[发明专利]一种基于分形Hurst指数的智能海面杂波区域分类方法

权利要求书

1.一种基于分形Hurst指数的智能海面杂波区域分类方法，其特征在于：

步骤1：在特定方向上，使用雷达对海面进行探测，得到包括快时间和慢时间维度的雷达回波视频数据。

步骤2：沿着距离单元，计算每个距离单元上的分形Hurst指数；

步骤3：绘制分形Hurst指数-距离单元图像；

步骤4：使用图像为“S”形的函数对步骤3所得图像进行拟合，得到函数表达式；

步骤5：求解步骤4中所得函数的归一化导函数；

步骤6：设定阈值T，将归一化导函数在距离维度上划分为三个区间，分别对应海表面的杂波区、过渡区和噪声区；

步骤7：按照上述步骤对多幅度视频数据进行海面区域划分，并计算杂波区、过渡区和噪声区不同距离单元上的分形Hurst指数，构建分形Hurst指数数据集；

步骤8：使用上述数据集，对分类算法进行训练，获得能够依据特定距离单元分形Hurst指数对海面进行分区的自动分类算法模型；

步骤9：使用上述自动分类算法模型对新采集的数据进行分类，实现快速的海面区域划分。

2.根据权利要求1所述的一种基于分形Hurst指数的智能海面杂波区域分类方法，其特征在于：所述步骤2中，计算分形Hurst指数的方法包括盒计数法、随机游走模型法。

3.根据权利要求1所述的一种基于分形Hurst指数的智能海面杂波区域分类方法，其特征在于：所述步骤3中，距离单元可以用距离替代。

4.根据权利要求1所述的一种基于分形Hurst指数的智能海面杂波区域分类方法，其特征在于：所述步骤5中，归一化导函数定义为原函数导函数与导函数最大值的比。

5.根据权利要求1所述的一种基于分形Hurst指数的智能海面杂波区域分类方法，其特征在于：所述步骤9，分类算法包括机器学习类分类算法。