测性能的基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法、一种基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置、一种雷达信号处理设备以及一种计算机可读存储介质。
5.为了实现上述目的，本发明实施例采用以下技术方案：
6.一方面，提供一种基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法，包括步骤：
7.获取待处理的雷达回波信号；
8.对雷达回波信号进行匹配滤波处理，得到回波信号矩阵并将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元；
9.利用汉明窗分别构建各距离脉冲单元对应的协方差矩阵；
10.分别计算各协方差矩阵的测地法坐标；
11.分别将各测地法坐标向量化后利用pca算法降维成相应的三维向量，在三维空间对各三维向量进行可视化；
12.根据各三维向量的可视化结果在三维空间中确定杂波抑制区域；
13.根据三维空间确定流形滤波器，利用流形滤波器对所有的协方差矩阵进行矩阵变
换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵；
14.将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
15.在其中一个实施例中，利用汉明窗分别构建各距离脉冲单元对应的协方差矩阵的步骤，包括：
16.分别对每一个距离脉冲单元取同一距离相邻脉冲的前后各设定数量个向量，构成每个距离脉冲单元分别对应的复向量；
17.分别为每个复向量乘以汉明窗后，构建每个距离脉冲单元对应的协方差矩阵。
18.在其中一个实施例中，分别计算各协方差矩阵的测地法坐标的步骤，包括：
19.利用所有的协方差矩阵求解得到测地法坐标的坐标原点；
20.根据坐标原点计算得到每个协方差矩阵的测地法坐标。
21.在其中一个实施例中，根据各三维向量的可视化结果在三维空间中确定杂波抑制区域的步骤，包括：
22.根据各三维向量的可视化结果确定预设平面方程的参数；
23.根据参数确定后的预设平面方程，将三维空间划分成两个部分；其中，一个部分为杂波抑制区域，另一部分为非杂波抑制区域。
24.在其中一个实施例中，预设平面方程的参数确定方式包括：
25.根据各三维向量的可视化结果进行人工判读确定，或根据各三维向量的可视化结果通过先验信息辅助确定。
26.在其中一个实施例中，将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元的过程，包括：
27.根据回波信号矩阵中的脉冲长度与脉冲数量，将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元。
28.在其中一个实施例中，上述方法还包括步骤：
29.控制雷达发射相参脉冲串并接收相参脉冲串的雷达回波信号。
30.另一方面，还提供一种基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置，包括：
31.回波获取模块，用于获取待处理的雷达回波信号；
32.滤波划分模块，用于对雷达回波信号进行匹配滤波处理，得到回波信号矩阵并将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元；
33.矩阵构建模块，用于利用汉明窗分别构建各距离脉冲单元对应的协方差矩阵；
34.坐标计算模块，用于分别计算各协方差矩阵的测地法坐标；
35.三维处理模块，用于分别将各测地法坐标向量化后利用pca算法降维成相应的三维向量，在三维空间对各三维向量进行可视化；
36.区域确定模块，用于根据各三维向量的可视化结果在三维空间中确定杂波抑制区域；
37.流形滤波模块，用于根据三维空间确定流形滤波器，利用流形滤波器对所有的协方差矩阵进行矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵；
38.结果输出模块，用于将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
39.又一方面，还提供一种雷达信号处理设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计
算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法的步骤。
40.再一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法的步骤。
41.上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
