[發(fā)明專利]一種用于船用導(dǎo)航雷達(dá)的弱小目標(biāo)檢測方法

有效

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• 申請日: 2012-04-05
• 公開（公告）號(hào): CN102621533A
• 公開（公告）日: 2012-08-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 盧寧;陳華;唐偉;韓世雄;許宏志
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S7/40
• 分類號(hào): G01S7/40
• 代理公司: 電子科技大學(xué)專利中心 51203
• 代理人: 周永宏

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于船用導(dǎo)航雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及其中的弱小目標(biāo)檢測方法。

背景技術(shù)

船用導(dǎo)航雷達(dá)是船舶不可缺少的導(dǎo)航設(shè)備之一，但是船用雷達(dá)的目標(biāo)檢測性能常常會(huì)受到海雜波的影響。海雜波即為來自海洋表面的雷達(dá)反射回波，是船艦導(dǎo)航雷達(dá)的主要雜波源。通常情況下它不像地雜波是一種分布散射現(xiàn)象，而是表現(xiàn)出更強(qiáng)的動(dòng)態(tài)特性，因此海雜波的存在嚴(yán)重的影響了雷達(dá)對(duì)海上目標(biāo)的檢測性能。而隨著近些年海運(yùn)事業(yè)、港口貿(mào)易經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，船舶對(duì)導(dǎo)航雷達(dá)的目標(biāo)檢測的速度、精度和抗干擾能力的要求越來越高，以用來能夠準(zhǔn)確、及時(shí)地發(fā)現(xiàn)海面目標(biāo)，減小事故發(fā)生幾率。所以研究海雜波的特性，把海雜波抑制掉對(duì)船舶的安全航行及民用海上救生等方面的應(yīng)用是很有意義的。

目前處理海雜波主要有兩種方法：一個(gè)是以傳統(tǒng)力學(xué)為基礎(chǔ)，建立的海雜波分布模型，如瑞利(Rayleigh)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)(Log-Normal)分布、韋布爾(Weibul)分布和K分布；另一個(gè)方法是基于海雜波混沌動(dòng)力學(xué)特性，建立海雜波模型。

然而經(jīng)過對(duì)海雜波的深入研究，發(fā)現(xiàn)海雜波并非完全是一種隨機(jī)信號(hào)，包含了很大程度上的確定性因素。基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的建模方法，僅僅只是模擬海雜波的表面特性，無法模擬海雜波的內(nèi)在特性，而且當(dāng)海雜波幅度較大，目標(biāo)較小的時(shí)候，如(1)掠海飛行的小型飛機(jī)、導(dǎo)彈；(2)小型艦船、導(dǎo)航浮標(biāo)、小片的冰，漂浮在海面的油污，這些可能會(huì)對(duì)導(dǎo)航帶來潛在的危機(jī)等等。基于統(tǒng)計(jì)特性建立的模型，在強(qiáng)海雜波和低虛警概率條件下發(fā)現(xiàn)弱小目標(biāo)的能力有限，因此如果能夠在一定程度上消除或減少海雜波的干擾，將有可能在很大程度上提高海防預(yù)警雷達(dá)的目標(biāo)檢測性能。

傳統(tǒng)的海雜波背景下目標(biāo)檢測方法，主要是基于統(tǒng)計(jì)特性利用其表面看似隨機(jī)過程而建立起來的分布模型上進(jìn)行目標(biāo)檢測的，認(rèn)為海雜波是線性的，目標(biāo)的回波遠(yuǎn)大于海雜波回波，設(shè)定檢測門限，因此這種方法只能檢測出較大的目標(biāo)。然而假如目標(biāo)較小，海雜波較強(qiáng)的情況下；恒虛警目標(biāo)檢測方法是束手無策的，很難檢測出弱小目標(biāo)，甚至導(dǎo)致漏檢的發(fā)生。

目前基于混沌特性的目標(biāo)檢測方法主要是利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radical?Basis?Function)進(jìn)行檢測，雖然此方法確實(shí)可行，但也存在著“維數(shù)災(zāi)難”這個(gè)缺點(diǎn)，而恰恰網(wǎng)絡(luò)收斂的速率對(duì)輸入空間維數(shù)的依賴正是這個(gè)“維數(shù)災(zāi)難”。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，逼近函數(shù)的固有復(fù)雜度與輸入空間維數(shù)成指數(shù)增長關(guān)系，根本原因是定義在高維空間的函數(shù)很可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)比低維空間上的函數(shù)復(fù)雜得多，而且不易區(qū)分這些復(fù)雜的東西，另外RBF網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練耗時(shí)也是相對(duì)很大。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有的船用導(dǎo)航雷達(dá)的弱小目標(biāo)檢測中存在的上述問題，提出了一種用于船用導(dǎo)航雷達(dá)的弱小目標(biāo)檢測方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種用于船用導(dǎo)航雷達(dá)的弱小目標(biāo)檢測方法，包括訓(xùn)練過程和檢測過程，具體的，所述訓(xùn)練過程包括如下步驟：

利用海雜波訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行海雜波相空間的重構(gòu)，具體包括如下分步驟：

S11：計(jì)算嵌入維數(shù)m；

S12：計(jì)算延遲時(shí)間τ；

S13：根據(jù)延遲時(shí)間τ和嵌入維數(shù)m，把海雜波訓(xùn)練數(shù)據(jù)從時(shí)間序列構(gòu)造成奇異吸引子軌跡向量其中，x_j表示海雜波訓(xùn)練數(shù)據(jù)中第j個(gè)采樣點(diǎn)的海雜波數(shù)據(jù)，n根據(jù)海雜波訓(xùn)練數(shù)據(jù)總的數(shù)目和嵌入維數(shù)m得到；

利用重構(gòu)得到的奇異吸引子軌跡向量對(duì)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，所述灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體包括如下參數(shù)，輸入?yún)?shù)序號(hào)t；網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)y₂(t)，…，y_n(t)；網(wǎng)絡(luò)權(quán)值w₂₁，w₂₂，…，w_2n，w₃₁，w₃₂，…，w_3n；網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值y₁；灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四層：第一層LA、第二層LB、第三層LC、第四層LD，具體包括如下分步驟：

S21.根據(jù)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征初始化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

S22.根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)權(quán)值w₁₁，w₂₁，w₂₂，…，w_2n，w₃₁，w₃₂，…，w_3n；

S23.對(duì)每一個(gè)輸入序列計(jì)算每層輸出：

LA層：

LB層：

LC層：y₂(t)，…，y_n(t)與一一對(duì)應(yīng)；