[发明专利]海杂波双谱重构与仿真方法

说明书

本发明提供了一种海杂波双谱重构与仿真方法，通过给定的多重分形谱，估计信号瞬时奇异性指数的统计分布，得到给定奇异性指数对应的时间子集的数量，按照一致均匀覆盖假定，随机选择给定奇异性指数对应的时间子集的时刻位置；根据MFS以及小波系数与尺度具有对数线性关系，仿真和重构各级尺度小波系数，根据各段奇异性指数区间的总能量，修正各尺度小波系数；通过多尺度小波重构算法，仿真得到具有给定海况条件、多重分形谱和奇异性功率谱的雷达海杂波序列。弥补了传统海杂波重构方法在奇异率功率谱控制方面的不足，同时，基于一致均匀覆盖假定，引入给定奇异性子集在时域的随机性，从一定程度上解决了以往基于分形的海杂波重构模型的多值性问题。

技术领域

本发明涉及一种海杂波双谱重构与仿真方法。

背景技术

雷达海杂波建模和特征分析对于雷达目标检测和识别有重要意义，传统基于统计模型或经验模型忽略了海杂波的非平稳性和长程自相似特性，导致恒虚警检测(CFAR)和分类方法对海杂波背景下的雷达目标特征提取、弱小雷达目标检测和分类效果不理想。基于分形理论的杂波建模方法为雷达海杂波建模提供新的技术途径，目前主要的模型包括：分形布朗运动(FBM)模型、Weierstrass函数、以及N分乘法级联模型等，上述模型大多是具有严格数学结构规则分形或多重分形，然后可表征海杂波的分形维数(FD)和多重分形分形谱(MFS)，然而无法模拟具有统计分形特征海杂波。因此，在上述研究基础上又提出了局部自相似随机过程(Self-similar Processes)、多分形布朗运动模型(mFBM)，随机N分乘法级联模型，Chan-Wood重构方法、基于WTMM重构方法、基于MF-DFA重构方法等。受分形重构问题的多解性的影响，上述模型和重构方法缺点在于：(1)只考虑了海杂波的奇异性指数特征，而没有奇异性功率和能量特性做出控制，因此重构的分形信号在奇异性功率谱分布上是非受控的。(2)所重构的雷达海杂波在奇异域功率分布上是随机的，即两组具有相同多重分形谱的海杂波，可能具有完全不同的奇异域功率谱(SPS)，从而难以有效对杂波进行建模。

发明内容

本发明的目的在于提供一种海杂波双谱重构与仿真方法。

为解决上述问题，本发明提供一种海杂波双谱重构与仿真方法，包括：

步骤S1，对于采集的IPIX雷达实测海杂波序列，根据海况条件和电磁极化条件进行分类，构造相应的IPIX雷达数据集合；

步骤S2，采用基于去趋势项分析的多重分形谱MF-DFA估计信号的多重分形谱MFS，对不同海况和电磁条件下的MFS进行统计分析，得到统计MFS谱；

步骤S3，采用离散奇异性功率谱估计算法估计雷达数据的SPS谱，对不同海况和电磁条件下的SPS进行统计分析，得到统计SPS谱；

步骤S4，在给定包括重构序列长度、奇异性指数分辨率和小波函数的预设参数的条件下，通过所述统计MFS谱重构瞬时奇异性指数函数；

步骤S5，在给定包括重构序列长度、奇异性指数分辨率和小波函数预设参数的条件下，通过所述统计SPS谱构造首尺度小波系数；

步骤S6，结合所述瞬时奇异性指数函数和首尺度小波系数，估计多尺度小波系数，并给定小波尺度系数；

步骤S7，在给定小波尺度系数的条件下，通过多尺度小波重构模型仿真给定海况条件和电磁条件下的雷达海杂波。

进一步的，在上述方法中，步骤S1，对于采集的IPIX雷达实测海杂波序列，根据海况条件和电磁极化条件进行分类，构造相应的IPIX雷达数据集合，包括：

对IPIX雷达数据进行分类，分类属性包括主浪高、风速、风向、电磁极化等；