[发明专利]一种海杂波抑制后的低速目标鉴别方法

说明书

本发明公开了一种海杂波背景下的低速目标鉴别方法。在岸基雷达对海面目标进行检测时，海杂波的存在会造成虚警和漏警，影响目标的检测性能，因此，对海上目标检测前通常需要杂波抑制。自适应海杂波抑制滤波器是一种有效的海杂波抑制方法，但存在对低速目标和海杂波同时抑制的问题，本发明给出了一种海杂波抑制后的低速目标鉴别方法。在具体实现中，首先采用自适应海杂波抑制滤波器对输入数据进行处理，之后，对于可能存在的低速目标，采用短时傅里叶变换进行处理，最后通过门限判决鉴别疑似目标的真伪。该发明的方法可以有效的区分低速目标与海杂波。

技术领域：

本发明主要用于雷达信号处理领域，具体为一种海杂波背景下的低速目标鉴别方法。

背景技术：

海杂波建模、海杂波抑制和强海杂波背景下的小目标检测，是当前海面目标检测领域研究的热点和难点，对雷达系统设计、雷达信号处理和海面目标检测都有重要的现实意义。

通常的海杂波抑制方法是利用海杂波和目标的在幅度信息、谱信息等方面的差异来区分二者，以此达到抑制海杂波目的。但在强海杂波背景下，目标经常被淹没在海杂波中，从幅度信息上很难将目标和杂波进行区分。因此，基于海杂波功率谱的海杂波抑制技术便引起了人们的关注。

传统的基于频域的海杂波抑制方法是设计一个高通滤波器，保留多普勒频移较大的杂波，抑制多普勒频移较小的杂波。但是，在实际的海洋环境中，海杂波的多普勒频谱的分布是随时间、风向和风速的改变而变化的，采用固定的滤波器难以得到稳定的滤波结果。为了改善固定高通滤波器的海杂波抑制效果，Y.L.Shi等人利用海杂波的相关性与功率谱特征提出了自适应海杂波抑制算法(ASCSF)，由于相邻雷达分辨单元的海杂波具有较强的相关性，把相邻雷达分辨单元作为训练单元，通过实时中值估计得到待处理单元海杂波的功率谱，进而求解海杂波抑制滤波器的参数。但是，该方法的使用范围有限，该方法仅适用于目标的多普勒频率不在海杂波主要多普勒域内的情况，对于慢速目标，其多普勒谱与海杂波混叠，在进行海杂波抑制时，目标能量也会被减弱。

短时傅里叶变换(STFT)是一种常用时频分析方法，通过截取时间窗内的一段数据来表示某时刻的信号特征。当目标存在时，其频谱相对于海杂波更加稳定，通过STFT的分析，可以对海杂波和慢速目标进行区分。在STFT过程中，窗函数的长度决定了频谱图的时间分辨率和频率分辨率，窗函数越长，截取的信号越长，STFT后频率分辨率越高，时间分辨率越差；相反，窗函数越短，截取的信号就越短，频率分辨率越差，时间分辨率越好。在应用中，需要结合具体需求来设计窗长。

发明内容：

海上目标探测一直面临弱信杂比的问题，对海杂波的有效抑制时提升信杂比的常用方法之一。在基于ASCSF方法进行海杂波抑制的基础上，本发明将STFT应用于海杂波抑制后的数据，通过频谱均值计算和门限判决对海杂波中可能存在的疑似低速目标进行鉴别。

本发明遵循了以下的技术方案：

1、将待检测的海数据采用ASCSF算法进行处理，实现海杂波抑制；

2、对存在疑似低速目标的区域进行STFT处理；

3、分析STFT处理的结果，计算鉴别门限，通过门限判决区分低速目标与海杂波，实现对低速运动目标的鉴别。

在基于ASCSF的海杂波抑制过程中，对高速运动目标，其多普勒频率远高于海杂波的多普勒频率，ASCSF处理后，目标仍能较好的保留。但是，对于低速目标，其多普勒频率与海杂波的多普勒频域有重叠，经过海杂波抑制后检测出的低多普勒频谱，仅从多普勒频率上，难以区分低速目标和海杂波，因此，本发明对海杂波抑制后的数据使用STFT进行处理，根据STFT处理结果计算出鉴别门限，通过门限判决来进一步区分低速目标和海杂波，实现低速运动目标的鉴别。

附图说明：

图1：海杂波抑制后低速目标鉴别流程