[发明专利]面向串联式角反射器干扰的雷达图像的目标检测系统

权利要求书

1.一种面向串联式角反射器干扰的雷达图像的目标检测系统，其特征在于包括：异源角反图像信息融合模块、特征提取模块、干扰对抗模块、目标定位模块和结果输出模块；其中，

所述异源角反图像信息融合模块接收传感器采集回的多个雷达无源干扰图像信息，对多个雷达无源干扰图像信息进行融合得到融合后图像，将融合后图像传输给所述特征提取模块；

所述特征提取模块利用时频分析法对融合后图像进行短时傅里叶变换得到图像的STFT谱图，将图像的STFT谱图分别传输给所述干扰对抗模块和所述目标定位模块；

所述干扰对抗模块根据图像的STFT谱图，利用图像的深度非线性特征训练干扰对抗分类器，输出不同目标为真目标的概率预测值，将概率预测值传输给所述结果输出模块；

所述目标定位模块根据图像的STFT谱图通过目标检测算法输出目标位置信息，将目标位置信息传输给所述结果输出模块；

所述结果输出模块设定阈值门限，选择概率预测值高于阈值门限的目标作为真实目标，并输出真实目标的位置信息。

2.根据权利要求1所述的面向串联式角反射器干扰的雷达图像的目标检测系统，其特征在于：所述异源角反图像信息融合模块的工作步骤为：

(11)接收两幅雷达无源干扰图像；

(12)计算两幅雷达无源干扰图像的灰度值，并确定模板图像和基准图像；

(13)令模板图像在基准图像中滑动，计算模板图像和基准图像的灰度互相关系数，将灰度互相关系数的峰值点作为配准位置；

(14)根据配准位置进行像素级图像融合，得到融合后图像。

3.根据权利要求1所述的面向串联式角反射器干扰的雷达图像的目标检测系统，其特征在于：所述特征提取模块的工作步骤为：

(21)根据融合后图像，分析真实回波目标和角反干扰的时频关系，构建时频谱图；

(22)根据时频谱图选择窗函数；

(23)根据步骤(22)选定的窗函数，对融合后的图像进行时域加窗，将融合后图像分割成多个时间段的图像信号；

(24)对步骤(23)所得分割后的多个时间段的图像信号进行傅里叶变换，得到对应时间段的频率分布情况，即为图像的STFT谱图。

4.根据权利要求1所述的面向串联式角反射器干扰的雷达图像的目标检测系统，其特征在于：所述干扰对抗模块的工作步骤为：

(41)以特征提取模块输出的图像的STFT谱图作为干扰对抗模块中对抗神经网络的输入；

(42)对图像中真伪目标的类别进行标记，真实目标类别标记为0，角反干扰类别标记为1；

(43)构造对抗神经网络，将真伪目标共同送入网络进行训练；设计损失函数，使得类内误差最小化，类间误差最大化，从而使得所训练的对抗神经网络具备区分真伪目标的能力；

(44)初始化神经网络参数，包括变量初始化，神经网络各层参数初始化，学习率初始化；

(45)指定训练中止条件，即类内误差精度最小化的阈值ε和训练迭代次数N；

(46)计算神经网络各卷积层和池化层的输出；

(47)计算输出层的输出；

(48)计算每张图像所有目标输出层的预测输出与预设的真实标签的均方根误差，并取平均值作为整体均方根误差；

(49)判断步骤(48)中整体均方根误差是否小于ε或训练迭代次数是否大于N，若满足判断条件，则认为训练结束，输出图像中各目标为真目标的概率预测值。