[发明专利]基于环境认知的极化检测方法

摘要

本发明涉及一种基于环境认知的极化检测方法，对两个通道进行预处理后得到两个通道的动目标检测结果，同极化通道与不同权重系数乘积，再与交叉极化通道求和即可得到不同极化下的杂波功率，杂波功率除以系统的噪声功率就可以得到不同极化下的杂噪比，比较不同极化下的杂噪比，选择杂噪比最大值以及其对应的权系数、杂噪比最小值及其对应的权系数。如果杂噪比最大值都不大于阈值3dB，那么就判定环境为噪声背景，否则判定为杂波背景。若为噪声背景，则将最终的权重系数设置为1，若为杂波背景，则将最终的权重系数设置为杂噪比最小值对应的权系数。最后再进行恒虚警检测。

主权项

一种基于环境认知的极化检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1：对同极化通道和交叉极化通道的数据进行预处理后，分别得到两个通道的动目标检测的LL和RL，其中LL为同极化通道的动目标检测结果，矩阵大小为M×T，RL为交叉极化通道的动目标检测结果，矩阵大小为M×T，其中M为相参积累点数，T为每个脉冲重复周期内的采样点数；步骤2：将同极化通道和交叉极化通道的检测单元分别记为CUTLL和CUTRL，对于每个检测单元来说，在同极化通道LL和交叉极化通道RL内分别取该检测单元两侧保护单元外的参考单元，分别记为X、Y，且X＝X1、X2、...、XN，Y＝Y1、Y2、...、YN，且N为偶数；具体方法为在矩阵LL和矩阵RL中，取与检测单元CUTLL和CUTRL处于同一行上左右两侧的参考单元X和Y；步骤3：将LL和RL两个通道的参考单元分别进行复数求平均处理，得到C_LL和C_RL；即，其中C_LL和C_RL的大小为1×1；步骤4：计算杂波功率统计量Cn，Cn＝10*log10(|C_LL×Wn+C_RL|)，其中权系数Wn大小为1×30，为复数向量；Cn大小为1×30，为实数向量；步骤5：计算杂噪比CNRn＝Cn‑noise，noise为系统噪声功率，单位为dB，大小为1×1，是一个已知量，CNRn大小为1×30，为实数向量；步骤6：比较法找到CNRn中的最大值和最小值，分别记作CNRmin和CNRmax，对应的权系数分别记为Wmin和Wmax，其中CNRmin、CNRmax、Wmin、Wmax大小都是1×1，CNRmin、CNRmax为实数，Wmin、Wmax为复数；步骤7：若CNRmax＞3dB，即感知为杂波环境，并令最优权系数Wopt＝Wmin，若CNRmax≤3dB，即感知为噪声背景，令Wopt＝1；步骤8：计算极化融合结果Yout＝CUTLL×Wopt+CUTRL，其中，CUTLL为同极化通道的检测单元值，CUTRL为交叉极化通道的检测单元值；步骤9：对Yout进行门限检测，即将Yout与门限值Thr进行比较，若Yout>Thr，则输出Yout，否则输出0，其中Thr为门限值，是一个已知量。