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申请/专利权人：厦门天吴智能科技有限公司
摘要：本发明提供的基于极化信号多尺度熵特征的海面小目标检测方法，采用雷达回波信号单特征，算法结构简单，计算量及复杂度较小；并可采用并行架构及算法，进一步满足了雷达回波信号实时处理的需求；在采用极化多尺度熵指标后，含有小目标距离单元将因具有最小多尺度熵指标值而被检测到。不仅如此，在极化多尺度熵指标下，海面杂波的多尺度熵指标在所有测试数据中均呈现稳定或不变的特征，部分的突发波动亦可采用拟合方法剔除，这使得海面杂波的特征可被较好的辨识，并将进一步提高目标检测的性能。
主权项：1.基于极化信号多尺度熵特征的海面小目标检测方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取雷达回波数据，并确定所述雷达回波数据的最大滑窗长度；S2、根据所述最大滑窗长度构建多尺度熵矩阵，并根据所构建的多尺度熵矩阵计算极化多尺度熵指标；S3、根据所述极化多尺度熵指标对所述雷达回波数据进行检测；步骤S2具体包括：S21、根据所述最大滑窗长度，对VV和HH极化下、含rb个距离单元的雷达回波数据分别采用多尺度熵算法，构建多尺度熵矩阵，分别为MSEVV，MSEHH，其维度为τ×rb；所述多尺度熵矩阵为以维度为τ×rb的矩阵表示的多尺度熵，所述MSEVV表示VV极化下的多尺度熵矩阵，所述MSEHH表示HH极化下的多尺度熵矩阵；rb表示雷达回波数据的距离单元数量；τ表示尺度因子；S22、根据所述多尺度熵矩阵MSEVV，MSEHH计算极化多尺度熵指标矩阵PMSE；所述极化多尺度熵指标矩阵PMSE表示矩阵形式表示的多尺度熵矩阵MSEVV和MSEHH的多尺度熵特征结合；S23、根据所述极化多尺度熵指标矩阵PMSE计算极化多尺度熵指标PCI；所述极化多尺度熵指标为极化多尺度熵指标矩阵PMSE的列求和；计算极化多尺度熵指标矩阵PMSE方法为： 或等价于 计算极化多尺度熵指标PCI的方法为： 其中column表示对PMSE矩阵的列求和；步骤S3具体为：S31、在所述极化多尺度熵指标中寻找最小值；S32、获取最小值所在距离单元序号，该距离单元即为目标所在单元。
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