基于区域分割的高频雷达海杂波区域提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108615238A(43)申请公布日2018.10.02(21)申请号201810431268.9(22)申请日2018.05.08(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区崇文路2号(72)发明人朱星蒙罗忠涛吴太锋(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/12(2017.01)G06T7/136(2017.01)权利要求书1页说明书3页附图4页(54)发明名称基于区域分割的高频雷达海杂波区域提取方法(57)摘要本发明属于高频雷达杂波提取领域，涉及运用图像处理的方式处理雷达信号，提出一种基于距离-多普勒(range-Doppler,RD)图的海杂波提取方法，精确提取出海杂波区域，对海态检测和海杂波的特性分析具有重要的意义。其主要思路是：首先，将高频雷达接收的雷达回波信号排列成RD矩阵，经过脉冲压缩和多普勒处理得到RD图。其次，利用灰度变换函数，将RD图转换为灰度图。然后，利用CFAR求出噪声区域的阈值，并转化为灰度阈值，基于灰度阈值，将RD灰度图转化为二值图像。最后，利用DRLSE分割技术精确地提取出海杂波区域。CN108615238ACN108615238A权利要求书1/1页1.一种基于RD图的高频超视距雷达海杂波提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将接收到的原始雷达数据通过脉冲压缩多普勒处理后的到RD图步骤二：利用灰度转化函数，将RD图转化为灰度图。步骤三：利用恒虚警(CFAR)算法,将RD灰度图转换为二值图像。步骤四：利用DRLSE算法，进行演化分割，准确提出海杂波区域。2.根据权利要求1所述，其特征在于：本发明基于RD图进行处理，其特征在于，在步骤1中对高频雷达接收的回波信号，排列成RD矩阵K，经过脉冲压缩和多普勒处理得到RD图。3.根据权利要求1所述，其特征在于：利用灰度转换函数将RD图转化成灰度图。其中灰度变换函数为Y(p,m)＝k·ln(1+n·|K(p,m)|)。4.根据权利要求1所述，其特征在于：利用CFAR法求得噪声的阈值η，并转化成灰度阈值η'＝k·ln(1+n·η)。基于灰度阈值η'将RD灰度图转化为二值图像。5.如权利要求4所述，其特征在于，利用虚警概率和门限的关系在给定足够小的情况下，得到噪声阈值6.如权利要求4所述，其特征在于：将RD灰度图转化为二值图像。小于阈值η'判定为噪声区域，否则为海杂波区域。同时将海杂波区域的灰度值设置为“1”，噪声区域的灰度值设置为“0”7.如权利要求1所述，其特征在于：基于二值图像，利用DRLSE方法，准确提取出海杂波区域。2CN108615238A说明书1/3页基于区域分割的高频雷达海杂波区域提取方法技术领域[0001]本发明属于图像处理和雷达信号处理相结合的技术，具体涉及利用图像分割技术，基于高频雷达的距离-多普勒(range-Doppler,RD)图，对海杂波区域准确提取的方法。背景技术[0002]高频雷达工作于高频段(约5～30MHz)，利用电离层反射高频电磁波进行海态探测和目标检测，具有覆盖范围大、探测距离远、可反隐形飞机等优点。海杂波是由海面的后向散射回波形成的，在RD图上一般表现为边缘不整齐的带状。[0003]对海杂波谱的研究可以帮助测量海洋学参数，如风速和风向以及其他波浪信息。海杂波的准确提取和建模对于海况监测非常重要，但是海杂波建模研究十分困难，过去几十年中，尽管关于海杂波谱的研究取得一些的进展，但是建立一个精确的海杂波模型还是十分困难。同时，海态探测也要求对海杂波的精确提取，例如，基于多普勒频谱的二阶连续谱来估计海态信息，要求海杂波数据不受其他噪声的影响。[0004]针对海杂波的提取，传统方法通过确定多倍Bragg频率以内区域作为海杂波区域。由于海杂波复杂多变且能量较强，其频谱会产生展宽和漂移，使得海杂波区域和噪声区域边缘难以区分，从传统的信号处理角度难以准确提取海杂波区域。而海杂波在RD图中表现为边缘不整齐的带状图像，其边缘在RD图中，与噪声边缘的界限十分不明显，使得海杂波的提取的难度进一步加大。[0005]考虑到以上问题，本发明提出将海杂波的提取问题转换为图像区域分割问题，即基于RD图，利用图像分割方法，准确提取出海杂波区域。发明内容[0006]本发明提出一种基于RD图的高频雷达的海杂波区域提取方法。首先，将接收到的雷达信号，通过常规处理信号方式得到RD图；其次，利用对数变换函数将RD图转化为灰度图像；然后，利用(theconstantfalsealarmrate,CFAR)技术，将RD灰度图转化为二值图像；最后，使用DRLSE分割方法准确提取出海杂波区域。[0007]所述的基于RD图的高频雷达的海杂波区域提取方法通过以