專利名稱：基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于雷達(dá)信號(hào)處理和檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及對(duì)海探測(cè)雷達(dá)的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。
背景技術(shù)：
海雜波中微弱目標(biāo)尤其是“低(低掠射角)、慢(靜止或慢速運(yùn)動(dòng))、小(目標(biāo)尺寸小)”目標(biāo)的檢測(cè)技術(shù)始終是雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的難題，不僅具有理論重要性，而且在軍用和民用上均占有非常重要的地位。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)方法都是基于統(tǒng)計(jì)理論的，將海雜波視為隨機(jī)過程，但目標(biāo)模型和雜波模型均呈多樣化發(fā)展趨勢(shì)，尤其是雜波分布模型，在復(fù)雜環(huán) 境中往往不成立或不完全成立，這就使經(jīng)典目標(biāo)檢測(cè)方法由于模型失配而不能取得預(yù)期的檢測(cè)結(jié)果。。Haykin等從混沌和分形等角度出發(fā)，采用關(guān)聯(lián)維數(shù)和盒維數(shù)等特征量從海雜波中檢測(cè)微弱目標(biāo)，但當(dāng)信雜比(Signal-to-Clutter Ratio, SCR)持續(xù)降低時(shí),檢測(cè)結(jié)果不盡人意，而且很難實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。海雜波中微弱目標(biāo)的共同點(diǎn)是，由于雷達(dá)分辨低、距離遠(yuǎn)、背景強(qiáng)等因素，無論是在時(shí)域還是在頻域，目標(biāo)分辨單元中的信雜(噪)比都很低，海雜波會(huì)淹沒微弱目標(biāo)信號(hào)，能量積累效果差，這些都嚴(yán)重降低了檢測(cè)性能。與地物雜波不同，海面的粗糙程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于地面，并且海面不斷地運(yùn)動(dòng)起伏，幅值分布復(fù)雜，在例如低掠射角以及高海情的條件下，大量的雜波尖峰還會(huì)造成嚴(yán)重虛警。研究表明，強(qiáng)海雜波背景下，雜波幅度概率密度函數(shù)表現(xiàn)出較長(zhǎng)的“拖尾”現(xiàn)象，稱為海尖峰效應(yīng)。此時(shí)的多普勒譜包括由“慢變信號(hào)”引起的Bragg散射，以及“快變信號(hào)”產(chǎn)生的非Bragg散射(海尖峰，白浪等破碎波)，表現(xiàn)為隨機(jī)分布在不同距離、不同角度上零星運(yùn)動(dòng)或靜止的目標(biāo)，具有強(qiáng)烈的回波起伏特性，嚴(yán)重影響了雷達(dá)對(duì)小目標(biāo)的探測(cè)性能。非Bragg散射導(dǎo)致Bragg譜展寬，體現(xiàn)出明顯的時(shí)變和非平穩(wěn)特性，它的統(tǒng)計(jì)特性和多普勒頻率隨時(shí)間變化，因此海雜波的頻譜是時(shí)間和頻率兩個(gè)變量的函數(shù)，應(yīng)從時(shí)間和頻率兩方面對(duì)海雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。當(dāng)海面環(huán)境較為平穩(wěn)時(shí)(通常低于2級(jí)海況)，海面目標(biāo)與雷達(dá)的相對(duì)平動(dòng)對(duì)回波的多普勒頻率影響最大。然而，在高海況時(shí)，海上目標(biāo)隨海面顛簸導(dǎo)致姿態(tài)變化，引起雷達(dá)回波功率調(diào)制效應(yīng)，不僅存在平動(dòng)，艦船還繞參考點(diǎn)作三軸轉(zhuǎn)動(dòng)(偏航運(yùn)動(dòng)、俯仰運(yùn)動(dòng)、橫滾運(yùn)動(dòng))，導(dǎo)致散射點(diǎn)的多普勒頻率隨時(shí)間非線性變化。因此，新的檢測(cè)算法應(yīng)能較好地處理時(shí)變、非平穩(wěn)和非線性信號(hào)。近年來，微多普勒理論的研究已成為信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)新的技術(shù)熱點(diǎn)，將目標(biāo)或目標(biāo)部件除質(zhì)心平動(dòng)以外的振動(dòng)、轉(zhuǎn)動(dòng)和加速運(yùn)動(dòng)等微小運(yùn)動(dòng)統(tǒng)稱為微動(dòng)，而由目標(biāo)微動(dòng)所引起的多普勒頻移稱為微多普勒。目標(biāo)的微動(dòng)特征反映了目標(biāo)的精細(xì)運(yùn)動(dòng)和幾何結(jié)構(gòu)對(duì)電磁散射的綜合調(diào)制特征，反映了多普勒變化特性，為雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取提供了新的途徑。目標(biāo)距離的周期性將引起目標(biāo)多普勒頻率的周期性，目標(biāo)姿態(tài)變化將對(duì)回波產(chǎn)生調(diào)制特性，反映出目標(biāo)的瞬時(shí)速度變化特性。