基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提出了一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法。該方法在傳統(tǒng)混合高斯模型基礎(chǔ)上，針對(duì)岸基雷達(dá)雜波統(tǒng)計(jì)特征多樣性以及發(fā)生雨雪、臺(tái)風(fēng)等惡劣狀況區(qū)域的雜波統(tǒng)計(jì)特征突變情況進(jìn)行了模型自適應(yīng)改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)雜波快速且準(zhǔn)確的擬合，首先初始化各回波單元高斯分量數(shù)為1，根據(jù)后續(xù)匹配情況和預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)各單元高斯分量數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)增減處理，并更新各項(xiàng)參數(shù)；其次，根據(jù)回波單元預(yù)設(shè)鄰域范圍內(nèi)當(dāng)前幀未成功匹配單元個(gè)數(shù)與該范圍內(nèi)單元個(gè)數(shù)之比是否大于預(yù)設(shè)閾值來判斷該回波單元是否處于雜波突變區(qū)域，并調(diào)整該回波單元的模型學(xué)習(xí)率以盡快實(shí)現(xiàn)對(duì)突變后雜波的擬合。本發(fā)明專利技術(shù)在傳統(tǒng)混合高斯模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了自適應(yīng)改進(jìn)，以適應(yīng)雜波分布的多樣性以及多變性，相對(duì)于單一的概率分布模型和傳統(tǒng)混合高斯模型具有更好的適用性和魯棒性。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法
本專利技術(shù)涉及岸基雷達(dá)背景雜波圖生成
，尤其涉及一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法。
技術(shù)介紹
岸基雷達(dá)可對(duì)海面目標(biāo)進(jìn)行主動(dòng)探測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)海面監(jiān)視、目標(biāo)跟蹤和導(dǎo)航等目的，大多部署在海岸附近的高山或海上平臺(tái)，運(yùn)行環(huán)境較為惡劣，回波數(shù)據(jù)易受海浪、氣象等雜波的干擾，導(dǎo)致無法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)和定位，因此，建立準(zhǔn)確的雜波背景模型，對(duì)提高海面目標(biāo)的檢測(cè)性能具有重要意義。傳統(tǒng)的岸基雷達(dá)雜波模型主要采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠頂M合雜波的統(tǒng)計(jì)特征，近年來相關(guān)的研究工作提出了大量的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停Ｓ玫哪Ｐ陀蠷ayleigh分布、Weibull分布、Log-Normal分布以及K分布等，然而，在實(shí)際工程應(yīng)用中，海上環(huán)境因素復(fù)雜，各類雜波(雨雪、海浪、島嶼、陸地)的概率密度函數(shù)可能由多種不同分布構(gòu)成，即使同類雜波不同的區(qū)域或時(shí)間也可能由不同分布構(gòu)成，因此，單一的、具體的分布模型對(duì)雜波擬合的適應(yīng)性及魯棒性較差。由于有限高斯混合模型可以在任意精度正逼近實(shí)數(shù)上的非負(fù)黎曼可積函數(shù)，特別可以逼近任意的概率分布密度函數(shù)，因此，本專利技術(shù)利用混合高斯模型對(duì)背景雜波進(jìn)行迭代擬合。傳統(tǒng)的混合高斯模型中高斯分量數(shù)和學(xué)習(xí)率均是固定不變的，而岸基雷達(dá)各個(gè)回波單元雜波統(tǒng)計(jì)特性不同，固定的高斯分量混合數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致過擬合或欠擬合問題，雨雪、臺(tái)風(fēng)等惡劣狀況下，回波幅值統(tǒng)計(jì)特性會(huì)發(fā)生較大的變化，固定的學(xué)習(xí)率無法快速擬合變化的背景雜波，針對(duì)這些情況，本專利技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的高斯分量數(shù)和學(xué)習(xí)率進(jìn)行了自適應(yīng)改進(jìn)，以適應(yīng)岸基雷達(dá)雜波背景的多樣性和多變性，提高模型的適應(yīng)性與魯棒性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的主要目的在于提供一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法，旨在解決目前岸基雷達(dá)雜波模型生成方法中適應(yīng)性和魯棒性差的問題。