基于多维联合的雷达对海慢速目标检测方法

技术特征：
1.一种基于多维联合的雷达对海慢速目标检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1：提取雷达回波数据提取雷达原始时域回波中q个距离单元的数据，并在每个距离单元中截取长度为n的时域信号x
q
(n)，其中1≤q≤q，1≤n≤n；步骤2：获取回波数据的时频矩阵依次对q个距离单元的回波数据进行短时傅里叶变换，其中提取的第q个距离单元的时域回波数据表示为x
q
(n)，对其进行短时傅里叶变换：其中n、k、m和m分别表示时间采样点、频率采样点、整数序号和频率采样点的总数，h表示窗函数；stft
q
(n,k)表示第q个距离单元的回波信号在第n个时间离散点、第k个频率离散点处的短时傅里叶变换值，因此x
q
(n)的时频矩阵可以表示为stft
q
；步骤3：将时频矩阵向量化并构建距离-时频二维矩阵将步骤2得到的第q个时频矩阵stft
q
向量化，并将值存储在构建的距离-时频矩阵的第q行，由此便得到了距离-时频矩阵第q行的数据x(q,:)，这样q个距离单元的时频矩阵便可以构建一个q行的距离-时频二维矩阵x；步骤4：应用鲁棒主成分分析方法获取目标稀疏矩阵步骤3得到的距离-时频二维矩阵x＝l+s+n，其中s为目标稀疏矩阵，l为杂波低秩矩阵，n为噪声分量；本发明的鲁棒主成分分析采用godec算法，该算法通过最小化分解误差分解出距离-时频矩阵x中的目标稀疏矩阵s和杂波低秩矩阵l：其中，||
·
||
f
表示矩阵的f范数，rank(
·
)表示对矩阵求秩，card(
·
)表示稀疏矩阵的稀疏度；步骤5：重构各距离单元的目标时频矩阵步骤4得到的目标稀疏矩阵s的第q行存储了第q个距离单元的目标时频矩阵，将目标稀疏矩阵s的第q行向量矩阵化便得到了杂波分离后第q个距离单元的目标时频分量，其矩阵表示为stft
s,q
；步骤6：构建时频滤波器滤除剩余杂波对第q个距离单元的目标时频矩阵stft
s,q
构建时频滤波器滤除剩余杂波，并绘制该距离单元剩余杂波滤除后的时频分析图若则stft
s,q
(f
2l-1
：f
2l
,:)＝0其中num()表示检测统计量，f
2l-1
和f
2l
为频率分割点，参数η表示判决阈值。将stft
s,q
矩阵的检测统计量之和与判决阈值进行比较，如果检测统计量之和小于判决阈值，则将stft
s,q
中该频率段内值置零；否则不做处理；
步骤7：检测各距离单元中是否存在目标经步骤6处理后可以得到各距离单元剩余杂波滤除后的时频矩阵，对残留杂波滤除后的各距离单元的时频矩阵进行检测，若第q个距离单元的时频矩阵中存在非零值，则目标存在于当前距离单元中，记为h1；否则当前距离单元中不存在目标，记为h0。2.一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1所述的方法。3.一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种基于多维联合的雷达对海慢速目标检测方法，属于雷达技术领域。利用目标和海杂波在相邻距离单元的时频特性差异，结合鲁棒主成分分析方法，实现对低秩分量(杂波)和稀疏分量(目标)的分离。考虑海尖峰和残留杂波对目标检测的影响，在稀疏分量中利用目标与杂波的持续时间差异，滤除残留杂波，实现对慢速运动目标的鲁棒探测。速运动目标的鲁棒探测。速运动目标的鲁棒探测。


技术研发人员：粟嘉 席梦茹 陶明亮 范一飞 李滔 谢坚 王伶 张兆林 韩闯 宫延云 刘向阳
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2022.07.19
技术公布日：2022/11/22