而海面目標(biāo)，如艦船目標(biāo)，其回波多普勒譜實(shí)質(zhì)是平動(dòng)和微動(dòng)共同作用的結(jié)果。因此，微多普勒非常適于分析海雜波的非Bragg散射特性，以及高海況條件下的目標(biāo)檢測(cè)。時(shí)頻分析方法是研究非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具，能夠給出特定時(shí)間和特定頻率范圍的能量分布，描述了非平穩(wěn)信號(hào)的頻率隨時(shí)間的變化過程。因此，時(shí)頻分布被廣泛用于分析微多普勒的特性，并進(jìn)行微動(dòng)特征提取與參數(shù)估計(jì)。第一類時(shí)頻表示方法是線性時(shí)頻表示，例如短時(shí)傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform, STFT),無交叉項(xiàng),但受不確定原理的制約，時(shí)頻分辨率較低；另一種時(shí)頻表示方法是非線性時(shí)頻表示，例如Winger-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD),在多目標(biāo)存在的情況下,運(yùn)算量大且交叉項(xiàng)嚴(yán)重影響微動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)。由于微動(dòng)信號(hào)在一定程度上可近似為調(diào)幅-線性調(diào)頻信號(hào)(AmplitudeModulation-Linear Frequency Modulation, AM-LFM),或者近似分段的 AM-LFM 信號(hào)，定義為s(0 = Σ4εχΡ(+ J^t2), \t\<T·i式中，Ai (t)為第i個(gè)微動(dòng)信號(hào)幅度，f和k分別為中心頻率和調(diào)頻率。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform, FRFT)對(duì)LFM有良好的能量聚集性和檢測(cè)性能，無交叉項(xiàng)的干擾，但FRFT缺少時(shí)域定位的功能。在FRFT中加入滑動(dòng)的短時(shí)窗函數(shù)，得到短時(shí)FRFT (Short-Time FRFT, STFRFT)，通過窗函數(shù)的滑動(dòng)完成整個(gè)時(shí)間上的信號(hào)局部性質(zhì)分析，可得到在任意時(shí)刻的該段信號(hào)的頻率變化，極大地?cái)U(kuò)展了 FRFT的應(yīng)用范圍。因此，采用STFRFT處理微動(dòng)信號(hào)，能夠提高強(qiáng)海雜波背景下的微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性倉(cāng)泛。

發(fā)明內(nèi)容
I.要解決的技術(shù)問題本發(fā)明的目的在于利用海面目標(biāo)的微動(dòng)特征，提供一種基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其中要解決的技術(shù)問題包括(I)海雜波的非Bragg散射，如海尖峰，在高海況時(shí)尤為明顯，使得目標(biāo)回波被海雜波覆蓋，SCR低，容易造成虛警；(2)傳統(tǒng)的檢測(cè)方法未利用目標(biāo)的微動(dòng)特征，丟失有用信息；(3)較為合理地設(shè)置STFRFT的時(shí)間窗長(zhǎng)度；(4)較為合理地設(shè)置最佳FRFT域?yàn)V波器參數(shù)，更好地提取多分量微動(dòng)信號(hào)特征。2.技術(shù)方案本發(fā)明所述的基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其特征在于包括以下技術(shù)措施步驟一、海尖峰識(shí)別在接收端，將接收并經(jīng)過放大和解調(diào)處理后得到的同一距離單元內(nèi)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)根據(jù)尖峰幅度門限、尖峰寬度和尖峰間隔約束條件進(jìn)行海尖峰判斷，將海雜波數(shù)據(jù)分為海尖峰序列和不含海尖峰的海雜波背景序列；步驟二、海雜波數(shù)據(jù)篩選分別計(jì)算各個(gè)海雜波背景序列的平均功率水平，選取最小平均功率對(duì)應(yīng)的海雜波背景序列作為待檢測(cè)數(shù)據(jù)；步驟三、FRFT域微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同變換階數(shù)下的離散FRFT (DFRFT)，取信號(hào)的幅值作為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，與給定虛警概率下的檢測(cè)門限進(jìn)行比較，如果檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量高于門限值，判決為存在微動(dòng)目標(biāo)信號(hào)，否則判決為沒有微動(dòng)目標(biāo)信號(hào)，同時(shí)將超過門限最大峰值所對(duì)應(yīng)的FRFT域作為最佳FRFT域；步驟四、最佳FRFT域?yàn)V波將最佳FRFT域數(shù)據(jù)通過構(gòu)造的窄帶帶通濾波器，濾除除第一微動(dòng)信號(hào)分量外的絕大部分信號(hào)能量，對(duì)濾波后的最佳FRFT域數(shù)據(jù)進(jìn)行逆DFRFT運(yùn)算，獲得第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，將原始雷達(dá)回波數(shù)據(jù)與第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)相消，獲得去除第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)；步驟五、STFRFT域微動(dòng)特征估計(jì)在有限的觀測(cè)時(shí) 