基于stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法技术

本发明专利技术提出的一种基于Stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法，通过对从雷达系统中获取的双极化雷达回波数据进行Stokes分解，获得分量序列；根据预先设置的检测门限，对分量序列使用基于顺序统计量的多通道检测算法检测，获得检测结果；对检测结果进行融合，获得融合后的最终检测结果。本发明专利技术利用了目标与杂波极化特性的不同，增大了目标的信杂比，并且结合使用了目标能量积累效率高的基于顺序统计量的多通道检测算法对目标进行检测，提高了宽带极化体制雷达的目标检测概率，易于工程实现，应用于雷达系统中，有助于雷达对目标的精确探测。

【技术实现步骤摘要】
基于stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法
本专利技术属于雷达信号处理
，具体涉及一种基于stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法。
技术介绍
雷达目标检测技术通过对雷达回波进行检测，从观测背景中检测出目标，并返回目标的位置信息。雷达目标检测技术是雷达导引头对目标进行识别、跟踪的基础。良好的雷达目标检测技术能够为雷达整体性能的稳定提供有力保障。随着宽带雷达体制的发展，雷达的分辨率得到了提升。宽带体制雷达的高分辨距离像成像技术通过对雷达回波信号进行处理，得到距离上高分辨的目标一维距离像，目标在回波上呈现为多个散射点，能够在一定程度上反应出目标的结构几何特征。传统的窄带雷达目标检测算法主要是针对“点目标进行检测”，对宽带雷达不再适用，对宽带雷达数据进行检测时会造成检测性能的下降，因此需要寻求匹配的宽带雷达目标检测算法。目前大多数宽带雷达目标检测算法仅是在窄带雷达目标检测算法上进行了部分改动，例如增加多级门限，或直接使用深度学习等方法。虽然多级门限检测算法在一定程度上能够减低虚警概率，但是多级门限的方法通常无法精确获得检测算法的理论虚警概率，对不同的数据的性能也各不相同；深度学习的方法虽然使用方便，但是对于未知的目标，例如敌对目标，其样本数据获得也是一个难题。为解决上述问题，现有的研究现状是，一方面，对目标散射点的能量进行后进行检测，宽带雷达中目标的能量分布在多个距离单元上，进行能量积累后在检测能够提高目标的检测概率。另一方面，极化体制雷达的发展也为雷达目标检测提供了新的途径，目标的极化信息包含了目标的电磁散射特性，可以使用雷达的极化信息进行预滤波或特征检测。文献“逆高斯纹理复合高斯杂波下距离扩展目标自适应检测方法，许述文，薛健等，201510765409.7”提出了一种逆高斯纹理复合高斯杂波下距离扩展目标自适应检测方法，该方法能够自适应产生检测门限，在对距离扩展目标进行能量积累后进行检测，提高了距离扩展目标的检测概率，但是由于不同目标的径向尺寸不同，该方法在对不同长度的目标进行检测时不能保证性能稳定。文献“基于随机矩阵有限谱的扩展目标回波检测方法，汪飞，谢丁速等，201910674168.3”提出了一种基于随机矩阵有限谱的扩展目标回波检测方法，利用特征检测的方法，提高了扩展雷达的检测概率。但是该方法的特征计算量大，实现起来实时性无法得到保证。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于Stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：本专利技术提供的一种基于Stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法，包括：对所述雷达获得的双极化雷达回波数据进行Stokes分解，获得分量序列；根据所给门限计算公式，求出检测门限；根据预先设置的检测门限，对所述分量序列使用基于顺序统计量的多通道检测算法检测，获得检测结果；其中，所述检测结果表示距离单元是否为目标；对所述检测结果进行融合，获得融合后的最终检测结果。可选的，所述对所述雷达获得的双极化雷达回波数据进行Stokes分解，获得分量序列包括：对双极化雷达回波数据Shp(n)和Svp(n)，使用分解公式进行极化分解，得到相应的四个分量序列g0(n),g1(n),g2(n),g3(n)；所述分解公式为：其中，p表示发射波形的极化方式，h表示同极化接收，v表示交叉极化接收，n表示时间序列，对应空间中的距离信息。可选的，所述检测门限通过如下步骤计算获得：基于多个分量序列的虚警率，确定检测系统所要求的总虚警率Pfa；基于所述总虚警率Pfa，计算出单个通道的虚警率Psfa；基于所述单个原始通道的虚警率Psfa，计算第i原始通道的检测门限γi。可选的，所述基于所述总虚警率Pfa，计算出单个原始通道的虚警率Psfa的步骤包括：将所述总虚警率Pfa作为单通道计算公式的输入，计算单个原始通道的虚警率Psfa；所述单通道计算公式为：Pfa＝1-[(1-Psfa)3]q其中q表示检测通道数。可选的，所述基于所述单个原始通道的虚警率Psfa，计算第i原始通道的检测门限γi的步骤包括：在杂波背景幅度服从瑞利分布，包络服从指数分布的情况下，将检测窗长为L，参考窗长为Ls以及单个原始通道的虚警率Psfa带入检测门限求解公式，计算第i原始通道检测门限γi；检测门限求解公式为：其中，Psfa表示原始单通道的虚警率，L表示检测窗长，Ls表示参考窗长，i表示第i个原始通道，γi表示第i个原始通道的检测门限，P1,P2,P3为第2到L-1原始道通的虚警率与门限因子关系式的部分分解式，表示从L个元素中取出m个元素的循环排列数，表示从L-i个元素中取出j个元素的循环排列数，表示从L个元素中取出i个元素的循环组合数。j,k,l,m均为公式中求和符号∑的一部分，代表求和范围。可选的，所述根据预先设置的检测门限，对所述分量序列使用基于顺序统计量的多通道检测算法检测，获得检测结果的步骤包括：步骤1：选取长度为L的检测窗；步骤2：针对每个分量序列，在所述检测窗两端设置合适的保护单元，并在保护单元外选取总体长度为Ls的参考窗；步骤3：使用所述检测窗检测所述分量序列，以使分量序列进入检测窗，并对分量序列的子序列按照功率大小进行降序排列，排列后的结果表示为y(1),y(2),...,y(L)，参考单元内的序列表示为x(1),x(2),...,x(Ls)；步骤4：初始化q＝1，用于表示第q个检测通道，从原始通道i中选择出预设数量个通道，作为检测通道；步骤5：判断是否大于或q是否大于检测通道数；步骤6：如果不大于且q不大于检测通道数，否则令q＝q+1，并重复步骤5；步骤7：如果大于或q大于检测通道数，记录下当前检测窗内最大值点的位置n，标记为目标，并保存检测结果res1(n)，n＝1,2,...,N；步骤8：将检测窗向后滑动一个距离单元，重复子步骤2-步骤7直至检测窗滑到序列末尾时，获得检测结果。可选的，所述对所述检测结果进行融合，获得融合后的最终检测结果的步骤包括：使用融合公式对所述检测结果进行融合，获得融合后的最终检测结果；所述融合公式为：res(n)＝res1(n)|res2(n)|res3(n),n＝1,2,...,N其中，res(n)＝1表示该距离单元为目标散射点，res(n)＝0表示该距离单元不是目标散射点。(1)由于在不同通道中杂波的统计特性相同，但是目标的散射特性通常和杂波不同，经过Stokes分解后不同散射特性的目标在g1,g2,g3某个分量中的信杂比会大于g0通道的信杂比，因此对g1,g2,g3进行检测能够提升对弱小目标的检测概率；(2)由于常用的宽带雷达目标检测算法需要目标的先验信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法，其特征在于，包括：/n从雷达系统中获取双极化雷达回波数据，并对所述双极化雷达回波数据进行Stokes分解，获得分量序列；/n根据预先设置的检测门限，对所述分量序列使用基于顺序统计量的多通道检测算法检测，获得检测结果；/n其中，所述检测结果表示距离单元是否为目标；/n对所述检测结果进行融合，获得融合后的最终检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方法，其特征在于，包括：
从雷达系统中获取双极化雷达回波数据，并对所述双极化雷达回波数据进行Stokes分解，获得分量序列；
根据预先设置的检测门限，对所述分量序列使用基于顺序统计量的多通道检测算法检测，获得检测结果；
其中，所述检测结果表示距离单元是否为目标；
对所述检测结果进行融合，获得融合后的最终检测结果。


