基于二维Duffing振子的海杂波微弱信号检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及海杂波数据处理技术领域，具体设及一种基于二维Duffing振子的海 杂波微弱信号检测方法。
【背景技术】
[0002] 混浊是由确定系统产生的不可预测性、类似随机性的运动，它是有界、非周期、但 不收敛的过程。海杂波是指雷达照射海面的回波信号，具有混浊特性，实验表明，海杂波受 海浪、海风、潮软等环境影响，具有类似噪声的特性，雷达在检测海面上空或接近海面上空 的目标时，必须克服海面本身回波的干扰，即微弱目标信号淹没在强海杂波中，海杂波大量 尖峰还会造成严重虚警，因此，海杂波背景中的微弱信号检测一直是信号处理领域的难点 之一。
[0003] 在传统小目标检测处理方法中，海杂波经常被当作背景噪声而滤除，不仅计算复 杂，而且，容易损害其内部的有用信号，不可避免地导致检测性能的下降，如何在海杂波背 景中进行微弱信号检测，达到从背景噪声中提取微弱信号的目的，是当前急需解决的问题。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是为了克服传统的海杂波背景下微弱目标信号检测算法计算复杂， 预测精度低，滤除杂波信号的同时也破坏了有用信号的问题。本发明的基于二维Duffing振 子的海杂波微弱信号检测方法，结合量子遗传算法优化Duffing混浊振子和随机共振算法 利用海杂波信号增强有用目标信号，得到最优检测结果的方法，抗噪能力强，大幅度提高了 系统输出信噪比，扩大了Duff ing随机共振在混浊领域检测小目标信号的应用范围，具有良 好的应用前景。
[000引为了达到上述的目的，本发明所采用的技术方案是：
[0006] -种基于二维Duffing振子的海杂波微弱信号检测方法，其特征在于:包括W下步 骤，
[0007] 步骤(A)，QGA初始化，随机生成个体为η的种群斯'，如，…，…，如！，种群中 染色体所有基因都被初始化为(~^/2，v5,/2) >即染色体的全部可能状态等概率叠加;设置 Duff ing振子的参数范围；t为进化代数，初始化进化代数计数器t = 1，并设置最大进化代数 T；
[0008] 其中，扣为第t代第j个染色体，如公式(1)所示，
[0009]
[0010] 其中，m为染色体基因个数，g为编码每个基因量子比特数；0和β分别为|0>和|1 >的概率幅，且满足归一化条件I资Γ+ I巧|2= 1 siW、Φ mg表示分别为第m个染色体基因编码 基因量子比特数为g的I 〇>、11 >状态的概率幅；
[0011] 0证^叫振子的参数日，6,4范围设置分别为:日￡[0.001，3.5]，13￡[0.001，3.5]古 e [0.001，2.5]，a、b是Duff ing振子的双稳态结构参数，k是阻尼比，寻优精度为0.001 ;QGA 初始化参数设置为:种群数量G = 50，最大迭代步数Tmax = 50，维度d = 3;
[0012] 步骤（B)，对初始种群中个体进行测量，由种群Q(to)量子巧塌获得一组状态
其中，f^·为第t代种群中第j个个体的测量值，测量过程为随机产 生一个0到1之间的数，若小于概率幅的平方，则测量结果为0,反之为的表现形式为长 度是m的二进制串；
[0013] 步骤(C)，计算个体适应度值，用适应度函数fitness对R(to)中每个个体进行评 价，保留最优个体状态及其适应度值作为初始目标值，所述适应度函数fitness是指 Duffing振子随机共振系统输出信噪比，如公式(2)所示，
[0014]
(2)
[001引其中，S(fo)为信号功率谱在频率fo处的幅值，N(fo)为同频背景噪声平均功率；
[0016] 步骤(D)，对种群Q(to)再实施一次测量，得到一组状态R(t)，对其进行适应度评 估，依据调整策略对种群个体执行量子交叉操作，采用量子旋转口 U(t)更新种群为Q(t)，利 用量子非口执行量子变异操作，种群Q(t)经过运算后得到下一代群体Q(t+1);
[0017] 步骤化），记录当前的最优解，其对应适应度值为下一次迭代的目标值；
[0018] 步骤(F)，将进化代数t = t+1，若t < T则跳到步骤(4);若*>Τ，则转而判断SNRI是 否大于1，若SNRI < 1，则转步骤(2 )，否则输出最大适应度值Ybest及其个体向量Xbest作为最优 解输出，个体向量Xbest为输入输出信噪比差值最大时a，b，k的值；
[0019] 其中，SNRI为随机共振信噪比增益，为输出信噪比和输入信噪比的比值，如公式 (3)所示，
[0020] (3)
[0021 ] 其中，門1：]1633。。*为输出信噪比、門1：]1633山为输入信噪比、5(时)。。*为输出信号功率 谱、N(f〇)Dut为输出噪声平均功率、S(fQ)in为输入信号功率谱、N(f〇)in为输入噪声平均功率；
[0022] 步骤(G)，将优化得到的最大适应度值Ybest及其个体向量Xbest,输入Duffing随机共 振模型，WIPIX雷达海杂波实测数据为干扰背景，实现此干扰背景中自适应检测微弱小目 标信号，包括W下步骤，
[0023] (Gl)Duffing系统随机共振模型，如公式(4)所示，
[0024]
(4)
[0025] 将公式(4)写成系统的形式，如公式(5)所示，
[0026]
(日)