42.上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法、装置和设备，通过将得到的雷达回波信号进行匹配滤波处理并划分距离脉冲单元后，构建各单元的协方差矩阵，计算协方差矩阵的测地法坐标再进行向量化、降维与可视化处理，然后基于三维可视化结果确定杂波抑制区域，进而确定流形滤波器并用于协方差矩阵的矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵，最后将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
43.相比于传统方法，上述方案利用雷达信号协方差矩阵表示其能量、时间相关性以及多普勒等信息，可以综合考虑杂波与目标回波在这三个方面的差异，避免了仅依赖一种特征时无法有效区分目标的问题。同时计算信号协方差矩阵的测地法坐标，表征该矩阵在厄米特正定矩阵流形上的分布区域。由于该坐标反映了目标回波与杂波在能量、时间相关性以及多普勒等特性上的差异，可以有效区分目标回波与杂波，因此利用该测地法坐标设计流形映射并对雷达信号进行流形映射处理，可以在传统方法无法区分目标回波与杂波时，实现复杂场景下的杂波抑制以精准检出目标回波，达到了大幅提高复杂背景下的目标检测性能的目的。
附图说明
44.为了更清楚地说明本技术实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
45.图1为一个实施例中基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法的流程示意图；
46.图2为另一个实施例中基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法的流程示意图；
47.图3为一个实施例中回波信号矩阵的幅度示意图；
48.图4为一个实施例中三维向量可视化的示意图；
49.图5为一个实施例中实验所用数据的回波信号矩阵的幅度示意图；
50.图6为一个实施例中实验所用数据的三维向量可视化示意图；
51.图7为一个实施例中使用第一组参数所得的杂波抑制实验结果示意图；
52.图8为一个实施例中使用第二组参数所得的杂波抑制实验结果示意图；
53.图9为一个实施例中基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置的模块结构示意图。
具体实施方式
54.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不
用于限定本技术。
55.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。
56.需要说明的是，在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。
57.本领域技术人员可以理解，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
58.在研究工作中，发明人发现协方差矩阵是一种表征信号统计特性的高维特征，蕴含着雷达信号的能量、时间相关性以及多普勒信息。矩阵信息几何是从信息角度研究矩阵几何结构的一门新兴学科。在矩阵信息几何理论中，雷达回波数据的协方差矩阵构成了厄米特正定矩阵流形。在该矩阵流形上，两协方差矩阵的几何距离表示二者对应雷达信号在能量、时间相关性和多普勒频率等方面的综合差异。由于目标回波数据与杂波数据存在特性差异，二者所对应的协方差矩阵将分布于厄米特正定矩阵流形上的不同区域。测地法坐标是流形上的一种特殊坐标系，该坐标可以表示协方差矩阵在流形上的几何分布，如该矩阵与坐标原点的距离、方向等。本技术利用测地法坐标表示雷达信号在流形上的所处位置，并利用流形映射来降低杂波区域的能量，从而实现复杂背景下的杂波抑制。
59.下面将结合本发明实施例图中的附图，对本发明实施方式进行详细说明。
60.请参阅图1，在一个实施例中，本技术实施例提供了一种基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法，包括如下处理步骤s12至s26：
61.s12，获取待处理的雷达回波信号。
62.可以理解，雷达通过向探测区域发射相参脉冲而获取相应的雷达回波信号，该雷达回波信号通常也由多个回波组成。
63.s14，对雷达回波信号进行匹配滤波处理，得到回波信号矩阵并将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元。
64.可以理解，在本领域中，可以利用发射信号波形来设计匹配滤波器，以便对雷达回波信号中的每个脉冲进行匹配滤波处理，处理后的脉冲向量可以排列组成回波信号矩阵，该矩阵的维度由脉冲向量的数量及长度决定，而该矩阵中的元素则可以划分为一个个距离-脉冲单元(记为距离脉冲单元)。
