[發明專利]一種基于奇異譜分解的海雜波壓制及目標檢測方法

在審

• 申請號: 202011042775.7
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112162269A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 馬紅光;龍正平;宋小杉;閆彬舟
• 申請（專利權）人: 西安大衡天成信息科技有限公司
• 主分類號: G01S13/04
• 分類號: G01S13/04;G01S7/41
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

一種基于奇異譜分解(Singular Spectrum Analysis,SSA)的海雜波壓制及目標檢測方法，首先計算回波數據的自相關函數，以自相關函數的第一過零點位置作為重構雷達回波數據軌跡矩陣的維數，構建回波數據的Toeplitz矩陣、求得主分量(Principal Component Analysis,PCA)數量，依據PCA數量判斷回波中是否包含目標；而后對雷達回波進行奇異譜分解，重構主分量和次分量(Minor Component Analysis,MCA)對應的時間序列，當回波中包含目標時，取最大主分量對應的時間序列、舍去其他分量對應的時間序列；反之，則選擇最小次分量對應的時間序列而舍去其他分量對應的時間序列，這一處理過程可被視為不依賴回波統計學模型的自適應濾波，經處理后的雷達回波數據中海雜波強度被有效壓制，有利于提高后續弱小目標的檢測概率。

技術領域

本發明屬于目標檢測技術領域，涉及海雜波背景下的目標檢測，為一種基于奇異譜分解的海雜波壓制及目標檢測方法。

背景技術

海雜波是指對海觀測雷達波束照射到海面時所產生的回波，海雜波的特性與雷達波束覆蓋的區域面積、海浪高度(即海況)、雷達工作主頻及帶寬等因素密切相關，通常海雜波反映了由重力引起的排浪的運動特性和海面張力引起的管狀細碎波的微動特性，即海雜波包含2個主分量，海雜波的幅度、帶寬等參數隨海況的變化呈現出非平穩、非線性特性，如附圖1中(a)和(b)所示，為利用加拿大McMaster大學IPIX雷達測量的海雜波數據(http://soma.ece.mcmaster.ca/ipix/dartmouth/datasets.html)的時域幅度圖，存在明顯的尖峰，且尖峰的強度與數量隨海況的增高而增加，附圖2為上述海雜波數據的頻譜圖，如其中(a)和(b)所示，可見高海況時由于海面張力波引起的微動特性加劇而導致其帶寬顯著展寬。對海雜波背景下弱小目標檢測方法的研究一直是雷達信號處理領域的熱點，在民用領域內被用于檢測海面漂浮物(浮冰、小型船舶和飛行器殘骸等)，為民用船舶導航和海上搜救等提供技術支持。在軍事領域中，該方法被用于探測海上具有隱身特性的艦船、潛艇潛望鏡和貼近海面飛行的飛行器等，傳統的方法是將海雜波視為一種復雜的平穩隨機過程，通過大量的觀測數據建立統計學意義上的概率模型，如Weibull分布，log-normal分布、復合K分布模型和Pareto分布等，進而利用成熟的檢測方法實現目標檢測。然而，對海雜波平穩性的假設是建立在短觀測時間基礎上的，為提高弱小目標的檢測概率，雷達不得不增加對目標區域的觀測時間，以提高經過相干積累后目標回波能量，但是隨觀測時間的增長海雜波將不再是平穩隨機過程，如附圖3中(a)和(b)所示，為南非CSIR TFC15_023.01海雜波數據集的Pareto分布參數，其形狀參數k和尺度參數sigma均隨距離單元的不同而隨機波動，若采用固定模型參數必然會造成較大的測量誤差。

綜上，對海觀測雷達為探測海上弱小目標，通常以增加對海面目標區域的觀測時間來增強目標的回波能量，然而在大相干處理時間內所接收的海面回波(海雜波)強度也相應增強，且呈現出非線性、非高斯和非平穩特性，傳統的海雜波背景下的弱小目標檢測方法均是將海雜波視為服從某種概率密度分布，以有無目標時的概率密度分布特征之間的差異檢測目標，傳統方法忽略了海雜波的非平穩特性，在高海況時虛警概率過高，不適用于大相干處理時間的目標檢測。

為解決上述問題，雷達工程領域內的專家學者進行了大量的研究工作，已有一定數量的研究成果。經典的解決方案之一是對雷達回波的統計學特性進行動態跟蹤，按特性相近的原則對其進行分段處理，在工程層面上解決了部分問題，但隨著海況的提高，雷達回波數據的分段越來越短，最終與短時觀測的情形無本質的差異，致使對弱小目標探測時仍存在較高的虛警概率、較低的發現概率，因此，基于統計學特性的信號處理方法在高海況條件下已不滿足工程的需要，必須尋找不依賴統計學模型的海雜波抑制方法，進而解決這一難題。

發明內容