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法，所述方法包括如下步驟：步驟10，初始化各回波單元混合高斯模型分量數(shù)為1，后續(xù)回波與相應(yīng)回波單元模型分量依次匹配，依匹配結(jié)果決定此模型是否新增分量，并更新各項(xiàng)參數(shù)；步驟20，記錄此回波單元各高斯分量的權(quán)值變化情況，剔除權(quán)值不斷減小的高斯分量；步驟30，根據(jù)此回波單元高斯分量和其最鄰近高斯分量之間統(tǒng)計(jì)特性是否相似來決定是否做合并處理；步驟40，判斷此回波單元是否處于雜波統(tǒng)計(jì)特征突變區(qū)域，針對(duì)突變情況，調(diào)高模型學(xué)習(xí)率，模型擬合后，調(diào)回模型學(xué)習(xí)率。優(yōu)選地，所述步驟S10中后續(xù)回波與相應(yīng)回波單元模型分量依次匹配的規(guī)則為：|Xt-μi，t-1|＜＜2.5σi，t-1其中，Xt為當(dāng)前回波幅值，μi，t-1為該回波單元模型第i個(gè)分量的均值，σi，t-1為相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差。優(yōu)選地，所述步驟S10中依匹配結(jié)果決定此模型是否新增分量的規(guī)則為：匹配失敗情況下，若該回波單元模型分量數(shù)K＜5，則以當(dāng)前回波幅值為均值新增一個(gè)高斯分量，并賦予一個(gè)較小的權(quán)重和方差，若K＝5，將權(quán)值與方差比值最小的分量均值替換為當(dāng)前回波幅值，并賦予一個(gè)較小的權(quán)重和方差。優(yōu)選地，所述步驟S10中更新各項(xiàng)參數(shù)的方式為：ωi，t＝(1-α)ωi，t-1+αMi，tμi，t＝(1-ρ)μi，t-1+ρXtσi，t2＝(1-ρ)σi，t-12+ρ(Xt-μi，t)T(Xt-μi，t)ρ＝αη(Xt，μi，t，σi，t)其中，α為學(xué)習(xí)率，ρ為更新率，ωi，t、μi，t、σi，t2分別為第i個(gè)高斯分量更新后的權(quán)值、均值、方差，η(Xt，μi，t，σi，t)為第i個(gè)高斯分量概率密度函數(shù)，它們決定著雜波模型的更新速度，Mi，t根據(jù)是否為匹配的高斯分量取1或0，匹配的高斯分量權(quán)值增加，反之，權(quán)值減小，各分量參數(shù)更新后，對(duì)權(quán)值做歸一化處理。優(yōu)選地，所述步驟S20中記錄各高斯分量的權(quán)值變化情況，剔除權(quán)值不斷減小的高斯分量規(guī)則為：對(duì)各分量的權(quán)值連續(xù)遞減次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，記為Count，若Count達(dá)到預(yù)設(shè)閾值Countmax，說明該分量不再符合當(dāng)前背景雜波的分布特性，同時(shí)為了加快模型的收斂速度，剔除該高斯分量；優(yōu)選地，所述步驟S30中高斯分量和其最鄰近高斯分量之間統(tǒng)計(jì)特性是否相似的判斷依據(jù)為：若高斯分量(ωi，t，μi，t，σi，t)和最鄰近高斯分量(ωj，t，μj，t，σj，t)間的距離小于預(yù)設(shè)閾值Distancemin，認(rèn)為兩個(gè)高斯分量統(tǒng)計(jì)特性相似。優(yōu)選地，所述步驟S30中高斯分量合并規(guī)則為：ωk，t＝ωi，t+ωj，tμk，t＝(ωi，t×μi，t+ωj，t×μj，t)/(ωi，t+ωj，t)σk，t＝(ωi，t×σi，t+ωj，t×σj，t)/(ωi，t+ωj，t)優(yōu)選地，所述步驟S40中判斷回波單元是否處于雜波統(tǒng)計(jì)特征突變區(qū)域的方法為：若當(dāng)前回波單元預(yù)設(shè)鄰域范圍內(nèi)回波單元中未成功匹配相應(yīng)單元模型的單元個(gè)數(shù)Numunmatch與該范圍單元個(gè)數(shù)Numtotal之比大于預(yù)設(shè)閾值δ，認(rèn)為此回波單元處于突變區(qū)域。優(yōu)選地，所述步驟S40中針對(duì)突變情況，調(diào)高模型學(xué)習(xí)率的規(guī)則為：本專利技術(shù)提出了一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法。該方法在傳統(tǒng)混合高斯模型基礎(chǔ)上，針對(duì)岸基雷達(dá)雜波統(tǒng)計(jì)特征多樣性以及發(fā)生雨雪、臺(tái)風(fēng)等惡劣狀況區(qū)域的雜波統(tǒng)計(jì)特征突變情況進(jìn)行了模型自適應(yīng)改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)雜波快速且準(zhǔn)確的擬合，首先初始化各回波單元高斯分量數(shù)為1，根據(jù)后續(xù)匹配情況和預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)各單元高斯分量數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)增減處理，并更新各項(xiàng)參數(shù)；其次，根據(jù)回波單元預(yù)設(shè)鄰域范圍內(nèi)當(dāng)前幀未成功匹配單元個(gè)數(shù)與該范圍內(nèi)單元個(gè)數(shù)之比是否大于預(yù)設(shè)閾值來判斷該回波單元是否處于雜波突變區(qū)域，并調(diào)整該回波單元的模型學(xué)習(xí)率以盡快實(shí)現(xiàn)對(duì)突變后雜波的擬合。