[发明专利]基于初相-多普勒不变距离和KNN的海陆场景分割方法

摘要

本发明公开了一种基于初相‑多普勒不变距离和KNN的海陆场景分割方法，其步骤是：将获取回波序列转化为全息杂波图像；建立距离‑波位坐标系；从全息杂波图像中选取海杂波与地杂波标签；选取距离‑波位分辩单元；计算每个所选距离‑波位分辩单元与所有标签的初相‑多普勒不变距离；利用K最近邻KNN方法确定每个所选距离‑波位分辨单元的所属类别进而得到二值图像；对二值图像进行形态学滤波，得到最终结果。本发明计算每个距离‑波位分辨单元与每一个标签的初相‑多普勒不变距离，结合K最近邻KNN方法得到海陆噪声场景分割图像。

主权项

1.一种基于初相‑多普勒不变距离和K最近邻KNN的海陆场景分割方法，其特征在于，计算每个距离‑波位分辨单元与每一个标签的初相‑多普勒不变距离初相‑多普勒不变距离，利用K最近邻KNN方法确定距离‑波位分辨单元的所属类别，该方法的具体步骤包括如下：(1)获取回波序列：雷达接收含有海陆杂波场景的脉冲‑距离‑波位三维回波序列，三维回波序列中包含M×N个距离‑波位分辨单元，其中，M表示三维回波序列中距离维的维数，N表示三维回波序列中波位维的维数；(2)将脉冲维压缩：(2a)将三维的回波序列中每个距离‑波位分辨单元中脉冲序列的绝对值，作为该距离‑波位分辨单元中脉冲序列的幅度值；(2b)对每个距离‑波位分辨单元中的所有脉冲序列的幅度值求和后取平均，将该平均值作为每个距离‑波位分辨单元的幅度值；(2c)将所有距离‑波位分辨单元的幅度值组成大小为P×Q的全息杂波图像，其中，P表示距离‑波位分辨单元的距离总数，其取值与三维回波序列中距离维的维数M相等，Q表示距离‑波位分辨单元的波位总数，其取值与三维回波序列中波位维的维数N相等；(3)建立距离‑波位坐标系：以全息杂波图像的距离方向为纵轴，波位方向为横轴，建立一个距离‑波位坐标系；(4)对海杂波与地杂波标注标签：利用海杂波与地杂波标注方法，分别对每个海杂波和每个地杂波标注唯一的标签；(5)选取距离‑波位分辩单元：从M×N个距离‑波位分辨单元中任选一个未选取过的距离‑波位分辨单元；(6)计算所选距离‑波位分辨单元与每一个标签的初相‑多普勒不变距离：(6a)从标签集合中任选一个未选取过的标签；(6b)利用初相差计算公式，计算所选距离‑波位分辨单元的脉冲序列与所选标签的脉冲序列的初相差；(6c)按照下式，计算所选距离‑波位分辨单元的脉冲序列与所选标签的脉冲序列的初相‑多普勒不变距离；其中，d表示所选距离‑波位分辨单元的脉冲序列与所选标签的脉冲序列的初相‑多普勒不变距离，min{·}表示取最小值操作，ψ表示调整多普勒偏移的因子，该因子的大小是对[‑π,π]通过21点过采样得到的数值，||·||₂表示二范数操作，X表示所选距离‑波位分辨单元的脉冲序列，exp表示以自然数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，表示所选距离‑波位分辨单元的脉冲序列X与所选标签的脉冲序列Y的初相差，Y表示所选标签的脉冲序列，⊙表示阿玛达Hadamard乘积操作，P(ψ)表示导向矢量；(6d)判断是否选取完标签集合中的所有标签，若是，则执行步骤(7)；否则，执行步骤(6a)；(7)确定所选距离‑波位分辨单元的所属类别：(7a)将所有初相‑多普勒不变距离的值按照升序进行排序；(7b)利用K最近邻KNN方法，得到排序后的初相‑多普勒不变距离所对应的计算顺序号的海杂波投票数与地杂波投票数；(7c)当海杂波的投票数大于地杂波的投票数时，判定所选的距离‑波位分辨单元为海杂波；否则，判定所选的距离‑波位分辩单元为地杂波；(8)判断是否选取完M×N个距离‑波位分辨单元中所有的距离‑波位分辨单元，若是，则执行步骤(9)；否则，执行步骤(5)；(9)产生二值图像：将所有判定为海杂波的距离‑波位分辨单元标记为0，将所有判定为地杂波的距离‑波位分辨单元标记为1，组成一张二值图像；(10)产生海陆杂波场景分割图像：对二值图像进行形态学滤波，得到海陆杂波场景分割图像。