[發明專利]一種基于連通區域特征的海面漂浮小目標檢測方法

有效

• 申請號: 202010543795.6
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111707998B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 許述文;陳康權;白曉惠;水鵬朗
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173
• 代理人: 王越

1.一種基于連通區域特征的海面漂浮小目標檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1)構造U-Net網絡

U-Net網絡由卷積層、池化層和正則化層重復拼接而成，使用ReLU激活函數處理卷積層輸出，卷積核大小設置為3×3×n_f，并且每次下采樣核個數n_f加倍，每次上采樣核個數n_f減半；

步驟2)制作U-Net網絡訓練數據集

步驟2a)獲取雷達回波數據：

利用雷達發射機對海面發送信號，雷達接收機接收由海面反射回來的回波數據，獲取雷達回波數據，該回波數據分為純雜波數據和包含目標的回波數據；從包含目標回波數據中選取部分距離單元作為訓練單元，訓練單元時間序列為：z(n),n＝1,2,...,N；將純雜波的距離單元作為參考單元，參考單元時間序列為：z_p(n),n＝1,2,...,N，p＝1,2,...,Q，Q為參考單元數，N為時間序列的長度；

步驟2b)對訓練單元時間序列z和參考單元時間序列z_p進行塊白化，再利用近似最大似然估計方法迭代得到每個子區間的雜波向量的散斑協方差矩陣；使用經迭代后的協方差矩陣對訓練單元回波和參考單元回波進行分塊白化，可以得到白化后的訓練單元回波向量和參考單元回波向量；

步驟2c)制作白化時頻圖數據集：

計算訓練單元的平滑維格納-威利分布和參考單元的平滑維格納-威利分布；再將訓練單元的平滑維格納-威利分布和參考單元的平滑維格納-威利分布保存為時頻圖像格式，得到白化后的訓練單元時頻圖像數據集和參考單元的時頻圖像數據集；

步驟2d)制作訓練單元白化時頻圖數據集對應的訓練標簽：

使用圖像標注工具labelme對訓練單元時頻圖數據集中目標所在連通區域進行標注，標注后生成json文件，將json文件解析得到所需的標簽圖片集；

步驟3)訓練U-Net網絡：

采用300張訓練單元的時頻圖作為訓練集，30張訓練單元的時頻圖作為驗證集，利用Adam算法進行網絡訓練；

步驟4)計算檢測統計量：

將時頻圖輸入到U-Net網絡獲得RGB格式的連通區域提取圖，并將連通區域提取圖轉化為二值圖像，背景灰度值設置為0，目標灰度值設置為255，則通過統計大于0的像素點的個數可得到連通區域的面積，即檢測統計量D；

步驟5)確定檢測門限：

將含有純雜波的參考單元的白化時頻圖數據集輸入訓練好的U-Net網絡，計算檢測統計量D，并通過蒙特卡洛仿真得到檢測門限T；

步驟6)檢測：

將待檢測單元的變化時頻圖輸入訓練好的U-Net網絡，計算檢測統計量D；其中，待檢測單元為未知單元；比較檢測統計量D和檢測門限T的大小，根據比較結果對目標檢測進行判決：

如果D≥T，則認為有目標；

如果D＜T，則認為無目標。

2.根據權利要求1所述的基于連通區域特征的海面漂浮小目標檢測方法，其特征在于：所述的步驟2b)的具體步驟為：

將訓練單元時間序列z和參考單元時間序列z_p分別截為長度為M不重疊的短向量，即：

z＝[z₁,z₂,...,z_m,...,z_N/M]^T

z_p＝[z_p,1,z_p,2,...,z_p,m,...,z_p,N/M]^T,p＝1,2,...,Q

其中向量z_m表示訓練單元時間訓練的第m個短向量，z_p,m表示參考單元時間序列的第m個短向量，m＝1,2,...,N/M，利用近似最大似然估計方法迭代得到每個子區間的雜波向量的散斑協方差矩陣：

使用經迭代后的協方差矩陣對訓練單元回波和參考單元回波進行分塊白化，可以得到白化后的訓練單元回波向量和參考單元回波向量：

3.根據權利要求2所述的基于連通區域特征的海面漂浮小目標檢測方法，其特征在于：所述的步驟2c)的具體步驟為：

步驟2c)制作白化時頻圖數據集：

計算訓練單元的平滑維格納-威利分布和參考單元的平滑維格納-威利分布：

其中，上標*表示共軛，g(m)為時間平滑窗，h(k)為頻率平滑窗，E表示時間平滑窗長的一半，F表示頻率平滑窗長的一半，Δf_d為歸一化多普勒頻率的采樣間隔，n＝1,2,...,N,l＝1,2,...,N；

將經平滑維格納-威利分布和參考單元的平滑維格納-威利分布計算的訓練單元的時頻矩陣都保存為圖像格式，得到白化后的訓練單元時頻圖數據集。