65.s16，利用汉明窗分别构建各距离脉冲单元对应的协方差矩阵。
66.可以理解，对于每一个距离脉冲单元，可以取其同一距离相邻脉冲的若干数据，施加汉明窗后构建成各单元对应的协方差矩阵。
67.s18，分别计算各协方差矩阵的测地法坐标。
68.s20，分别将各测地法坐标向量化后利用pca算法降维成相应的三维向量，在三维空间对各三维向量进行可视化。
69.可以理解，pca算法也即principle compoent analysis，称为主元成分分析法。在计算获得每个协方差矩阵的测地法坐标后，即可以将各测地法坐标向量化后利用pca算法
将所有向量化后的坐标向量降维至三维向量，并将所有三维向量在三维空间可视化。
70.s22，根据各三维向量的可视化结果在三维空间中确定杂波抑制区域；
71.s24，根据三维空间确定流形滤波器，利用流形滤波器对所有的协方差矩阵进行矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵。
72.可以理解，通过可视化结果即可设置该三维空间中的滤波抑制区域，然后利用该三维空间确定适用的流形滤波器，进而用该流形滤波器对所有的协方差矩阵进行矩阵变换处理，以对杂波抑制区域的三维向量进行滤波，从而抑制杂波对应的协方差矩阵。目标协方差矩阵也即杂波抑制后，原先确定为非杂波抑制区域的三维向量所对应的协方差矩阵。
73.s26，将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
74.可以理解，对于每个距离-脉冲单元，取对应处理所得的协方差矩阵的迹作为能量值，即可得到最终的杂波抑制结果，也即经流形滤波杂波抑制后的回波信号矩阵。
75.上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法，通过将得到的雷达回波信号进行匹配滤波处理并划分距离脉冲单元后，构建各单元的协方差矩阵，计算协方差矩阵的测地法坐标再进行向量化、降维与可视化处理，然后基于三维可视化结果确定杂波抑制区域，进而确定流形滤波器并用于协方差矩阵的矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵，最后将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
76.相比于传统方法，上述方案利用雷达信号协方差矩阵表示其能量、时间相关性以及多普勒等信息，可以综合考虑杂波与目标回波在这三个方面的差异，避免了仅依赖一种特征时无法有效区分目标的问题。同时计算信号协方差矩阵的测地法坐标，表征该矩阵在厄米特正定矩阵流形上的分布区域。由于该坐标反映了目标回波与杂波在能量、时间相关性以及多普勒等特性上的差异，可以有效区分目标回波与杂波，因此利用该测地法坐标设计流形映射并对雷达信号进行流形映射处理，可以在传统方法无法区分目标回波与杂波时，实现复杂场景下的杂波抑制以精准检出目标回波，达到了大幅提高复杂背景下的目标检测性能的目的。
77.在一个实施例中，如图2所示，上述方法还包括步骤s10：
78.s10，控制雷达发射相参脉冲串并接收相参脉冲串的雷达回波信号。
79.可以理解，在实际应用中，可利用雷达雷达发射相参脉冲串，如m个相参脉冲，并接收该脉冲串的雷达回波信号，为便于叙述，该雷达回波信号可以记为收该脉冲串的雷达回波信号，为便于叙述，该雷达回波信号可以记为表示第j个回波脉冲，j＝1，2，
…
，m。
80.在一个实施例中，关于上述的步骤s14中的将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元的过程，具体可以包括如下处理过程：
81.根据回波信号矩阵中的脉冲长度与脉冲数量，将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元。
82.可以理解，对接收的雷达回波信号做匹配滤波处理后可得到脉冲向量序列x1,x2，...,xm，假设没有向量的长度为n，则向量排列组成的回波信号矩阵为其为复n
×
m维矩阵，矩阵中的第i行第j列为第(i，j)
个距离-脉冲单元，1≤i≤n，1≤j≤m。如图3所示，即为取回波信号矩阵x中每个元素的幅度得到的结果示意图。
83.在一个实施例中，关于上述的步骤s16，进一步可以包括如下处理步骤：
84.分别对每一个距离脉冲单元取同一距离相邻脉冲的前后各设定数量个向量，构成每个距离脉冲单元分别对应的复向量；
85.分别为每个复向量乘以汉明窗后，构建每个距离脉冲单元对应的协方差矩阵。
