[发明专利]一种高分辨率运动声呐知识基的目标检测方法

权利要求书

1.一种高分辨率运动声呐知识基的目标检测方法，所述方法包括：

步骤1)通过数据仿真、数据处理、目标检测与知识归纳，建立用于环境感知的第一知识库和用于目标检测的第二知识库；

步骤2)从第一知识库获取当前声呐环境数据的匹配归一化处理参数，并对被检测数据周围的多组环境数据进行归一化处理与参数估计，获取当前检测数据的环境参数估计值和目标干扰情况；

步骤3)基于当前检测数据的环境参数估计值和目标干扰情况，从第二知识库中查找当前检测数据环境所对应的匹配归一化处理参数α值，基于该α值对当前检测数据进行归一化处理和背景功率估计；

步骤4)获取当前检测数据的背景功率估计值后，根据虚警率要求获取检测门限，将检测单元值与检测门限值比较，如果检测单元值大于等于检测门限值，则当前检测单元为目标，否则为背景。

2.根据权利要求1所述的高分辨率运动声呐知识基的目标检测方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：

步骤1-1)基于背景模型、目标模型及干扰模型，产生所需的声呐背景、目标和目标干扰数据；

步骤1-2)基于α截集技术的模糊统计方法选取归一化处理参数α对步骤1-1)产生的数据进行归一化处理；

步骤1-3)基于声呐背景数据，对数据的背景模型参数进行估计；

步骤1-4)基于归一化处理后的声呐背景、目标和目标干扰数据，利用K分布模型的CFAR检测方法实现目标检测；

步骤1-5)通过步骤1-2)-步骤1-4)对不同参数数据的处理结果及检测结果进行分析，得出不同参数数据下的最佳归一化处理参数；由此建立第一知识库和第二知识库。

3.根据权利要求2所述的高分辨率运动声呐知识基目标检测方法，其特征在于，所述步骤1-1)具体包括：

步骤1-1-1)基于K分布背景模型仿真产生不同参数的K分布背景数据；

K分布模型有两部分成分组成：一部分是局部均值成分，另一部分是斑纹成分；K分布模型有两个参数，一个为决定K分布形状的形状参数v，另一个为决定K分布数据功率的尺度参数；

步骤1-1-2)根据目标及干扰信号特征，由sinc函数产生目标数据和目标干扰数据。

4.根据权利要求3所述的高分辨率运动声呐知识基的目标检测方法，其特征在于，所述用于环境感知和参数估计的第一知识库的第一列是声呐数据的形状参数，第二列是第一列形状参数所匹配的归一化处理参数α的值；所述用于目标检测的第二知识库第一列是声呐数据的形状参数，第二列是待检测数据为均匀背景时第一列形状参数所匹配的归一化处理参数α的值，第三列是待检测数据为多目标干扰时第一列形状参数所匹配的归一化处理参数α的值。

5.根据权利要求4所述的高分辨率运动声呐知识基的目标检测方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：

步骤2-1)当环境参数未知时，从第一知识库选取最大形状参数对应的归一化处理参数α值；

步骤2-2)对被检测数据周围的多组环境数据采用步骤2-1)的归一化处理参数α值进行归一化处理与参数估计，然后对多组数据的参数估计值取中值，作为当前检测数据的环境参数值；

步骤2-3)根据当前检测数据的环境参数值，从第一知识库匹配归一化处理参数α值；

步骤2-4)对被检测数据周围的多组环境数据采用步骤2-3)的归一化处理参数α值进行归一化处理与参数估计，然后对多组数据的参数估计值取中值，作为当前检测数据的环境参数估计值；

步骤2-5)通过对远大于背景一定程度数据的数量进行统计，估计目标干扰情况是均匀背景还是多目标干扰。