[0027] 其中，激励信号e(t)为IPIX雷达海杂波实测数据，其发射频率为9.39GHz，脉冲重 复频率为1000化，采用VV极化方式，每组数据包括131072个采样点；-ax+bx 3为非线性恢复 力;i为X的二次导数、i为X的一次导数、U为公式(4)转化成公式式(5)的转换系数，为U的 一次导数；
[0028] (G2)根据公式(5)，得到系统势函数U(x)，如公式(6)所示，
[0029]
(6)
[0030] 其中，公式(6)描述了一个含有两个极小值，j = 和一个极大值x = 0的双稳 系统，其的势垒高度为A U = a2/4b;
[0031] (G3)在激励信号e(t)输入时，得到系统势函数一临界值 ，当 ，. 信号幅值4<4。时，信号能量无法克服势垒的阻挡，系统势函数输出状态只能在某势阱附近 做局域周期运动；当信号幅值A>A。时，信号、噪声达到协同作用，一部分噪声能量将转移到 信号身上，系统势函数输出会在两稳态间大范围跃迁，进入SR状态，此时，部分海杂波能量 化为小目标信号能量，从而实现微弱信号检测。
[0032] 前述的基于二维Duffing振子的海杂波微弱信号检测方法，其特征在于:步骤(C)， 信号功率谱在频率时处的幅值S(fo)和同频背景噪声平均功率N(fo)的计算过程如下，
[0033] (C1)对输入信号和输出信号采样得到的离散序列x(n)和y(n)做FFT，记为X( ω )和 Υ(ω)；
[0034] (C2)计算输出信噪比，设信号频率fo处谱峰值的序号为ω〇、采样频率为fs，则fo = (ω o/N-1 ))fs，S(fo) = |Υ( ω〇) 12 ,Ν为义样点数;N(fo)是 ω 0附近 ω 0+M,, ω 0+1, ω 〇-1,… ω ο-Μ处的平均功率，其计算公式为：
[0035]
[0036] 其中，Μ是根据采样点数Ν的大小适当选择的整数，Μ为^ 2 ?
[0037] 本发明的有益效果是:本发明的基于二维Duff ing振子的海杂波微弱信号检测方 法，结合量子遗传算法和随机共振算法，增强海杂波信号有用目标信号，得到最优检测结果 的方法，采用改进的遗传算法优化Duffing混浊振子，W输出信噪比为评价函数，W信噪比 增益为判断指标，对系数联合编码智能获取最佳系统参数，根据所得参数对IPIX雷达实测 海杂波数据进行自适应随机共振处理，在不损坏有用信号的同时，高效检测目标信号，本发 明抗噪能力强，大幅度提高了系统输出信噪比，不但克服传统随机共振手动设置参数或单 参数寻优检测效果不佳的缺陷，而且扩大了Duffing混浊振子随机共振在混浊领域检测小 目标信号的应用范围，具有良好的应用前景。
【附图说明】
[0038] 图1是本发明的基于二维Duffing振子的海杂波微弱信号检测方的流程图。
【具体实施方式】
[0039] 下面将结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
[0040] 本发明的基于二维Duffing振子的海杂波微弱信号检测方法，结合量子遗传算法 和随机共振算法，增强海杂波信号有用目标信号，得到最优检测结果的方法，采用改进的遗 传算法优化Duffing混浊振子，W输出信噪比为评价函数，W信噪比增益为判断指标，对系 数联合编码智能获取最佳系统参数，根据所得参数对IPIX雷达实测海杂波数据进行自适应 随机共振处理，在不损坏有用信号的同时，高效检测目标信号，本发明抗噪能力强，大幅度 提高了系统输出信噪比，不但克服传统随机共振手动设置参数或单参数寻优检测效果不佳 的缺陷，而且扩大了Duffing混浊振子随机共振在混浊领域检测小目标信号的应用范围，如 图1所示，包括W下步骤，
[0041] 步骤(A)，QGA初始化，随机生成个体为η的种群(?伯）=的;，如，，种群中 染色体所有基因都被初始化为(Λ/^/2，^/?/2) >即染色体的全部可能状态等概率叠加;设置 Duff ing振子的参数范围；t为进化代数，初始化进化代数计数器t = 1，并设置最大进化代数 T;
[0042] 其中，为第t代第j个染色体，如公式(1)所示，
[0043] (1)
[0044] 其中，量子遗传算法采用量子比特来存储和表达一个基因，该基因可W为"0"态、 "Γ态或|〇>和|1>之间任意叠加态，因此，量子比特编码方法可^使每个染色体同时表达 所有可能的状态，即算法拥有多样性特征，m为染色体基因个数，g为编码每个基因量子比特 数；庐巧0分别为I 〇>和I 1>的概率幅，且满足归一化条件I別2 + I片|2 = 1 sPmg、(Kg表示分别 为第m染色体基因的g个编码基因量子比特数的|0>、|1>状态的概率幅，
[0045] 0证^叫振子的参数日，6,4范围设置分别为:日￡[0.001，3.5]，13￡[0.001，3.5]古 e [0.001，2.5]，a、b是Duff ing振子的双稳态结构参数，k是阻尼比，寻优精度为0.001 ;QGA 初始化参数设置为:种群数量M= 50，最大迭代步数Tmax = 50，维度d = 3;
[0046] 步骤（B)，对初始种群中个体进行测量，由种群Q(to)量子巧塌获得一组状态
,其中，尸^为第*代种群中第^'个个体的测量值，测量过程为随机产 生一个0到1之间的数，若小于概率幅的平方，则测量结果为0,反之为1; 的表现形式为长 度是m的二进制串；
[0047] 步骤(C)，计算个体适应度值，用适应度函数fitness对R(to)中每个个体进行评 价，保留最优个体状态及其适应度值作为初始目标值，所述适应度函数fitness是指 Duffing振子随机共振系统输出信噪比，如公式(2)所示，
[0048]
(2)
[0049] 其中，S(f0)为信号功率谱在频率f 0处的幅