本專利技術(shù)在傳統(tǒng)混合高斯模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了自適應(yīng)改進(jìn)，以適應(yīng)雜波分布的多樣性以及多變性，相對(duì)于單一的概率分布模型和傳統(tǒng)混合高斯模型具有更好的適用性和魯棒性。附圖說明附圖作為本專利技術(shù)的一部分，用來提供對(duì)本專利技術(shù)的進(jìn)一步的理解，本專利技術(shù)的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本專利技術(shù)，但不構(gòu)成對(duì)本專利技術(shù)的不當(dāng)限定。顯然，下面描述中的附圖僅僅是一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。在附圖中：圖1所示為一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法流程圖；圖2所示為岸基雷達(dá)某強(qiáng)雜波區(qū)域的當(dāng)前回波幅值圖；圖3所示為一個(gè)處在弱雜波區(qū)的回波單元自適應(yīng)混合高斯模型圖；圖4所示為一個(gè)處在強(qiáng)雜波區(qū)的回波單元自適應(yīng)混合高斯模型圖；圖5所示為自適應(yīng)混合高斯模型生成的岸基雷達(dá)某強(qiáng)雜波區(qū)域?qū)崟r(shí)雜波圖，各單元雜波幅值為相應(yīng)單元混合模型各分量均值經(jīng)權(quán)值加權(quán)之和。本專利技術(shù)目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：/n步驟10，初始化各回波單元混合高斯模型分量數(shù)為1，后續(xù)回波與相應(yīng)回波單元模型分量依次匹配，依匹配結(jié)果決定此模型是否新增分量，并更新各項(xiàng)參數(shù)；/n步驟20，記錄此回波單元各高斯分量的權(quán)值變化情況，剔除權(quán)值不斷減小的高斯分量；/n步驟30，根據(jù)此回波單元高斯分量和其最鄰近高斯分量之間統(tǒng)計(jì)特性是否相似來決定是否做合并處理；/n步驟40，判斷此回波單元是否處于雜波統(tǒng)計(jì)特征突變區(qū)域，針對(duì)突變情況，調(diào)高模型學(xué)習(xí)率，模型擬合后，調(diào)回模型學(xué)習(xí)率。/n

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
步驟10，初始化各回波單元混合高斯模型分量數(shù)為1，后續(xù)回波與相應(yīng)回波單元模型分量依次匹配，依匹配結(jié)果決定此模型是否新增分量，并更新各項(xiàng)參數(shù)；
步驟20，記錄此回波單元各高斯分量的權(quán)值變化情況，剔除權(quán)值不斷減小的高斯分量；
步驟30，根據(jù)此回波單元高斯分量和其最鄰近高斯分量之間統(tǒng)計(jì)特性是否相似來決定是否做合并處理；
步驟40，判斷此回波單元是否處于雜波統(tǒng)計(jì)特征突變區(qū)域，針對(duì)突變情況，調(diào)高模型學(xué)習(xí)率，模型擬合后，調(diào)回模型學(xué)習(xí)率。


2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波背景圖生成方法，其特征在于，所述步驟S10中當(dāng)前回波與相應(yīng)回波單元模型分量依次匹配的規(guī)則為：
|Xt-μi，t-1|＜＜2.5σi，t-1
其中，Xt為當(dāng)前回波幅值，μi，t-1為該回波單元模型第i個(gè)分量的均值，σi，t-1為相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差。


3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法，其特征在于，所述步驟S10中依匹配結(jié)果決定此模型是否新增分量的規(guī)則為：
匹配失敗情況下，若該回波單元模型高斯分量數(shù)K＜5，則以當(dāng)前回波幅值為均值新增一個(gè)高斯分量，并賦予一個(gè)較小的權(quán)重和方差，若K＝5，將權(quán)值與方差比值最小的分量均值替換為當(dāng)前回波幅值，并賦予一個(gè)較小的權(quán)重和方差。


4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)混合高斯模型的岸基雷達(dá)實(shí)時(shí)雜波模型建立方法，其特征在于，所述步驟S10中更新各項(xiàng)參數(shù)方式為：
ωi，t＝(1-α)ωi，t-1+αMi，t
μi，t＝(1-ρ)μi，t-1+ρXt
σi，t2＝(1-ρ)σi，t-12+ρ(Xt-μi，t)T(Xt-μi，t)
ρ＝αη(Xt，μi，t，σi，t)
其中，α為學(xué)習(xí)率，ρ為更新率，ωi，t、μi，t、σi，t2分別為第i個(gè)高斯分量更新后的權(quán)值、均值、方差，η(Xt，μi，t，σi，t)為第i個(gè)高斯分量...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孫馨喆，莫紅飛，汪永軍，鈔紅光，侯小麗，林佳慶，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中電科技合肥博微信息發(fā)展有限責(zé)任公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：安徽;34