[发明专利]一种基于人工智能的雷达探测环境估计方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的雷达探测环境估计方法，其特征在于：

步骤一：建立基于先验知识库的雷达探测环境智能反演估计架构，该架构包括五部分：实时反演基础数据接收处理、雷达探测环境与雷达回波特征知识库、反演资源模型、基于人工智能反演计算及修正补偿；

步骤二：建立雷达探测环境与海杂波关联映射决策模型、通过灰色关联分析法及改进熵法，计算两者之间关联因素及关联权重、进行关联检验、制定冲突消解策略，实现雷达探测环境与海杂波的关联性挖掘；

步骤三：建立雷达探测环境先验知识库，该特征库为“大气波导等级-气象参数特征-水文参数特征-回波功率-低空电磁传输衰减特征”映射关系，其数据基础具有仿真模拟及实测数据两种；

步骤四：在反演前基于实测回波数据结合先验知识库，通过聚类分析判断大气波导有无、大气波导类型及大气波导等级，作为后续基于海杂波反演雷达探测环境先验信息；然后利用Kmeans算法基于实际雷达回波数据结合先验知识信息，进行大气波导特征参量估计，实现雷达探测环境准确估计，并通过建立海况、海态对大气波导特征的影响分析进行修正补偿，进一步提升准确性。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的雷达探测环境估计方法，其特征在于：所述步骤二还包括：采用灰色关联分析法分析雷达探测环境参数，包括大气温度、海表温度、大气湿度、大气压强、风向、风速、浪高、流速与海杂波功率关联性，建立海杂波功率与其他要素的样本矩阵，利用熵值计算差异系数，得出权重向量，计算海杂波功率与雷达探测环境之间的关联要素权重。