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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明涉及一种极化雷达海面舰船检测方法及装置，其包括：对输入数据进行预处理，并对海面舰船目标进行粗检测，得到疑似舰船目标的预检测结果；基于预检测结果，与目标典型极化特征的分布情况相结合，利用广义相对最优极化对极化雷达数据进一步检测；将检测结果进行去除虚警处理，得到最终检测结果并输出。本发明结合了极化白化滤波器和广义相对最优极化检测器的优点，充分利用了目标自身的极化特征与海杂波散射矩阵满足的统计分布特征，提高了极化雷达舰船检测系统的检测能力。

主权项：1.一种极化雷达海面舰船检测方法，其特征在于，包括：对输入数据进行预处理，并对海面舰船目标进行粗检测，得到疑似舰船目标的预检测结果；基于预检测结果，与目标极化特征的分布情况相结合，利用广义相对最优极化检测器对极化雷达数据进一步检测；将检测结果进行去虚警处理，得到最终检测结果并输出；所述目标极化特征包括Freeman分解得到的一次散射功率、二次散射功率与体散射功率，以及目标分别与面散射、二次散射的极化相似性参数；采用以下两种与特定散射矩阵的相似性参数：1与平面目标的相似性： 2与二面角目标的相似性： 其中，S表示原始的散射矩阵，表示经过去定向处理后的散射矩阵中的元素，其中i，j分别为H或V，H表示水平极化，V表示垂直极化；采用广义相对最优极化检测器对极化雷达数据进一步检测，广义相对最优极化检测器的设置方法如下：1构造疑似舰船目标Kennaugh矩阵的平均值并从一块海面获得海域的Kennaugh矩阵的平均值，进而得到给定函数P＝hT[K]g,[K]表示平均的Kennaugh矩阵，P表示在发射极化状态g和接受极化状态h的雷达接收功率；设TA和TB代表两种目标，并设和为TA和TB的Kennaugh矩阵的平均值，需要得到使TA和TB功率对比度最大的最优极化状态g＝1,g1,g2,g3T和h＝1,h1,h2,h3T； 得到最优极化状态gm和hm，m＝1，2，3；2建立一个包含接收功率和散射机制的最优函数： 其中，f＝r1，r2，r3，PS，PD，PV表示采用的目标特征组成的特征矢量，fi表示特征矢量f的第i个分量，r1和r2分别表示极化散射矩阵分别与面散射和二次散射的相似性参数；r3＝H表示极化熵；PS表示一次散射功率，PD表示二次散射功率，PV表示体散射功率；3求解最优函数，得到最优问题中的x＝x1，x2，x3，x4，x5，x6T和y＝y11，…，y16，y22，…，y26，…，y66T，计算所有像素对应的GP，舰船在由GP组成的新图像中被检出；所述去虚警处理采用的方法为：在得到广义相对最优极化检测器的检测结果之后，利用自适应的最大类间方差法进行去虚警处理，得到最终检测结果；所述最大类间方差法为：存在阈值T将图像所有像素分为小于T的背景和大于T的前景，则这两类像素各自的均值分别为μ1、μ2，图像全局均值为μG；像素被分为背景和舰船的概率分别为w1、w2，最大类间方差法的阈值T满足使背景像素和前景像素之间的方差最大： 其中，表示实数集；通过遍历可能的阈值取值，得到最佳的阈值，进而将图像划分为前景和背景。

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