[发明专利]一种利用重构回波进行稀疏时频表示的地雷目标鉴别方法无效

专利信息
申请号: 201410203138.1 申请日: 2014-05-14
公开(公告)号: CN103969636A 公开(公告)日: 2014-08-06
发明(设计)人: 王玉明;张汉华;李杨寰;王建;宋千;陆必应;周智敏;金添;安道祥;范崇祎 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科学技术大学
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41;G01S13/90;G06F19/00
代理公司: 国防科技大学专利服务中心 43202 代理人: 曹德斌
地址: 410073 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 利用 回波 进行 稀疏 表示 地雷 目标 鉴别方法
【说明书】:

技术领域

发明属于GP-SAR(地表穿透合成孔径雷达:Ground Penetrate Synthetic Aperture Radar)信号处理领域,具体涉及一种利用重构回波进行稀疏时频表示的地雷目标鉴别方法。

背景技术

GP-SAR具有良好的土壤和植被穿透能力,广泛应用于地雷等浅地表目标的探测。由于强地杂波的存在,以及土壤对信号的衰减,浅埋于地表的地雷目标回波响应相比其它目标要弱,导致常规的信号处理方法不能有效解决GP-SAR图像中地雷目标的检测问题。为了去除地雷目标检测图中的大量虚警,需要采取有效的地雷目标鉴别方法。地雷目标鉴别方法中提取地雷目标有别于其它目标和杂波的特征至关重要,目前大多数算法只关注地雷目标时域或频域特征某一方面,实用性不够。2005年Sun Yi-jun和Li Jian(Sun Yi-jun,and Li Jian,Landmine detection using forward-looking ground penetrating radar[C].Proceedings of SPIE,2005,5794:1089-1097.Sun Yi-jun,and Li Jian,Plastic Landmine Detection Using Time-Frequency Analysis for Forward-Looking Ground Penetrating Radar[C].Proceedings of SPIE,2005,5089:851-862.)基于车载探测平台,提出对地雷目标的一维距离剖线进行时频变换,利用其中的时频联合特征进行鉴别,取得了较好的鉴别效果。2011年Shi Y F(Shi Y F,Song Q,Jin T,et al..Landmine detection based on two-dimension time-frequency feature[J].Signal Processing,2011,27(12):1898-1903.)又对该方法中的时频分解原子基进行了改进,提取更加精确的时频特征,进一步提高鉴别性能。

在现代战争环境中,防坦克地雷场往往采用布雷车、火箭布雷和机载抛撒布雷等大面积机动布设的方式,具有很高的突然性和隐蔽性,往往容易造成士兵的恐慌心理,打击军队士气,迟滞装甲部队的快速推进。低空或空中平台的GP-SAR探雷技术,不受地形限制,不受雷区是否是敌占区限制,探测范围大,探测效率高,并且由于避免了和雷区地面的接触,具有很高的安全性,不仅将成为未来快速、高效、准确的浅埋雷场探测技术的发展方向,而且具有重要的人道主义和军事应用意义。在车载平台下,GP-SAR距离地雷目标较近,获取的GP-SAR图像中地雷目标信杂比(SCR:signal clutter ratio)较高,一维距离剖线的时频特征,能准确反映地雷目标特性。然而,当搭载在低空或空中平台,GP-SAR距离地雷目标较远,获取的GP-SAR图像中地雷目标SCR较低时,受噪声的影响,选取的一维距离剖线常常偏离地雷中心,进而使得基于一维距离剖线时频图提取的特征,可分性较差,无法在SCR较低时满足地雷目标的鉴别需求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对现有GP-SAR地雷目标鉴别方法在信杂比较低时,鉴别性能不能满足装备应用需求的缺点,提出一种基于回波重构的地雷目标鉴别方法。

为了解决上述技术问题,本发明采提供一种利用重构回波进行稀疏时频表示的地雷目标鉴别方法,包括以下步骤:

(s1)获取GP-SAR图像中的感兴趣区域(感兴趣区域:Region of Interesting,缩写为ROI)图像,并对所述感兴趣区域进行二维傅里叶变换,获得感兴趣区域的波数域图像。

(s2)根据正侧视条带雷达波数域中频率与入射角的关系,计算所述步骤(s1)中波数域图像中随入射角变化的目标频率响应估计值;并根据目标频率响应估计值进行回波重构;

(s3)引入稀疏原子基,对所述步骤(s2)中重构的回波进行稀疏时频表示处理,并提取特征矢量;

(s4)初始化线性判决鉴别器参数,并引入若干个训练样本,计算得到最终的线性判决鉴别器参数;

(s5)根据所述步骤(s3)中提取的特征矢量和所述步骤(s4)中获得的最终线性判决鉴别器参数,鉴别所述感兴趣区域是否存在地雷目标。

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