86.可以理解，可以设定相邻单元数为l(即设定数量，其具体取值可以根据实际应用需要进行选择)，对于距离-脉冲单元(i，j)，取(i，j-l)，...，(i，j)，...，(i，j+l)共2l+1个数据构成复向量，将该复向量乘上汉明窗后构其对应的建协方差矩阵。
87.具体的，对于每个距离-脉冲单元(i,j)，取其同一距离相邻脉冲的前后各l个单元的数据构成长度为2l+1的复向量，表示为：
[0088][0089]
将该复向量乘上汉明窗w＝[w1w2…w2l+1
]后得到向量：
[0090]yi,j
＝[w1x
i,j-l w2x
i,j-l+1
ꢀ…ꢀwl+1
x
i,j
ꢀ…ꢀw2l
x
i,j+l-1 w
2l+1
x
i,j+l
]
[0091]
利用向量y
i,j
构建协方差矩阵c
i,j
，其构建方式如下：
[0092][0093]
其中，
[0094][0095]
这里的表示xk的共轭。
[0096]
在一个实施例中，关于上述的步骤s18，进一步可以包括如下处理步骤：
[0097]
利用所有的协方差矩阵求解得到测地法坐标的坐标原点；
[0098]
根据坐标原点计算得到每个协方差矩阵的测地法坐标。
[0099]
可以理解，对于计算所有nm个协方差矩阵c
i,j
(1≤i≤n,1≤j≤m)的测地法坐标：首先利用全体nm协方差矩阵求测地法坐标的坐标原点c0，其过程如下：
[0100][0101]
其中，exp(
·
)与log(
·
)分别为矩阵的指数函数与对数函数。之后，计算每个矩阵ci,j
的测地法坐标其表达式为：
[0102][0103]
在一些实施方式中，关于上述的步骤s20，进一步的，将每个距离-脉冲单元对应的测地法坐标向量化得到α
i,j
，其过程为：
[0104][0105]
其中，与分别表示取测地法坐标中每个元素的实部与虚部构成的矩阵。利用pca算法将所有向量α
i,j
降维至三维得到β
i,j
，并将所有nm个三维向量β
i,j
在三维空间可视化。如图4所示，为图3所用数据的所有向量β
i,j
三维可视化的一个示例。
[0106]
在一个实施例中，关于上述的步骤s22，进一步可以包括如下处理步骤：
[0107]
根据各三维向量的可视化结果确定预设平面方程的参数；
[0108]
根据参数确定后的预设平面方程，将三维空间划分成两个部分；其中，一个部分为杂波抑制区域，另一部分为非杂波抑制区域。
[0109]
可以理解，预设平面方程有两个，分别为a1x+b1y+c1z＝d1与a2x+b2y+c2z＝d2，需要通过可视化结果确定这两个平面方程的参数(a1，b1，c1，d1)与(a2，b2，c2，d2)，以将三维空间分成两部分：
[0110]
ω＝{(x,y,z)|a1x+b1y+c1z＞d1且a2x+b2y+c2z＞d2}
[0111][0112]
其中，设置ω为杂波抑制区域(即杂波所在)，则另一部分为非杂波抑制区域(即目标回波所在)。
[0113]
在一个实施例中，关于上述步骤s22中，预设平面方程的参数确定方式包括：
[0114]
根据各三维向量的可视化结果进行人工判读确定，或根据各三维向量的可视化结果通过先验信息辅助确定。
[0115]
可选的，基于上述可视化结果，可以通过人工判读直接确定上述两个平面方程的参数，也可以通过常用的先验信息辅助的方式直接确定上述两个平面方程的参数，两种参数确定方式均可以快速达到所需目的，从而快速实现三维分区。
[0116]
在一些实施方式中，关于上述步骤s24，具体的，根据实际应用需要设定非负实数r和s后，基于上述三维分区确定流形滤波器如下：
[0117][0118]
其中，||
·
||f表示矩阵的弗罗贝尼乌斯(frobenius)范数。将全体nm个协方差矩
阵c
i,j
通过矩阵变换得到矩阵也即目标协方差矩阵。
[0119]
最后，对于每个距离-脉冲单元(i,j)，令滤波后的信号矩阵y中的每个元素即得到最终的杂波抑制结果(矩阵)y。表示矩阵的迹。
[0120]
在一些实施方式中，为了更直观且全面地说明上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法，下面是以公布在雷达学报上的雷达对海探测数据做试验的实验验证为例，对本发明提出的基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法进行实验说明的示例。
[0121]
需要说明的是，本说明书中给出的实施案例仅为示意性的，并非为本发明具体实施案例的唯一限定，本领域技术人员可以在本发明提供的实施案例的示意下，可采用上述提供的基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法，实现对不同应用场景的杂波抑制。
[0122]
选用2019年第一期第二组数据中的数据文件，选择第404至1193脉冲单元，1至100距离单元作为实验所用数据。在数据中加入两个仿真目标，得到信号矩阵x，图5为取信号矩阵x中每个元素的幅度得到的结果图。
