[发明专利]一种天波雷达电离层修正系数提取方法

说明书

本发明提出一种TB雷达电离层修正系数提取方法，本发明的优点是对地海杂波谱的多尺度现象进行建模，基于多重网格思想，建立不同尺度间卷积核的变换关系，构建了TB雷达多尺度地海杂波分类器。充分考虑了地海杂波识别结果形成的地/海分界线或地形轮廓与先验地理信息的形状信息，分别对目标区域的地海杂波识别结果与先验地理信息聚类，利用形状上下文法计算聚类结果的相似度，地海杂波聚类结果与先验地理信息聚类结果匹配后，进一步计算距离、方位修正系数。本发明为TB雷达电离层修正系数提取提供了一种新思路，对于如何将地海杂波识别结果形成的地/海分界线或地形轮廓与先验地理信息正确匹配，计算距离、方位修正系数具有实际工程意义。

技术领域

本发明属于雷达数据处理领域，特别涉及一种TB雷达电离层修正系数提取方法。

背景技术

由于电离层环境探测子系统与天波主雷达工作方式、探测通道等均有所不同，导致存在电离层探测子系统提供的坐标配准参数不准确、与主雷达目标参数不一致等问题，从而造成了天波雷达的目标定位误差较大。

现有地海杂波识别方法大多采用特征提取与分类分离的方法，即通过人工提取地海杂波特征，然后输入分类器进行识别。但该方法在雷达实际工作环境下，存在特征利用不充分、精度低、鲁棒性差等问题，无法满足实际工程应用的需求。

由于地海杂波回波信号中含有大量雷达接收机噪声，同时高频段用户拥挤，可能存在无线电通讯干扰剩余的问题；另一方面，由于受电离层时变、多层、不均匀、各向异性等影响，地海杂波回波信号可能受到污染，因此地海杂波识别易产生误判(地误判为海/海误判为地)，导致地海杂波识别结果形成的地/海分界线或地形轮廓与先验地理信息有部分差异。

深度学习在地海杂波识别领域具有极大的发展潜力，主要表现在以下两个方面：地海杂波数据来源于频谱数据，而频谱数据易于大量获得；地海杂波特征复杂，难以人工提取地海杂波特征。

基于深度学习的地海杂波识别是电离层修正系数提取的关键技术之一，其主要目的是辨识雷达回波每个距离-方位单元背景杂波来源为地或海，利用地海杂波识别结果形成的地/海分界线或地形轮廓，然后将其与先验地理信息匹配可为目标定位提供坐标配准参数。由于地海杂波为主雷达回波，通过地海杂波识别获得的坐标配准参数可克服上述电离层环境探测子系统与天波主雷达目标参数一致、误差大等问题。

为满足不同类型目标检测、波束驻留与扫描要求，天波雷达通常采用不同信号时宽、相干积累点数，使地海杂波谱数据具有多分辨率多尺度特性。虽然通过下采样或插值可形成一致分辨率数据，但是计算量大、可能丢失信息或产生误差；而不同分辨率/尺度下分别设计分类器存在训练数据不均衡、维护成本高等问题。如何将地海杂波识别结果形成的地/海分界线或地形轮廓与先验地理信息正确匹配，计算距离、方位修正系数；如何对地海杂波谱数据的多分辨率多尺度特性进行建模，均具有实际工程意义。

发明内容

本发明解决的技术问题是：为了克服电离层环境探测子系统与天波主雷达目标参数不一致的缺陷，提高目标定位精度，本发明涉及一种天波雷达电离层修正系数提取方法。

本发明的技术方案是：一种天波雷达电离层修正系数提取方法，包括以下步骤：步骤一：构建多尺度地海杂波分类器，包括以下子步骤：

子步骤一：多尺度地海杂波分类器卷积核系数变换

当高分辨率地海杂波数据训练的分类器需要对低分辨率的地海杂波进行分类时，利用代数多网格法对卷积核进行限制，然后对低分辨率的地海杂波数据进行分类。

假设低分辨率的地海杂波数据表示为y_H，对低分辨率数据进行处理的模板为s_H，高分辨率的地海杂波数据表示为y_h，对高分辨率数据进行处理的模板为s_h，定义低分辨率数据y_H和高分辨率数据y_h之间的关系如下：