[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
| 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 | ||
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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