【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于信號處理，具體涉及一種基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法、介質及設備。
技術介紹
1、海雜波背景下的小目標檢測已成為雷達檢測領域的熱點和難點課題。近年來，隨著圖信號處理技術的興起，基于圖域信號處理的檢測算法已經在雷達小目標檢測中得到廣泛應用，并日益成熟。其基本思想是將信號通過特定的規則從傳統的時域、頻域或者其他變換域轉換到圖域，而圖域特征往往能提供傳統統計信號處理所無法提供信號的潛在結構特征，為檢測算法的性能提升提供了新的依據。然而，雷達回波信號是復信號，但現有的基于圖域處理的雷達小目標檢測算法，多是利用回波信號的幅值序列，卻忽略了相位中仍然包含一定的信息，導致檢測的性能受損；同時，多是只考慮單一的圖拓撲特征，如圖拉普拉斯矩陣的最大特征值。因此，基于這些算法的海面目標檢測性能相對片面，檢測效果還有待提高。
技術實現思路
1、本專利技術針對現有技術中的不足，提供一種基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法、介質及設備。
2、為實現上述目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供了一種基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，包括如下步驟：
4、步驟1：獲取雷達接收到的回波序列作為觀測信號，提取所述觀測信號的相位序列，對所述相位序列進行重相位差分的計算，得到相應的相位差分序列；
5、步驟2：構建相位差分序列的歸一化直方圖，計算歸一化直方圖的熵作為第一個檢測統計量；
6、步驟3
7、步驟4：構建量化圖的頂點概率向量，計算頂點概率向量的熵作為第三個檢測統計量；
8、步驟5：將三個檢測統計量構建為三維的特征向量，并在三維空間中呈現，利用快速凸包法計算雜波所處的凸包區域，若觀測信號構成的特征在凸包區域外，則為目標，反之為雜波。
9、可選地，步驟1中，所述差分序列的計算過程如下：
10、步驟1.1：計算觀測信號x(n)的相位序列p(n)：
11、[p(n)＝arg[x(n)]；
12、步驟1.2：對相位序列p(n)進行n重相位差分，得到n重相位差分序列fn(n)：
13、
14、式中，n表示信號的樣本序號。
15、可選地，步驟2中，所述歸一化直方圖的熵的計算過程如下：
16、步驟2.1：對n重相位差分序列fn(n)以b個數量進行歸一化直方圖的繪制；
17、步驟2.2：計算直方圖中各個bin的頻數，構建歸一化直方圖向量x＝(x1，x2，...，xi，...，xb)t；
18、步驟2.3：計算歸一化直方圖向量x的熵：
19、
20、式中，ζ1表示第一個檢測統計量。
21、可選地，步驟3中，所述圖二次型特征的計算過程如下：
22、步驟3.1：對n重相位差分序列fn(n)進行最大-最小歸一化，得到歸一化序列ufn(n)；
23、步驟3.2：設定量化級數γ對ufn(n)進行等間隔量化，得到量化后的序列q(k)，并將q(k)映射為無向加權圖，并得到對應的鄰接矩陣a；
24、步驟3.3：對鄰接矩陣a進行每行求和，得到各個頂點的度dα為：
25、
26、式中，wαβ表示鄰接矩陣a中第α行、第β列的元素；
27、定義圖的度矩陣d為：
28、d＝diag(d1，d2，...，dα，...，dγ)；
29、式中，diag(·)是一個由dα向量構成的對角矩陣；
30、得到圖的拉普拉斯矩陣l為：
31、l＝d-a；
32、步驟3.4：定義量化圖的圖信號ui：
33、
34、式中，k為ufn(n)序列量化后落在第i個量化區間的數量；
35、則區間均值向量u＝{u1，...，ui，...，uγ}t；
36、步驟3.5：通過二次型將圖的拉普拉斯矩陣l和區間均值向量u結合：
37、ζ2＝utlu；
38、式中，ζ2表示第二個檢測統計量。
39、可選地，步驟4中，所述頂點概率向量的熵的計算過程如下：
40、步驟4.1：對q(k)，以γ為組數計算其歸一化直方圖向量q＝(q1，q2，...，qi，...，qγ)t；
41、步驟4.2：計算頂點概率熵：
42、
43、式中，ζ3表示第三個檢測統計量。
44、可選地，步驟5的具體過程如下：
45、步驟5.1：將三個檢測統計量ζ1、ζ2、ζ3構成特征向量ζ＝[ζ1，ζ2，ζ3]；
46、步驟5.2：設定虛警概率計算雜波樣本數據特征集中需要舍棄的雜波特征向量，運用快速凸包法構建凸包區域作為判決區域；
47、步驟5.3：基于待測信號的特征向量ζ和判決區域，通過行列式判決觀測信號是目標還是雜波。
48、7、如權利要求6所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟5.2中，設定虛警概率pfa，計算雜波樣本數據特征集中需要舍棄的雜波樣本特征向量的數量為n是雜波樣本數據集的特征樣本數量，雜波樣本數據集是加拿大mcmaster大學提供的ipix雷達數據；