間范圍內(nèi)設(shè)置時(shí)間窗長(zhǎng)度，對(duì)第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳變換階數(shù)下的STFRFT運(yùn)算，得到第一微動(dòng)信號(hào)的瞬時(shí)頻率估計(jì)；步驟六、對(duì)去除第一微動(dòng)信號(hào)的雷達(dá)數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行步驟三至步驟五的運(yùn)算，直到檢測(cè)不出微動(dòng)信號(hào)為止。3.有益效果對(duì)比現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)方案所述的基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，有益效果在于(I)該方法可以在抑制海尖峰的同時(shí)保存更多的信號(hào)能量，改善信雜比；(2)該方法對(duì)海雜波與微動(dòng)目標(biāo)具有良好的區(qū)分能力；(3)該方法能有效分離和提取多分量微動(dòng)信號(hào)；(4)該方法具有在強(qiáng)海雜波中檢測(cè)微動(dòng)目標(biāo)和估計(jì)微動(dòng)參數(shù)的能力。
四

說明書附圖I是基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，圖2是基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法的實(shí)現(xiàn)流程圖。
五具體實(shí)施例方式以下結(jié)合說明書附圖I對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。參照說明書附圖1，本發(fā)明的處理流程分以下步驟(I)海尖峰識(shí)別；(2)海雜波數(shù)據(jù)篩選；(3) FRFT域微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；(4)最佳FRFT域?yàn)V波；(5) STFRFT域微動(dòng)特征估計(jì)。以下結(jié)合說明書附圖2對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。參照說明書附圖2，本發(fā)明的具體實(shí)施方式
分以下步驟(I)將經(jīng)過放大和解調(diào)處理后得到的同一距離單元內(nèi)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)送入存儲(chǔ)裝置I進(jìn)行預(yù)處理，得到N個(gè)采樣點(diǎn)的輸入信號(hào)序列c (i)，i = 1，2，. . .，N。(2)將輸入信號(hào)序列c(i)與給定的海尖峰門限Ts、最小尖峰寬度Wmin和最小尖峰間隔Imin —同送入比較器2，進(jìn)行海尖峰判斷，將海雜波數(shù)據(jù)分為海尖峰序列和不含海尖峰的海雜波背景序列，判定準(zhǔn)則如下
權(quán)利要求
1.基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其特征在于包括以下技術(shù)措施 步驟一、海尖峰識(shí)別在接收端，將接收并經(jīng)過放大和解調(diào)處理后得到的同一距離單元內(nèi)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)根據(jù)尖峰幅度門限、尖峰寬度和尖峰間隔約束條件進(jìn)行海尖峰判斷，將海雜波數(shù)據(jù)分為海尖峰序列和不含海尖峰的海雜波背景序列； 步驟二、海雜波數(shù)據(jù)篩選分別計(jì)算各個(gè)海雜波背景序列的平均功率水平，選取最小平均功率對(duì)應(yīng)的海雜波背景序列作為待檢測(cè)數(shù)據(jù)； 步驟三、分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)域微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同變換階數(shù)下的離散FRFT (DFRFT)，取信號(hào)的幅值作為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，與給定虛警概率下的檢測(cè)門限進(jìn)行比較，如果檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量高于門限值，判決為存在微動(dòng)目標(biāo)信號(hào)，否則判決為沒有微動(dòng)目標(biāo)信號(hào)，同時(shí)將超過門限最大峰值所對(duì)應(yīng)的FRFT域作為最佳FRFT域； 