[0123]
设定参数l＝5，执行本技术上述方法中的步骤s16至步骤s20，得到所有向量β
i,j
三维可视化结果如图6所示。通过人工判读的方式确定两平面a1x+b1y+c1z＝d1与a2x+b2y+c2z＝d2(如图6中注明的平面1与平面2)，相关参数如下表1所示：
[0124]
表1
[0125] abcd平面1-0.28530.50531.7791-0.8平面2-0.3941-1.60371.4762-1.2
[0126]
设定流形滤波器参数分别为(r＝0.1,s＝2)与(r＝0.0001,s＝4)，分别得到如图7与图8所示的滤波结果图。结果表明，本技术所提出的上述方法可以更有效滤除复杂背景下的杂波。
[0127]
应该理解的是，虽然图1和图2流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且图1和图2的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0128]
请参阅图9，在一个实施例中，提供一种基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置100，包括回波获取模块11、滤波划分模块13、矩阵构建模块15、坐标计算模块17、三维处理模块19、区域确定模块21、流形滤波模块23和结果输出模块25。其中，回波获取模块11用于获取待处理的雷达回波信号。滤波划分模块13用于对雷达回波信号进行匹配滤波处理，得到回波信号矩阵并将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元。矩阵构建模块15用于利用汉明窗分别构建各距离脉冲单元对应的协方差矩阵。坐标计算模块17用于分别计算各协方差矩阵的测地法坐标。三维处理模块19用于分别将各测地法坐标向量化后利用pca算法降维
成相应的三维向量，在三维空间对各三维向量进行可视化。区域确定模块21用于根据各三维向量的可视化结果在三维空间中确定杂波抑制区域。流形滤波模块23用于根据三维空间确定流形滤波器，利用流形滤波器对所有的协方差矩阵进行矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵。结果输出模块25用于将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
[0129]
上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置100，通过各模块的协作，将得到的雷达回波信号进行匹配滤波处理并划分距离脉冲单元后，构建各单元的协方差矩阵，计算协方差矩阵的测地法坐标再进行向量化、降维与可视化处理，然后基于三维可视化结果确定杂波抑制区域，进而确定流形滤波器并用于协方差矩阵的矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵，最后将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
[0130]
相比于传统方法，上述方案利用雷达信号协方差矩阵表示其能量、时间相关性以及多普勒等信息，可以综合考虑杂波与目标回波在这三个方面的差异，避免了仅依赖一种特征时无法有效区分目标的问题。同时计算信号协方差矩阵的测地法坐标，表征该矩阵在厄米特正定矩阵流形上的分布区域。由于该坐标反映了目标回波与杂波在能量、时间相关性以及多普勒等特性上的差异，可以有效区分目标回波与杂波，因此利用该测地法坐标设计流形映射并对雷达信号进行流形映射处理，可以在传统方法无法区分目标回波与杂波时，实现复杂场景下的杂波抑制以精准检出目标回波，达到了大幅提高复杂背景下的目标检测性能的目的。
[0131]
在一个实施例中，上述矩阵构建模块15包括复向量子模块和汉明矩阵子模块。复向量子模块用于分别对每一个距离脉冲单元取同一距离相邻脉冲的前后各设定数量个向量，构成每个距离脉冲单元分别对应的复向量。汉明矩阵子模块用于分别为每个复向量乘以汉明窗后，构建每个距离脉冲单元对应的协方差矩阵。
[0132]
在一个实施例中，上述坐标计算模块17包括原点计算子模块和测地计算子模块。原点计算子模块用于利用所有的协方差矩阵求解得到测地法坐标的坐标原点。测地计算子模块用于根据坐标原点计算得到每个协方差矩阵的测地法坐标。
[0133]
在一个实施例中，上述区域确定模块21包括参数子模块和空间划分子模块。参数子模块用于根据各三维向量的可视化结果确定预设平面方程的参数。空间划分子模块用于根据参数确定后的预设平面方程，将三维空间划分成两个部分；其中，一个部分为杂波抑制区域，另一部分为非杂波抑制区域。
[0134]
在一个实施例中，上述参数子模块确定预设平面方程的参数方式包括根据各三维向量的可视化结果进行人工判读确定，或根据各三维向量的可视化结果通过先验信息辅助确定。
