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一种基于相关聚类的视频级密集假目标干扰抑制方法 

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申请/专利权人:中国船舶集团有限公司第七二四研究所

摘要:本发明涉及一种基于相关聚类的视频级密集假目标干扰抑制方法。针对传统雷达无法在高置信度的密集假目标群中区分出强威胁真实目标的缺点,提出一种准确抑制从雷达天线主瓣或副瓣进入雷达系统的有源欺骗性干扰的方法,具体步骤包括:通道回波过门限包络凝聚,特征结构化信息重配,归一化互相关系数修正,包络相关聚类,密集假目标剔除以及临近通道匿影等过程。本发明有效增强雷达抗有源欺骗性干扰的能力,提高雷达在复杂电磁环境中目标发现概率和作战效能。

主权项:1.一种基于相关聚类的视频级密集假目标干扰抑制方法,其特征在于:S1:通道回波过门限包络凝聚;S2:特征结构化信息重配;对每个凝聚点包络结构化信息{Amj1,Amj2...Amjk}左右补两个距离单元的零为{0,0,Amj1,Amj2...Amjk,0,0},取序列中最大值及其左右相邻两点重配为该凝聚点的特征结构化信息: 其中,Amj1表示第m个多普勒通道第j个凝聚点第1个距离单元的幅度,Amj2表示第m个多普勒通道第j个凝聚点第2个距离单元的幅度,Amjk表示第m个多普勒通道第j个凝聚点第k个距离单元的幅度,Im表示序列中最大值的索引;S3:归一化互相关系数修正;重配后包络数据矩阵为: 其中,S表示重配后包络数据矩阵;求解J个凝聚点重配后包络互相关矩阵: 其中,C表示重配后包络互相关矩阵;互相关矩阵归一化结果为: 其中,ii和jj表示互相关矩阵元素索引;取每个凝聚点序列中最大值为该凝聚点的幅度,令幅度向量为E=[em1,em2,...,emJ]T,向量V=[1,1,...,1],则幅度矩阵为: 其中,B表示幅度矩阵;通过幅度矩阵对归一化互相关系数进行修正: 其中,Q表示修正归一化互相关系数矩阵;S4:包络相关聚类;将修正归一化互相关系数矩阵对角线及其右侧索引数据置零: 设定包络相关性检测门限为Tcorr,统计修正归一化互相关系数矩阵Q中大于相关性检测门限Tcorr的元素个数为Ncorr及其索引Icorr;S5:密集假目标剔除;设定密集假目标个数检测门限Tftn,如果Ncorr≥Tftn,则表示存在密集假目标干扰,将其对应索引Icorr中所有凝聚点包络结构化信息所在视频回波都置为0;否则表示不存在密集假目标干扰,不进行任何操作;S6:临近通道匿影;当存在多个多普勒通道的数据,对检测出存在密集假目标干扰的通道m,对其相邻的两个多普勒通道相同距离单元进行匿影,即同步将相同距离单元相应视频回波都置为0;否则不进行任何操作。

全文数据:

权利要求:

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