雷达距离扩展目标自适应智能融合检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种高距离分辨率雷达距离扩展目标自适应智能融合检测方法，属于雷达信号处理领域。在杂波背景未知情况下，为了克服现有距离扩展目标统计检测方法对杂波和目标环境适应能力差等不足，本发明提出一种距离扩展目标自适应智能融合检测方法；该方法对雷达回波一维距离像进行归一化处理，利用杂波一维距离像的数据域描述特征进行融合优化，建立单类支持向量机恒虚警率检测方法，通过调整核函数参数保证检测方法的恒虚警率特性，并依据检测结果更新杂波数据库；无需对杂波背景进行统计建模，适用于正负样本数量严重不对称的雷达目标检测环境，具有很强的虚警控制能力，运算量小便于工程实现，具有推广应用价值。
【专利说明】雷达距离扩展目标自适应智能融合检测方法
一、【技术领域】
[0001]本发明隶属于雷达信号处理领域，具体涉及一种距离扩展目标自适应智能融合检测方法。
二、【背景技术】
[0002]与常规低分辨率雷达相比，高距离分辨率雷达在抗干扰、反侦察、精确探测及成像、高精度跟踪、目标识别等方面具有明显的优势，在现代军事和民用领域获得了广泛的重视和应用，已经成为现代雷达发展的一个重要方向。与常规窄带雷达的“点目标”不同，高距离分辨率雷达目标回波分布在不同的径向距离单元中，呈现为“一维距离像”，形成了 “距离扩展目标”。距离扩展目标信号具有很强的非平稳性和非线性特性，大多数现有的距离扩展目标检测方法基于经典统计检验理论，检测方法的背景针对性过强，缺少对实际杂波环境变化和不同目标信号的自适应能力，开展具有较强适应性的智能检测研究具有重要意义。
[0003]目前，智能信号处理在雷达目标识别等分类问题中得到了广泛应用，在雷达点目标检测方面仍处于探索阶段，且往往忽略了虚警概率的控制问题。事实上，恒虚警率(CFAR)特性是雷达目标自动检测过程中主要的技术指标之一，采用CFAR处理可使计算机不致因干扰太强而过载，从而保证雷达信号处理系统的正常运行。
[0004]距离扩展目标CFAR检测问题可以等效为目标加杂波和纯杂波的二元分类问题。在众多智能方法中，支持向量机本质上是一个二元分类器，其对二元分类问题具有独特的优势；相对于神经网络等其他智能分类方法，它克服了大样本要求、维数灾难及局部极小等问题，以结构化风险最小化为准则，具有很强的泛化能力，适合解决具有非平稳特性的距离扩展目标非线性检测问题。
[0005]对于雷达距离扩展目标检测来说，一方面，目标出现的几率相对较小，可获得的纯杂波样本数远远大于可获得的目标样本数，导致正负样本数量严重不对称，此时传统支持向量机方法会出现很高的误判率；另一方面，不同雷达目标一维距离像千差万别，甚至同一目标在不同姿态角下的一维距离像也存在很大差异，因此，很难将各种不同雷达目标归为一类。两方面的因素均导致传统支持向量机方法难以满足雷达距离扩展目标检测的要求。在雷达杂波背景未知情况下，通过多距离单元信息的合理融合，设计简单有效的距离扩展目标自适应智能融合检测方法具有重要的现实意义。
三、
【发明内容】
[0006]1.要解决的技术问题
[0007]在雷达杂波背景未知情况下，为了克服基于统计检验的目标检测方法与实际环境失配时导致性能急剧下降、传统支持向量机方法误判率过高且无法克服正负样本数量严重不对称等不足，本发明采用单类支持向量机(OCSVM)，提出一种简单有效的距离扩展目标自适应智能融合检测方法。
[0008]2.技术方案[0009]本发明所述距离扩展目标自适应智能融合检测方法包括以下技术措施:
[0010]步骤I从杂波数据库中提取训练样本
[0011]通过对待检测区域周围的无目标范围进行雷达照射，获得与待检测单元邻近的不包含目标的杂波辅助数据，建立初始杂波数据库；从数据库中提取待检测区域周围的N个雷达杂波一维距离像数据(Xi，i=l,...，N)作为训练样本，其中，由M个距离单元回波幅值组成的一维距离像Xi可以表示为:
[0012]
【权利要求】
1.雷达距离扩展目标自适应智能融合检测方法，其特征在于包括以下步骤: 步骤I从杂波数据库中提取训练样本 通过对待检测区域周围的无目标范围进行雷达照射，获得与待检测单元邻近的不包含目标的杂波辅助数据，建立初始杂波数据库；从数据库中提取待检测区域周围的N个雷达杂波一维距离像数据(Xi，i=l,...，N)作为训练样本，其中，由M个距离单元回波幅值组成的一维距离像Xi可以表示为: 式中，Xi (m)表示第i个训练样本Xi中第m个距离单元对应的幅值分量； 步骤2对训练样本进行归一化处理 对训练样本中的距离像Xi的每个元素分别进行能量归一化，得到归一化一维距离像X1 = [x, (I),...,Xi (m)...,Xi (M)]，其中，
【文档编号】G06F17/30GK103544296SQ201310525779
【公开日】2014年1月29日 申请日期:2013年10月22日 优先权日:2013年10月22日
【发明者】简涛, 何友, 苏峰, 平殿发, 张韫, 黄晓冬, 沈剑 申请人:中国人民解放军海军航空工程学院