[发明专利]一种基于U-Net网络的高频地波雷达杂波分类方法

权利要求书

1.一种基于U-Net网络的高频地波雷达杂波分类方法，其特征在于，包括：

步骤一、获取高频地波雷达回波的距离多普勒谱；对距离多普勒谱进行数据预处理，得到电离层杂波增强谱和一阶海杂波增强谱；将电离层杂波增强谱作为训练集1，将一阶海杂波增强谱作为训练集2；

步骤二、利用训练集1对电离层杂波识别网络进行训练，得到训练好的电离层杂波识别网络，所述电离层杂波识别网络为损失函数采用焦点损失函数的U-Net网络；

步骤三、利用训练集2对一阶海杂波识别网络进行训练，得到训练好的一阶海杂波识别网络，所述一阶海杂波识别网络为加入了注意力引导机制的U-Net网络；

步骤四、将待分类的高频地波雷达杂波同时输入训练好的电离层杂波识别网络和训练好的一阶海杂波识别网络，输出得到电离层杂波识别结果以及一阶海杂波识别结果；

步骤五、将输出得到的电离层杂波识别结果和一阶海杂波识别结果进行合并，得到高频地波雷达回波距离多普勒谱的杂波分类结果，完成杂波分类；

所述步骤一中，对距离多普勒谱进行数据预处理，得到电离层杂波增强谱和一阶海杂波增强谱，具体过程包括：

步骤一一、对距离多普勒谱中的数据进行对数处理，得到对数处理后的距离多普勒谱I；

步骤一二、利用双边滤波器对I进行滤波，得到电离层杂波增强谱I₁；

步骤一三、计算得到对数处理后的距离多普勒谱I和电离层杂波增强谱的差值，记为I₂，即I₂＝I-I₁；

步骤一四、利用双边滤波器对I₂进行滤波，得到一阶海杂波增强谱I₃；

步骤一五、将I₁的尺寸调整为96×256，将I₃的尺寸调整为96×128；

步骤一六、对调整尺寸后的I₁和I₃分别进行数据归一化处理，得到电离层杂波增强谱和一阶海杂波增强谱,

所述步骤一二中，利用双边滤波器对I进行滤波，得到电离层杂波增强谱I₁，具体过程包括：

其中，i表示距离维坐标；j表示多普勒维坐标；k表示临近单元的距离维坐标；l表示临近单元的多普勒维坐标；(k,l)表示(i,j)的临近单元位置坐标；I(k,l)表示坐标对数处理后的距离多普勒普I在位置(k,l)处的幅值；w(i,j,k,l)表示权值系数，所述权值系数w(i,j,k,l)由定义域核d(i,j,k,l)和值域核r(i,j,k,l)的乘积决定，即：

w(i,j,k,l)＝d(i,j,k,l)×r(i,j,k,l)

所述定义域核d(i,j,k,l)表示为：

其中，σ_d表示空间域平滑因子；

所述值域核r(i,j,k,l)表示为：

其中，σ_r表示数据域平滑因子；I(i,j)表示坐标对数处理后的距离多普勒普在位置(i,j)处的幅值。

2.根据权利要求1所述一种基于U-Net网络的高频地波雷达杂波分类方法，其特征在于，所述步骤五中，将输出得到的电离层杂波识别结果以及一阶海杂波识别结果进行合并，得到高频地波雷达回波距离多普勒谱的杂波分类结果，完成杂波分类；具体过程为：

当I_out(i,j)＝0时，位于单元(i,j)的样本为大气噪声；当I_out(i,j)＝1时，位于单元(i,j)的样本为电离层杂波；当I_out(i,j)＝2时，位于单元(i,j)的样本为一阶海杂波。

3.根据权利要求2所述一种基于U-Net网络的高频地波雷达杂波分类方法，其特征在于，所述焦点损失函数为：

其中，y_it表示真值标签，y'_it表示预测为某一类的概率；α表示平衡因子；γ表示聚焦参数；i表示第i个单元；N表示样本的个数；t表示分类类别个数。