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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开一种深海混响背景下移动目标多帧联合检测方法、系统及终端，涉及水声探测技术领域，以解决传统RPCA方法在复杂混响背景下性能下降的技术问题。方法对多帧回波数据进行预处理，得到包含低秩矩阵和稀疏矩阵的观测矩阵；利用非凸范数构建低秩矩阵优化函数，利用马尔科夫随机场构建稀疏矩阵优化函数，将两个优化函数联合；求解低秩矩阵优化函数，求解稀疏矩阵优化函数，得到混响低秩矩阵和目标稀疏矩阵，将目标稀疏矩阵逆向量化为多帧波束域数据，得到最终探测结果。检测系统执行上述方案中的检测方法。上述方案可应用于水声环境下的主动声纳探测，复杂混响背景下的检测效果较好，处理结果中目标轨迹较为清晰，虚假轨迹与离散杂波被有效抑制。
主权项：1.一种深海混响背景下移动目标多帧联合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：对主动声纳接收的多帧回波数据进行预处理，得到包含低秩矩阵和稀疏矩阵的观测矩阵；S20：构建非凸范数，利用非凸范数对低秩矩阵进行约束，构建低秩矩阵优化函数，利用马尔科夫随机场对稀疏矩阵进行约束，构建稀疏矩阵优化函数，将所述低秩矩阵优化函数与所述稀疏矩阵优化函数进行联合；S30：利用凸差分规划求解低秩矩阵优化函数，根据求解结果，使用图割算法求解稀疏矩阵优化函数，得到混响低秩矩阵和目标稀疏矩阵，二者进行迭代求解直至收敛；S40：将所述目标稀疏矩阵逆向量化为多帧波束域数据，得到最终探测结果；步骤S10包括以下步骤：S11：主动声纳接收多帧包含目标的回波数据；S12：对每一帧回波数据进行分段波束形成得到时间方位历程图；S13：将每帧时间方位历程图进行向量化，将向量化数据排列到一起，得到包含低秩矩阵和稀疏矩阵的观测矩阵。
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百度查询： 哈尔滨工程大学 深海混响背景下移动目标多帧联合检测方法、系统及终端
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