2.根据权利要求1所述的宽带极化雷达目标检测方法，其特征在于，所述对所述双极化雷达回波数据进行Stokes分解，获得分量序列包括：
对双极化雷达回波数据Shp(n)和Svp(n)，使用分解公式进行极化分解，得到相应的四个分量序列g0(n),g1(n),g2(n),g3(n)；
所述分解公式为：
其中，p表示发射波形的极化方式，h表示同极化接收，v表示交叉极化接收，n表示时间序列，对应空间中的距离信息。


3.根据权利要求1所述的宽带极化雷达目标检测方法，其特征在于，所述检测门限通过如下步骤计算获得：
基于多个分量序列的虚警率，确定检测系统所要求的总虚警率Pfa；
基于所述总虚警率Pfa，计算出单个通道的虚警率Psfa；
基于所述单个原始通道的虚警率Psfa，计算第i原始通道的检测门限γi。


4.根据权利要求1所述的宽带极化雷达目标检测方法，其特征在于，所述基于所述总虚警率Pfa，计算出单个原始通道的虚警率Psfa的步骤包括：
将所述总虚警率Pfa作为单通道计算公式的输入，计算单个原始通道的虚警率Psfa；
所述单通道计算公式为：
Pfa＝1-[(1-Psfa)3]q
其中q表示检测通道数。


5.根据权利要求1所述的宽带极化雷达目标检测方法，其特征在于，所述基于所述单个原始通道的虚警率Psfa，计算第i原始通道的检测门限γi的步骤包括：
在杂波背景幅度服从瑞利分布，包络服从指数分布的情况下，将检测窗长为L，参考窗长为Ls以及单个原始通道的虚警率Psfa带入检测门限求解公式，计算第i原始通道检测门限γi；
检测门限求解公式为：







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【专利技术属性】
技术研发人员：刘峥，张现铭，王晶晶，谢荣，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61