[发明专利]一种鲁棒智能雷达海上目标检测系统及方法无效
申请号: | 201110051200.6 | 申请日: | 2011-03-03 |
公开(公告)号: | CN102183754A | 公开(公告)日: | 2011-09-14 |
发明(设计)人: | 刘兴高;闫正兵 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41;G01S7/48;G01S7/539;G06F19/00 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵;王利强 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 一种鲁棒智能雷达海上目标检测系统,包括雷达、数据库以及上位机;雷达、数据库和上位机依次相连,所述雷达对所检测海域进行照射,并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库,所述的上位机包括数据预处理模块、鲁棒预报模型建模模块、改进智能寻优模块、目标检测模块、模型更新模块以及结果显示模块。以及提出了一种鲁棒智能雷达海上目标检测方法。本发明提供一种具有鲁棒性、避免人为因素影响、智能性高的智能雷达海上目标检测系统和方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 智能 雷达 海上 目标 检测 系统 方法 | ||
【主权项】:
1.一种鲁棒智能雷达海上目标检测系统,包括雷达、数据库以及上位机,雷达、数据库和上位机依次相连,其特征在于:所述雷达对所检测海域进行照射,并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库,所述的上位机包括:数据预处理模块,用以进行雷达海杂波数据预处理,采用如下过程完成:1)从数据库中采集N个雷达海杂波回波信号幅值xi作为训练样本,i=1,...,N;2)对训练样本进行归一化处理,得到归一化幅值x ‾ i = x i - min x max x - min x ]]> 其中,minx表示训练样本中的最小值,maxx表示训练样本中的最大值;3)将归一化后的训练样本重构,分别得到输入矩阵X和对应的输出矩阵Y:X = x ‾ 1 x ‾ 2 L x ‾ D x ‾ 2 x ‾ 3 L x ‾ D + 1 M M O M x ‾ N - D x ‾ N - D + 1 L x ‾ N - 1 ]]>Y = x ‾ D + 1 x ‾ D + 2 M x ‾ N ]]> 其中,D表示重构维数,D为自然数,且D<N,D的取值范围为50-70;鲁棒预报模型建模模块,用以建立预报模型,采用如下过程完成:将得到的X、Y代入如下线性方程:0 1 v T 1 v K + V γ b * α * = 0 Y ]]> 其中V γ = diag { 1 γv 1 , K , 1 γv M } ]]> 权重因子νi由下式计算:其中是误差变量ξi标准差的估计,c1,c2为常量;求解得待估计函数f(x):f ( x ) = Σ i = 1 M α i * exp ( - | | x - x i | | / θ 2 ) + b * ]]> 其中,M是支持向量的数目,1ν=[1,...,1]T,K=exp(-||xi-xj||/θ2),上标T表示矩阵的转置,是拉格朗日乘子,其中,i=1,...,M,j=1,…,M,b*是偏置量,和exp(-||x-xi||/θ2)均为支持向量机的核函数,xj为第j个雷达海杂波回波信号幅值,θ是核参数,x表示输入变量,γ是惩罚系数;改进智能寻优模块,用以采用进化遗传算法对预报模型的核参数θ和惩罚系数γ进行优化,采用如下过程完成:5.1)采用实数编码方法对θ和γ进行编码;5.2)随机产生初始种群;5.3)计算每个个体的适应度,并判断是否符合算法终止条件,若符合,输出最佳个体及其代表的最优解,并结束计算,否则继续迭代;5.4)采用正态分布概率选择个体;5.5)通过单点线性交叉产生新个体;5.6)通过均匀变异方式产生新个体;5.7)对新个体用单纯性法进行确定性寻优;5.8)产生的新一代种群,返回5.3)进行迭代;其中,初始种群大小为50-200,最大代数50-300,最佳个体选择概率为0.05-0.1,交叉概率为0.5-0.9,变异概率为0.001-0.01,个体适应度选择模型的泛化均方根误差,终止条件为达到最大代数或者连续五代适应度不变;目标检测模块,用以进行目标检测,采用如下过程完成:1)在采样时刻t采集D个海杂波回波信号幅值得到TX=[xt-D+1,K,xt],xt-D+1表示第t-D+1采样时刻的海杂波回波信号幅值,xt表示第t采样时刻的海杂波回波信号幅值;2)进行归一化处理;TX ‾ = TX - min x max x - min x ]]> 3)代入预报模型建模模块得到的待估计函数f(x)计算得到采样时刻(t+1)的海杂波预报值;4)计算海杂波预报值与雷达回波实测值的差值e,计算控制限Qα:Q α = θ 1 [ C α h 0 2 θ 2 θ 1 + 1 + θ 2 h 0 ( h 0 - 1 ) θ 2 ] 1 h 0 ]]>θ i = Σ j = k + 1 N λ i j , i = 1,2,3 ]]>h 0 = 1 - 2 θ 1 θ 3 3 θ 2 2 ]]> 其中,α是置信度,θ1,θ2,θ3,h0是中间变量,λji表示协方差矩阵的第j个特征值的i次方,k是样本维数,Cα是正态分布置信度为α的统计;5)进行检测判断:当e2差值大于控制限Qα时,该点存在目标,否则没有目标。
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