49、運用快速凸包法構建的凸包區域為：
50、
51、式中，ω表示舍棄部分雜波特征向量后最終得到的用于判決的凸包區域，由l個三角面組成，表示判決區域的第，個三角面的三個頂點。
52、可選地，步驟5.3中，通過行列式進行判決：若則認為特征向量ζ位于判決區域外，觀測信號是目標；反之，則為雜波。
53、第二方面，本專利技術提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序使計算機執行如第一方面所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法。
54、第三方面，本專利技術提供了一種電子設備，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行計算機程序時，實現如第一方面所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法。
55、本專利技術的有益效果是：本專利技術充分考慮到相位是反映回波信息的重要因素之一，將相位序列轉換成圖，可以從另外一個角度對海面小目標檢測做出貢獻，同時從相位本身和圖變換等多個方面出發，提取多個特征，有效改善了現有基于幅值序列單一圖特征的檢測算法性能。本專利技術不僅使用了相位信息的特征，還充分利用了拓撲特征和統計特征，能更好地體現出目標序列和雜波序列之間的差異，對提高小目標檢測性能具有重要價值。本專利技術與現有的凸包算法相比，兼顧了算法的檢測性能和運算時間兩方面，算法效能有著顯著的提高。
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1.基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟1中，所述差分序列的計算過程如下：
3.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟2中，所述歸一化直方圖的熵的計算過程如下：
4.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟3中，所述圖二次型特征的計算過程如下：
5.如權利要求4所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟4中，所述頂點概率向量的熵的計算過程如下：
6.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟5的具體過程如下：
7.如權利要求6所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟5.2中，設定虛警概率Pfa，計算雜波樣本數據特征集中需要舍棄的雜波樣本特征向量的數量為N是雜波樣本數據集的特征樣本數量，雜波樣本數據集是加拿大McMast
8.如權利要求7所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟5.3中，通過行列式進行判決：若則認為特征向量ζ位于判決區域外，觀測信號是目標；反之，則為雜波。
9.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序使計算機執行如權利要求1-8任一項所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行計算機程序時，實現如權利要求1-8任一項所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟1中，所述差分序列的計算過程如下：
3.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟2中，所述歸一化直方圖的熵的計算過程如下：
4.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟3中，所述圖二次型特征的計算過程如下：
5.如權利要求4所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟4中，所述頂點概率向量的熵的計算過程如下：
6.如權利要求1所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面小目標檢測方法，其特征在于：步驟5的具體過程如下：
7.如權利要求6所述的基于相位譜圖特征凸包的雷達海面...
【專利技術屬性】
技術研發人員：胡國兵，宋佳龍，楊莉，姜志鵬，趙嬪姣，黃皓冉，
申請(專利權)人：金陵科技學院，
類型：發明
國別省市：
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