[发明专利]基于极化散射特征的海面微弱目标检测方法

权利要求书

1.一种基于极化散射特征的海面微弱目标检测方法，其特征是包括：

步骤1)分别接收来自海面的四极化通道的雷达回波数据，组成极化散射矩阵

步骤2)通过Cameron分解，根据极化散射矩阵特性对信号回波样本进行极化特征分解，对于任何一个极化散射矩阵将其与测试散射矩阵做相似性运算，进而判断是否属于同一类散射类型；

步骤4)根据杂波和目标单元的散射类型差异，提出了Cameron极化分解的散射权重；

步骤5)基于Cameron极化分解的散射权重，计算检测率P_d和虚警率P_f；

所述步骤3)中：

3a)计算与之间的夹角θ_t：

其中，θ_t＝0时，矩阵与矩阵属于同一类散射成分；当时，矩阵与矩阵正交；式1中，表示极化散射矩阵，表示测试矩阵；

3b)通过Cameron极化分解后，被测回波样本的输出时序S_output表示为：

其中，s_op是Camweon分解的结果；k表示散射体类型，k＝1，…11分别表三面角、二面角、偶极子、圆柱体、窄二面角、1/4波长器件、全对称散射体、左手螺旋体、右手螺旋体、全非对称散射体和非互易散射体；

3c)将采集到的雷达回波数据依次进行Cameron极化分解；

所述步骤4)中：

4a)计算输出时间序列中不同散射体类型的概率p(k)：

p(k)＝p{S_op(L)＝k}，l＝1，…L，L＝N/n 3

其中，L是每个样本的长度，n为样本数；

4b)Cameron极化分解的散射权重定义如下：

2.根据权利要求1所述的基于极化散射特征的海面微弱目标检测方法，其特征是所述步骤5)中，通过蒙特卡罗方法计算检测率P_d和虚警率P_f：

其中，x表示阈值，N_Ts是包含目标的数据中W_scat大于x的次数，N_Ta是该数据中的总次数；N_Cs是纯海杂波数据中大于x的次数，N_Ca是总次数。

3.根据权利要求1所述的基于极化散射特征的海面微弱目标检测方法，其特征是步骤1)中极化散射矩阵的提取步骤包括：

1a)接收来自海面的四极化通道的雷达回波数据，分别记为s_hh，s_hv，s_vh和s_vv；

1b)将线极化基下极化散射矩阵S矢量化，有：

其中，V为矢量化算子，T表示转置，为获得的散射矢量。

4.根据权利要求1所述的基于极化散射特征的海面微弱目标检测方法，其特征是步骤2)中通过Cameron分解，根据极化散射矩阵特征实现目标的分类的步骤包括：

2a)互易目标的散射矩阵构成子空间的W_rec由以下投影算子P_rec生成：

用极化散射矩阵与互易子空间W_rec的夹角表示极化散射矩阵服从互易程度：

如果那么认为目标是互易的，否则为非互易的；

2b)经过Pauli分解，计算偏离对称子空间W_rec的程度τ，对目标进行进一步细分：

其中，为从中提取的最大对称部分，当τ＝0时，散射矩阵对应于完全对称散射体子空间；当时，散射矩阵对应于完全非对称散射体子空间；为极化散射矩阵中的互易成分；

2c)进一步对目标进行细分，以为界，大于该门限的判定为非对称散射体，反之为对称散射体。