一種基于分數階變換的海雜波區目標檢測與自適應雜波抑制方法技術

本發明專利技術提供一種基于分數階變換的海雜波區目標檢測與自適應雜波抑制方法，以解決高頻地波雷達一階海雜波對船只目標檢測造成的嚴重干擾問題，其通過引入分數階傅里葉變換處理的方式來檢測機動目標并抑制海雜波，并通過擴展常規特征分解方法到變換域，在對目標信號不造成影響的情況下消除回波譜中的海雜波。本方法充分考慮了目標信號的調制特征，并通過分數階域特征分解來自適應抑制海雜波，在無損目標信號的同時完全抑制雜波分量。通過本發明專利技術填補了不增加系統復雜性條件下檢測高頻雷達一階譜區目標的技術空白。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于雷達領域，尤其涉及高頻雷達一階海雜波區目標檢測及自適應雜波抑制，具體為一種基于分數階變換的海雜波區目標檢測與自適應雜波抑制方法。
技術介紹
高頻地波雷達作為一種新興的海洋監測技術，具有超視距、大范圍、全天候以及低成本等優點，被認為是一種能實現對各國專屬經濟區監測進行有效監測的高科技手段。各臨海發達國家均進行了研發投入，并實施了多年的對比驗證和應用示范。而海洋監管不僅只是主權保護，也同樣包括搜索和救援(馬航事件)，以及交通管理等。而傳統的監控手段卻受到很多物理限制。比如，岸基微波雷達只能夠沿視距傳播，探測距離受到較大限制。衛星傳感器(比如合成孔徑雷達)的時間分辨率較低，不能實現全天候觀測。高頻地波雷達在海洋監管方面有著比傳統手段有顯著優勢。但高頻雷達嚴重的海雜波干擾直接影響中小尺寸船只的探測，甚至出現完全掩蓋目標回波的情況。尤其是對于小型陣列寬波束雷達而言，復雜的海雜波信號更無法通過簡單的方法來有效抑制，使得雜波區目標難以有效檢測。為增強雷達對于雜波區目標的檢測能力，減少目標大量漏檢的情況，通常有兩種處理方法：1)多站模式，J.Hostmann和Roarty.H等人通過多套雷達系統在不同方位觀測，依賴視向角引起的多普勒頻移變化來檢測目標，詳見文章[1]；2)多頻模式，D.M.Fernandez等人通過單套雷達多波段同時工作，依賴多普勒頻移、一階海雜波頻移與波長的關系差異來檢測目標，詳見文章[2]。在海雜波抑制方面，經典方案主要是以下兩種:1)基于頻域特征分解的雜波抑制方法，Khan先通過直接利用原始時域數據構造一個Hankel矩陣然后基于特征分解將目標信號和雜波信號分離到不同的子空間，通過將雜波對應特征值置零來抑制海雜波，詳見[3]；2)基于循環對消的方法抑制雜波，Root提出通過FFT快速分析相位逐次迭代對消,詳見[4]。[1]S.Maresca,P.Braca,J.Horstmannetal.,“MaritimeSurveillanceUsingMultipleHigh-FrequencySurface-WaveRadars,”IeeeTGeosciRemote,vol.52,no.8,pp.5056-5071,Aug,2014.[2]D.M.Fernandez,J.F.Vesecky,D.E.Barricketal.,“DetectionofShipswithMulti-FrequencyandCODARSeaSondeHFRadarSystems,”CanJRemoteSens,vol.27,no.4,pp.277-290,2001.[3]M.W.Y.Poon,R.H.Khan,andS.Lengoc,“ASingularValueDecomposition(Svd)BasedMethodforSuppressingOceanClutterInHigh-FrequencyRadar,”IeeeTransactionsonSignalProcessing,vol.41,no.3,pp.1421-1425,Mar,1993.