一种基于功率谱盒维数的海上目标检测方法与流程

本发明涉及一种基于功率谱盒维数的海上目标检测方法，该方法用来改善海杂波背景下目标检测的性能，适用于对海工作模式下的预警雷达，属于雷达信号处理
技术领域：
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背景技术：
：传统海杂波背景下的目标检测方法是基于海杂波的幅度统计分布模型，通过模型匹配结果来确定检测方案和检测门限因子，最典型的方法即为均值类恒虚警检测方法(ml-cfar)，包括：单元平均恒虚警(ca-cfar)、单元平均选大恒虚警(go-cfar)和单元平均选小恒虚警(so-cfar)。已有文献对实测海杂波数据的研究表明，在高海况和高分辨率雷达条件下的海杂波具有非线性和非平稳特性，此时基于海杂波平稳随机的假设不再成立，引起海杂波统计模型失配严重，导致检测性能急剧下降。分形是一种描述海杂波非平稳性和非线性特性的经典理论，它强调海杂波具有自相似性，并通过盒维数来描述海杂波的自相似程度，由于目标的出现会改变海杂波固有的自相似性，引起盒维数产生变化，因此可以用盒维数形成统计检验量，完成海杂波背景下的目标检测。基于分形的目标检测方法是对传统基于统计模型的目标检测方法的一种补充和拓展，但已有基于盒维数的目标检测方法仅从信号的时域出发，通过海杂波幅度序列来计算其盒维数，忽略了回波中的相位信息，导致在低信杂比条件下目标检测性能下降。技术实现要素：本发明的技术解决问题是：克服了基于统计模型方法在模型失配导致的检测性能下降问题，该方法从海杂波的分形特性出发，同时改进了已有时域盒维数检测方法的不足，同时利用回波的幅度和相位信息，从功率谱域提取出海杂波的特征参数，提高海杂波背景下的目标检测性能。本发明的技术解决方案是：一种基于功率谱盒维数的海上目标检测方法，该方法包括如下步骤：(1)、获取海杂波j个距离单元回波的功率谱序列sj，j∈[1,j]，j为雷达回波的距离单元数；(2)、对海杂波第j个距离单元回波的功率谱序列sj进行归一化处理，得到海杂波第j个距离单元回波归一化的功率谱序列suj；(3)、计算海杂波第j个距离单元回波归一化的功率谱序列suj的盒维数dj；(4)、更新j，重复执行步骤(2)～(4)，得到j个距离单元回波归一化的功率谱序列的盒维数dj，j＝[1,j]；(5)、将j个距离单元回波归一化的功率谱序列的盒维数dj作为统计检验量，设定恒定的虚警概率，根据虚警概率计算目标检测门限，根据目标检测门限完成海上雷达目标检测。所述步骤(1)包括如下步骤：(1.1)、获取海杂波第j个距离单元回波时间序列xj＝{xkj,k＝1,2,3,...,l}，l是海杂波时间序列的长度；(1.2)、根据海杂波第j个距离单元回波时间序列xj，采用周期图法计算序列xj的功率谱sj(f)，其对应的离散序列即为海杂波第j个距离单元回波的功率谱序列sj，sj(f)表达式为：其中，fft(·)表示求快速傅里叶变换，|·|表示求模值运算，f表示海杂波回波的功率谱的频率。所述步骤(3)具体包括如下步骤：(3.1)、分别选取不同边长δk,k＝1～m的方形网格覆盖频域坐标内的海杂波第j个距离单元回波归一化的功率谱序列suj，统计包含suj在内的不同边长的方形网格个数nj(δk)，所述边长δk,k＝1～m的取值范围为0～1；(3.2)、计算方形网格的边长δk,k＝1～m的对数值的负数(-lgδk)和相应的盒子个数的对数lgn(δk)，并以-lgδk为横坐标，lgn(δk)为纵坐标，在二维坐标系下绘制一条双对数曲线；(3.3)、求解步骤(3.2)所得的对数曲线的最小方差拟合直线的斜率，将其作为第j个距离单元回波归一化的功率谱序列的盒维数dj。所述m取值不低于10。所述目标检测门限采用广义符号检验法计算得到。本发明与现有技术相比的有益效果是：(1)、本发明利用海杂波非高斯、非平稳或非线性特性分析海杂波功率谱分形特性，并应用功率谱的盒维数进行雷达目标检测，能够克服传统雷达目标检测方法因海杂波模型失配而引起检测性能下降的缺点；(2)、本发明改善了时域分形特性仅采用回波幅度信息的不足，利用回波幅度和频率信息进行功率谱估计，改善目标信杂比来获取更加准确的盒维数，提高了海杂波背景下的目标检测性能。附图说明图1为本发明实施例一种基于功率谱盒维数的海上目标检测方法的流程示意图；图2(a)为本发明实施例实测海杂波归一化幅度序列；图2(b)为本发明实施例实测数据功率谱盒维数计算结果；图3(a)为本发明实施例多组实测数据时域盒维数计算结果；图3(b)为本发明实施例多组实测数据功率谱盒维数计算结果。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。