一种支持向量机的空时自适应处理方法与流程

技术特征：

1.一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，包括：

S1、初始化脉冲多普勒雷达动目标检测系统的参数，包括：阵列天线的阵元个数，记做N；一个相干处理时间内发射脉冲个数，记做M；雷达发射信号波长，记做λ；接收信号的杂噪比，记做CNR；接收信号的信噪比，记做SNR；接收信号的干噪比，记做JNR；雷达系统脉冲重复频率，记做PRF；雷达平台的速度，记做v；阵列天线的阵元间隔，记做d；训练数据中每一个多普勒的训练次数，记做N_c；待检测的距离门数，记做N_t；待检测的回波为L，为N_t行MN列的矩阵；

S2、根据步骤S1参数构建训练数据矩阵H；表达式为：

H＝S+[T 0]^*；

其中，H为(M+1)N_c行MN列的矩阵，则H中共(M+1)N_c个训练样本；*表示矩阵转置，S表示辅助数据矩阵，且S为(M+1)N_c行MN列的矩阵，s_β为MN×1的列向量，s_β＝x_β+y_β+z_β，x_β表示杂波，且x_β为MN×1的列向量，y_β表示干扰，且y_β为一个MN×1的列向量，z_β表示噪声，且z_β为一个MN×1的列向量，β＝1,…(M+1)N_c；T为MN_c行MN列的矩阵，为MN×1的列向量，表示第i个多普勒类的第j个动目标的空时快拍，i＝1,…,M；j＝1,…N_c；0为N_c行MN列元素全为0的矩阵；

S3、根据步骤S2得到的训练数据矩阵H构建目标矩阵P；

其中，P为(M+1)N_c行M+1列的0-1二值矩阵；

S4、根据步骤S2得到的训练数据矩阵H以及步骤S3得到的目标矩阵P，利用支持向量机方法，计算得到脉冲多普勒雷达动目标检测系统的回归系数矩阵W及偏置向量b；

S5、利用步骤S4得到的回归系数矩阵W和偏置向量b，以及待检测的回波数据矩阵L，根据下式检测各距离门的动目标：

Q＝LW+b；

其中，L为N_t行MN列的矩阵，Q为N_t行M+1列的矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，步骤S2所述的x_β通过下式得到：

其中，K表示杂波单元总数，k表示第k个杂波单元；是第β个距离门第k个杂波单元的幅度；表示空间频率为归一化多普勒频率为时杂波的空时快拍，的表达式如下：

其中，表示kronecker积，表示产生归一化多普勒频率为的时间快拍；表示产生空间频率为的空间快拍；φ_k为第k个杂波单元的方位角，θ_β为第β个距离门时杂波的俯仰角，d为阵列天线的阵元间隔，λ为雷达发射信号的波长，PRF为雷达系统的脉冲重复频率。

3.根据权利要求1所述的一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，步骤S2所述的y_β由下式得到：

$y_{\mathrm{\β}}=b_{\mathrm{\β}}\⊗a_{\mathrm{\β}};$

其中，b_β是M×1的列向量，表示干扰幅度，a_β是N×1的列向量，表示干扰的空间快拍d为阵列天线的阵元间隔，λ为雷达发射信号的波长，μ_β、为干扰的俯仰角和方位角。

4.根据权利要求1所述的一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，步骤S2所述的由下式确定：

其中，ψ_i为第i个多普勒类动目标的幅度，为第i个多普勒类动目标的归一化多普勒频率，v_i为第i个多普勒类动目标的速度，λ为雷达发射信号的波长，PRF为雷达系统的脉冲重复频率；为第i个多普勒类动目标的空间频率，ρ_i、σ_i分别为第i个多普勒类动目标的俯仰角和方位角，d为阵列天线的阵元间隔。

5.根据权利要求1所述的一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，目标矩阵P表达式为：

P＝[p₁ … p_m … p_M+1]；

其中，p_m为1×(M+1)N_c列的向量，m＝1,…,M+1，p_m的第ξ个元素为p_m(ξ)，ξ＝1,…,(M+1)N_c。

6.根据权利要求5所述的一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，所述p_m(ξ)的值确定过程为：

m＝1,…M时，目标矩阵P的第ξ行第m列元素p_m(ξ)的值根据步骤S2所构建的训练数据矩阵H中第ξ行训练数据的动目标速度来确定；具体为：当该行训练数据中包含有动目标，且动目标的速度为时，p_m(ξ)＝1；否则p_m(ξ)＝0，为第m个多普勒类的归一化多普勒频率；

m＝M+1时，目标矩阵P的第ξ行第m列元素p_m(ξ)的值根据步骤S2所构建的训练数据矩阵H中第ξ行训练数据是否含有动目标确定；具体为：当该行训练数据不含有动目标，且v_t＝0时，p_m(ξ)＝1；否则p_m(ξ)＝0。

7.根据权利要求1所述的一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：根据下式，利用支持向量机的方法计算脉冲多普勒雷达动目标检测系统中的回归系数向量w_m和偏置b_m：

p_m(ξ)＝h_fw_m+b_m；

其中，w_m为MN×1的列向量，m＝1,…M+1，h_f(f＝1,…,(M+1)N_c)为1×MN的行向量，h_f为训练数据矩阵H的第f行向量，表示第f个训练样本，p_m(ξ)是目标矩阵P的第ξ行第m列的元素；

根据得到的各个w_m、b_m分别构建回归系数矩阵及偏置向量：

W＝[w₁ … w_m … w_M+1]；

b＝[b₁ … b_m … b_M+1]；

其中，W是MN行M+1列的矩阵，b为1×(M+1)的列向量。

8.根据权利要求1所述的一种支持向量机的空时自适应处理方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：当矩阵Q中的元素且l＝1,…M时，矩阵Q中的元素则判断第个距离门含有动目标；否则判断第个距离门无动目标，δ为预先设置的门限，