[4]RootB.HFradarshipdetectionthroughcluttercancellation[C],IEEERadarConference.1998:281-286.但上述方法均存在較大缺陷，例如多頻或多站檢測模式需大幅增加系統復雜性，實際工作中不容易實施，增加設備成本和后續處理復雜性。而常規頻域海雜波抑制方法則無法處理目標進入海雜波的情形，進行雜波對消時往往將目標信號同時抑制，不符合雜波抑制要求。
技術實現思路
本專利技術針對現有技術的不足，提供一種基于分數階變換的目標檢測與海雜波抑制方法，填補在不增加系統復雜性和不借助先驗信息條件下檢測海雜波區目標的技術空白，同時解決常規雜波抑制算法無法處理雜波與目標信號多普勒頻率相同的技術難題。本專利技術采用如下技術方案實現：步驟1，讀取雷達回波待檢測距離元時間序列，點數可以為256、512或1024等，然后進行傅里葉變換，根據當前工作頻率f0計算布拉格頻率fB，從而判定雜波區間，然后對該區域取平均，確定一階回波信噪比SNRc；步驟2，再對距離元時間序列進行分數階變換，考慮到較大型船只目標機動加速度一般不會太大，分數階旋轉階數p可以取在0.8～1.2之間，從而將各種加速度情況都包括進來，然后進行峰值檢測，先通過粗搜找到峰值大于一階回波SNRc的區間，然后再在此區間內細搜，階數精度通常為10-4級；步驟3，若沒有搜索到的雜波區內的疑似目標，則回到步驟1，設置點數為當前2倍再搜索疑似目標，直到到達設置的最大點數；對于搜索到的雜波區內的疑似目標，將該目標的分數階域序列進行傅里葉反變換，轉換到分數階時域；步驟4，對步驟3中的序列構造Hankel矩陣，由于是抑制雜波，通常構造矩陣時信源數設置較大，可以為80以上，可以在調用時再次設定；然后對構造矩陣進行特征分解，判斷第一特征值λ1是否為第二特征值λ2的3倍以上；若是，則找到有效目標，記錄當前變換階數p0，通過將其余特征值全部置零可以抑制海雜波分量；若否，則可能不是有效目標，此時需要再次回到步驟1，設置點數為當前2倍再次判斷，直到到達設置工作的最大點數，依然不滿足3倍特征值條件則沒有找到有效目標。所述步驟4中提到的海雜波抑制過程分述如下:步驟4.1，首先通過全分數階的譜峰搜索，確定檢測到的有效目標信號所在的階數p0；步驟4.2，由于常規的分數階變換數值算法實際上是對每個采樣點按照線性調頻信號相位進行相位補償，然后直接FFT得到分數階域的頻譜，因此可以利用常規分數階變換以后再進行傅里葉反變換，得到分數階域的時域信號，為特征分解算法的應用創造條件。因此，接下來對有效目標距離元時間序列進行階數為p0的分數階傅里葉變換，得到分數階域的頻域信號；步驟4.3，對分數階域的頻域信號通過傅里葉反變換變換到分數階時域；步驟4.4，經過頻率軸旋轉以后，目標信號在分數階域顯著占優，而雜波能量分散，在該分數階數域構造Hankel矩陣H,對H進行奇異值分解H＝USVT，其中，U為左奇異矩陣，S為奇異值對角陣，V為右奇異矩陣；步驟4.5，由于在分數階域目標能量占優，占據特征分解后的第一個特征空間，對于奇異值矩陣S只保留第一特征值，對應奇異值矩陣為S1，把其他奇異值都置零，然后將S1與對應左、右奇異特征向量U1、V1相乘恢復出對應第一特征值對應矩陣H1，H1＝U1S1V1T；步驟4.6，利用矩陣H1重構時間序列y(n)，重構過程為：對矩陣H1的反對角線元素進行取平均重構時間序列y(n)即：y(n)=1mΣH1(i,j),n=1,...,N]]>其中，i+j-1＝m，m為矩陣H1中反對角線上元素的個數，即符合i+j-1＝m的H1(i,j)元素的個數。