[发明专利]一种基于多域多维特征融合的海面小目标检测方法有效

专利信息
申请号: 202010596437.1 申请日: 2020-06-28
公开(公告)号: CN111580064B 公开(公告)日: 2022-07-12
发明(设计)人: 施赛楠;董泽远;杨静;姜丽 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 210044 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 多维 特征 融合 海面 目标 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于多域多维特征融合的海面小目标检测方法,包括如下步骤:

(1)假设雷达接收HH、HV、VH、VV四个极化通道的回波矩阵Z=[zHH,zHV,zVH,zVV],其中,zHH,zHV,zVH,zVV分别代表四个极化通道的回波向量,每个回波向量包含N个脉冲,构建二元假设检验的雷达检测问题,回波矩阵Z为待检测单元,回波矩阵Z周围K个参考距离单元的回波矩阵Zk=[zHH,k,zHV,k,zVH,k,zVV,k],k=1,2,...,K;

(2)对所述回波矩阵Z,分别提取四个极化通道回波向量的M维特征,构建高维特征矩阵ξ=[ξi,j,i=1,...,M;j=1,...,4],i表示特征域,j表示极化域,从时域、频域和时频域中提取M个特征,即从所述时域中,提取Hurst指数和相对平均幅度两个幅度特征,从所述频域中,提取相对多普勒峰高和相对向量熵两个频谱特征,从所述时频域中,提取脊能量、连通区域的数量和连通区域的最大尺寸三个时频特征;

(3)对所述高维特征矩阵ξ,按照极化通道,各自进行归一化处理,获得高维归一化特征矩阵

(4)对于所述归一化特征矩阵对四种极化通道进行线性加权特征融合,获得M维特征向量其中,T表示转置;

(5)对所述M维特征向量将M维特征向量降到3维特征向量实现特征域线性融合,在3D特征空间中为统计量;

(6)在给定的虚警率Pfa下,采用凸包算法获得H0假设下虚警可控的判决区域Ω;

(7)根据所述3维特征向量和判决区域Ω,判决回波矩阵Z中是否存在目标:

若则属于H0假设,表明回波矩阵中不存在目标;

若则属于H1假设,表明回波矩阵中存在目标。

2.根据权利要求1所述基于多域多维特征融合的海面小目标检测方法,其特征在于:所述M的取值范围为大于3。

3.根据权利要求1所述基于多域多维特征融合的海面小目标检测方法,其特征在于:步骤(5)中,通过PCA的方法,将M维特征向量降到3维特征向量。

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