如图1所示，本发明提供了一种基于功率谱盒维数的海上目标检测方法。具体步骤如下：(1)、获取海杂波j个距离单元回波的功率谱序列sj，j∈[1,j]，j为雷达回波的距离单元数；具体为：(1.1)、获取海杂波第j个距离单元回波时间序列xj＝{xkj,k＝1,2,3,...,l}，l是海杂波时间序列的长度；(1.2)、根据海杂波第j个距离单元回波时间序列xj，采用周期图法计算序列xj的功率谱sj(f)，其对应的离散序列即为海杂波第j个距离单元回波的功率谱序列sj，sj(f)表达式为：其中，fft(·)表示求快速傅里叶变换，|·|表示求模值运算，f表示海杂波回波的功率谱的频率。海杂波第j个距离单元回波的功率谱序列sj可以表示为：sj＝{sij,i＝1,2,3,…,l}，其中，sij表示海杂波第j个距离单元回波功率谱序列第i个频点的数值，l表示海杂波回波功率谱序列s的总长度，l也表示设定的海杂波回波时间序列xj的总长度，海杂波回波的功率谱sj(f)和海杂波回波的功率谱序列sj具有对应关系，即海杂波功率谱sj(f)中第i个频点的数值对应海杂波功率谱序列sij的数值。(2)、对海杂波第j个距离单元回波的功率谱序列sj进行归一化处理，得到海杂波第j个距离单元回波归一化的功率谱序列suj，即：(3)、计算海杂波第j个距离单元回波归一化的功率谱序列suj的盒维数dj；盒维数是描述分形特征的主要参数，计算功率谱序列的盒维数的公式为：分形维数是盒维数在δk→0时的极限值。实际处理时网格尺寸达不到无穷小，但当小到一定程度，结果差距变得十分微弱，就可以用盒维数来取代分形维数作为分析的对象。本步骤具体包括如下步骤：(3.1)、分别选取不同边长δk,k＝1～m的方形网格覆盖频域坐标内的海杂波第j个距离单元回波归一化的功率谱序列suj，统计包含suj在内的不同边长的方形网格个数nj(δk)，所述边长δk,k＝1～m的取值范围为0～1，可选1、1/2、1/3、…、1/10；(3.2)、计算方形网格的边长δk,k＝1～m的对数值的负数(-lgδk)和相应的盒子个数的对数lgn(δk)，并以-lgδk为横坐标，lgn(δk)为纵坐标，在二维坐标系下绘制一条双对数曲线；(3.3)、求解步骤(3.2)所得的对数曲线的最小方差拟合直线的斜率，将其作为第j个距离单元回波归一化的功率谱序列的盒维数dj。(4)、更新j，重复执行步骤(2)～(4)，得到j个距离单元回波归一化的功率谱序列的盒维数dj，j＝[1,j]；(5)、将j个距离单元回波归一化的功率谱序列的盒维数dj作为统计检验量，设定恒定的虚警概率，根据虚警概率计算目标检测门限，根据目标检测门限完成海上雷达目标检测。当dj小于检测门限时，认为该距离单元是目标；当dj大于检测门限时，认为该距离单元是杂波。所述预设的虚警率通常设定为0.01、0.001、0.0001，根据系统检测要求确定。作为优选方案，采用heyou等人的“automaticrad功率detectionandcfartechniques，tsinghuauniversitypress,beijing,china,1999)”中的广义符号检验法计算检测门限。当海杂波回波序列实时存在时，海杂波回波时间序列会实时更新，使用本发明方法亦能够实时进行雷达目标检测。本发明的效果可以通过以下仿真实验的实测数据试验进一步说明：(一)仿真条件本节将采用的实测海杂波回波时间序列x来源于某岸基s波段雷达(二)仿真内容图2为某距离单元海杂波数据的盒维数计算结果。其中，图2(a)是归一化后的功率谱幅值序列；图2(b)是该组海杂波序列的盒维数拟合结果，其斜率就是该组海杂波序列的盒维数。图3采用了20组海杂波距离单元的数据和目标距离单元的数据，分别采用时域分析法和功率谱域分析法计算出它们的盒维数。由图3(a)可以看出，海杂波距离单元与目标距离单元的时域盒维数出现了很多混叠；由图3(b)可以看出，海杂波距离单元与目标距离单元的功率谱盒维数差异明显，且没有混叠。因此，以功率谱盒维数为统计检验量，设计恒虚警检测器能够实现对海杂波背景下的目标检测。表1给出了不同检测方法的检测概率对比，其中信杂噪比约为6～8db，虚警概率设为10-4。：表1不同检测方法的检测概率对比检测方法检测概率本发明所提供的方法91.6％基于时域盒维数检测方法74.3％基于统计模型的检测方法27.6％从表1可以看出，本发明方法的检测性能优于已有的时域分形检测算法和传统基于统计模型的检测算法，提高了在低信杂比条件下的目标检测性能。综上所述，仿真实验验证了本发明的正确性，有效性和可靠性。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。本说明书中未进行详细描述部分属于本领域技术人员公知常识。当前第1页12