步驟四、最佳FRFT域?yàn)V波將最佳FRFT域數(shù)據(jù)通過構(gòu)造的窄帶帶通濾波器，濾除除第一微動(dòng)信號(hào)分量外的絕大部分信號(hào)能量，對(duì)濾波后的最佳FRFT域數(shù)據(jù)進(jìn)行逆DFRFT運(yùn)算，獲得第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，將原始雷達(dá)回波數(shù)據(jù)與第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)相消，獲得去除第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)； 步驟五、短時(shí)FRFT(STFRFT)域微動(dòng)特征估計(jì)在有限的觀測(cè)時(shí)間范圍內(nèi)設(shè)置時(shí)間窗長(zhǎng)度，對(duì)第一微動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳變換階數(shù)下的STFRFT運(yùn)算，得到第一微動(dòng)信號(hào)的瞬時(shí)頻率估計(jì)； 步驟六、對(duì)去除第一微動(dòng)信號(hào)的雷達(dá)數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行步驟三至步驟五的運(yùn)算，直到檢測(cè)不出微動(dòng)信號(hào)為止。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其特征在于步驟一所述海尖峰識(shí)別的方法為 將輸入信號(hào)序列(c⑴，i = 1，2，...，N)與給定的海尖峰門限Ts、最小尖峰寬度Wmin和最小尖峰間隔Imin進(jìn)行比較，判斷是否為海尖峰，將海雜波數(shù)據(jù)分為海尖峰序列和不含海尖峰的海雜波背景序列，判定準(zhǔn)則如下 )c(i)\^Ts -Ws >Wmm 式中，(=指|^(0丨2，在實(shí)際工程中，L設(shè)為5，Wmin設(shè)為0. Is, Imin取值為0. 5s。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其特征在于步驟二所述的海雜波數(shù)據(jù)篩選方法為 f I2、 Z0 =argmin — ^|x,0')| , i = 1，2, , n, j = 1,2, , Mi' j=i J 式中，Xi為第i個(gè)海雜波背景序列，Mi為序列長(zhǎng)度，i0為最小平均功率對(duì)應(yīng)的海雜波背景序列序號(hào)。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其特征在于步驟四所述的最佳FRFT域窄帶帶通濾波器為
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其特征在于步驟五所述的STFRFT運(yùn)算采用的時(shí)間窗長(zhǎng)度為
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，其特征在于步驟五所述的STFRFT運(yùn)算采用如下標(biāo)準(zhǔn)高斯窗函數(shù)
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于短時(shí)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(STFRFT)的海面微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和特征提取方法，屬于雷達(dá)信號(hào)處理和檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟1)海尖峰識(shí)別，將海雜波分為海尖峰序列和不含海尖峰的海雜波背景序列；2)海雜波數(shù)據(jù)篩選，選取最小平均功率對(duì)應(yīng)的海雜波背景序列作為待檢測(cè)數(shù)據(jù)；3)FRFT域微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，以FRFT域信號(hào)幅值作為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量并與門限比較；4)最佳FRFT域?yàn)V波，通過窄帶帶通濾波器，提取多分量微動(dòng)信號(hào)；5)設(shè)置最優(yōu)時(shí)間窗長(zhǎng)度，在STFRFT域估計(jì)微動(dòng)特征。該方法能自適應(yīng)抑制海雜波，改善信雜比，有效分離和提取多分量微動(dòng)信號(hào)，為海面弱目標(biāo)檢測(cè)和特征提取提供了新的途徑，具有推廣應(yīng)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G01S13/88GK102788969SQ201210241358
公開日2012年11月21日 申請(qǐng)日期2012年7月4日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月4日
發(fā)明者何友, 關(guān)鍵, 劉寧波, 宋杰, 王國(guó)慶, 陳小龍, 黃勇 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍海軍航空工程學(xué)院