該序列y(n)為經過雜波抑制后的分數階時域信號。步驟4.7，將該信號通過傅里葉變換回到分數階頻域，由于傅里葉變換是一種完全可逆的線性變換，對原信號只是進行了一定濾波處理，相位關系完全保留，處理上是可行的，最后再進行分數階反變換將信號轉換到時域，從而完成雜波抑制過程。與現有技術相比，本專利技術具有以下優點和效果：本專利技術在不增加雷達系統數量或設備復雜性的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于分數階變換的海雜波區目標檢測與自適應雜波抑制方法，其特征在于，包含以下步驟：步驟1，讀取雷達回波待檢測距離元時間序列，進行傅里葉變換，根據當前工作頻率f0計算布拉格頻率fB，判定雜波區間，對該區間取平均，確定一階回波信噪比SNRc；步驟2，對步驟1中距離元時間序列進行分數階變換，進行峰值檢測，先通過粗搜找到峰值大于一階回波SNRc的區間，然后在此區間內細搜；步驟3，若沒有搜索到的雜波區內的疑似目標，則回到步驟1，設置點數為當前2倍再搜索疑似目標，直到到達設置的最大點數；對于搜索到的雜波區內的疑似目標，將該目標的分數階域序列進行傅里葉反變換，轉換到分數階時域；步驟4，對步驟3中的序列構造Hankel矩陣，對構造矩陣進行特征分解，判斷第一特征值λ1是否為第二特征值λ2的3倍以上；若是，則找到有效目標，記錄當前變換階數p0，通過將其余特征值全部置零抑制海雜波分量；若否，則可能不是有效目標，再次回到步驟1，設置點數為當前處理點數2倍再次判斷，直到到達設置工作的最大點數，依然不滿足3倍特征值條件則沒有找到有效目標。

【技術特征摘要】
1.一種基于分數階變換的海雜波區目標檢測與自適應雜波抑制方法，其特征在于，包含以下步驟：步驟1，讀取雷達回波待檢測距離元時間序列，進行傅里葉變換，根據當前工作頻率f0計算布拉格頻率fB，判定雜波區間，對該區間取平均，確定一階回波信噪比SNRc；步驟2，對步驟1中距離元時間序列進行分數階變換，進行峰值檢測，先通過粗搜找到峰值大于一階回波SNRc的區間，然后在此區間內細搜；步驟3，若沒有搜索到的雜波區內的疑似目標，則回到步驟1，設置點數為當前2倍再搜索疑似目標，直到到達設置的最大點數；對于搜索到的雜波區內的疑似目標，將該目標的分數階域序列進行傅里葉反變換，轉換到分數階時域；步驟4，對步驟3中的序列構造Hankel矩陣，對構造矩陣進行特征分解，判斷第一特征值λ1是否為第二特征值λ2的3倍以上；若是，則找到有效目標，記錄當前變換階數p0，通過將其余特征值全部置零抑制海雜波分量；若否，則可能不是有效目標，再次回到步驟1，設置點數為當前處理點數2倍再次判斷，直到到達設置工作的最大點數，依然不滿足3倍特征值條件則沒有找到有效目標。2.根據權利要求1所述的一種基于分數階變換的海雜波區目標檢測與自適應雜波抑制方法，其特征在于；所述步驟4中的海雜波分量的具體抑制過程如下:步驟4.1，通過全分數階的譜峰搜索，確定檢測到的有效目標信號所在的階數p0；步驟4.2，對有效目標距離元時間序列進行階數為p0的分數階傅里葉變換，得到分數階域的頻域信號；步驟4.3，對分數階域的頻域信號通過傅里葉反變換變換到分數階時域；步驟4.4，對于Hankel矩陣H進行奇異值分解，H＝USVT，其中，U為左奇異矩陣，S為奇異值對角陣，V為右奇異矩陣；步驟4.5，對于奇異值對角陣...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳澤宗，賀超，趙晨，謝飛，陳曦，
申請(專利權)人：武漢大學，
類型：發明
國別省市：湖北;42