[0135]
在一个实施例中，滤波划分模块13在用于将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元的过程中，具体可以用于根据回波信号矩阵中的脉冲长度与脉冲数量，将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元。
[0136]
在一个实施例中，上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置100还可以包括信号收发模块，用于控制雷达发射相参脉冲串并接收相参脉冲串的雷达回波信号。
[0137]
关于基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置100的具体限定，可以参见上文中
基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法的相应限定，在此不再赘述。上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制装置100中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于具体数据处理功能的设备中，也可以软件形式存储于前述设备的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作，前述设备可以是但不限于本领域已有的各型信号检测设备。
[0138]
在一个实施例中，还提供一种雷达信号处理设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如下处理步骤：获取待处理的雷达回波信号；对雷达回波信号进行匹配滤波处理，得到回波信号矩阵并将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元；利用汉明窗分别构建各距离脉冲单元对应的协方差矩阵；分别计算各协方差矩阵的测地法坐标；分别将各测地法坐标向量化后利用pca算法降维成相应的三维向量，在三维空间对各三维向量进行可视化；根据各三维向量的可视化结果在三维空间中确定杂波抑制区域；根据三维空间确定流形滤波器，利用流形滤波器对所有的协方差矩阵进行矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵；将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
[0139]
可以理解，上述雷达信号处理设备除上述述及的存储器和处理器外，还包括其他本说明书未列出的软硬件组成部分，具体可以根据不同应用场景下的具体信号处理设备的型号确定，本说明书不再一一列出详述。
[0140]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法各实施例中增加的步骤或者子步骤。
[0141]
在一个实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如下处理步骤：获取待处理的雷达回波信号；对雷达回波信号进行匹配滤波处理，得到回波信号矩阵并将回波信号矩阵划分出多个距离脉冲单元；利用汉明窗分别构建各距离脉冲单元对应的协方差矩阵；分别计算各协方差矩阵的测地法坐标；分别将各测地法坐标向量化后利用pca算法降维成相应的三维向量，在三维空间对各三维向量进行可视化；根据各三维向量的可视化结果在三维空间中确定杂波抑制区域；根据三维空间确定流形滤波器，利用流形滤波器对所有的协方差矩阵进行矩阵变换处理，得到杂波抑制后的目标协方差矩阵；将目标协方差矩阵的迹作为相应回波信号矩阵的元素值，得到最终的杂波抑制结果。
[0142]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，还可以实现上述基于测地法坐标的流形滤波杂波抑制方法各实施例中增加的步骤或者子步骤。
[0143]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线式动态随机存储器
(rambus dram，简称rdram)以及接口动态随机存储器(drdram)等。
[0144]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0145]
以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可做出若干变形和改进，都属于本技术保护范围。因此本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。