基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测_李庆忠_周祥振_黎明_牛炯
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b) 海杂 波背 景下 基于 短时 分数 阶 傅立 叶变 换 (short-time fractional Fourier transform, STFRFT)的弱运动目标检测方法 [6-10]。该类方法将微多普勒(micro-Doppler, m-D)理论引入对海雷 达目标检测领域，通过分数阶 Fourier 变换(fractional Fourier transform, FRFT)将时域回波信号变换到时频联合域，在 FRFT 的最佳变换域，信号的能量得以聚集，信杂比(signal-to-clutter ratio, SCR)得以提高。在建立海面目标运动模型的同时，针对目 标的运动状态，采用高斯短时分数阶 Fourier 变换分析目标微动 特征，探索微动目标回波信号与海杂波特性的区别，构造检测 统计量，能够实现距离和多普勒徙动的同时补偿，使相参积累 时间不受多普勒分辨率、距离走动和弯曲变形的限制，从而提 高积累增益，在有效地抑制背景杂波和噪声的同时实现强海杂 波背景下的缓速运动目标检测，取得了较好的检测结果。此类 方法较为适合于高分辨率雷达（如 S-band、X-band 雷达）下海 面目标的检测，但是对于距离分辨率不高的 HFSWR，由于海 面目标的 m-D 信号特征过于微弱，以至于检测难以实现。
优先出版
计算机应用研究
第 35 卷
在利用 HFSWR 进行海杂波环境下慢速运动目标的检测方 面，目前国内外有代表性的研究方法概述如下：
a)基于背景杂波分布模型的恒虚警方法(constant false alarm rate,CFAR)及其改进算法[1-5]。这类方法应用较为普遍，可定量 分析目标检测时的检测率和虚警率，但前提是必须要有准确的 背景杂波模型，该类方法适合于海况比较稳定且目标的多普勒 频率远离海杂波区域的场合。
---------------------------基金项目：国家自然科学基金（61132005）；海洋公益性行业科研专项（201505002） 作者简介：李庆忠（1963-），男，山东潍坊人，教授，博士，主要研究方向为智能信息处理与智能控制（liqingzhong@ouc.edu.cn）；周祥振+（1985-），男（通 信作者），硕士研究生，主要研究方向为智能信息处理与智能控制；黎明（1975-），男，教授，博士，主要研究方向为智能信号处理与智能控制、海洋监测技 术、智能故障诊断；牛炯（1982-），男，工程师，主要研究方向为高频雷达信号处理、高频雷达海洋环境监测技术．
c)基于时频分析的海面目标检测方法[11-15]。此类方法是通 过一定的时频变换，将相干积累时间内的一维时间信号变为二 维的时间-频率图像，然后根据目标与海杂波能量聚集区域持续 时间的不同特征，实现海面目标检测。如文献[15]提出了一种基 于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法， 该算法首先对 HFSWR 的接收信号进行频率细化处理以提高后 续时频分析的频率分辨率，然后进行基于 Morlet 小波的时频分 析以提取目标的时频分布特征，并对小波尺度谱进行了重排处 理以提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰。虽然该算法取 得了较好的检测性能，但其中 Morlet 小波变换的参数的确定缺 乏自适应性，且没有考虑噪声的抑制措施。
0 引言
高频地波雷达(high frequency surface wave radar, HFSWR) 利用短波(3~30 MHz)采用垂直极化天线辐射时沿导电海洋表面 绕射传播衰减较小的机理，既能实现对海平面视线以下舰船和 低空飞行目标的全天候超视距探测，又可用于海态遥感和实现 对海洋环境大范围、高精度的实时探测。然而，实际的高频雷 达目标检测中复杂的海杂波环境以及高频段各种背景噪声的影
响，严重地限制了雷达对海面目标的检测和识别能力。HFSWR 在检测飞机、导弹等高速目标时，由于目标多普勒频移较大， 在频域远离海杂波环境。而当检测一般舰船等低速目标时，运 动目标的多普勒频率都可能靠近或被海杂波的多普勒区域掩 盖，特别是当海况等级较高时，上升扩散的二阶回波很容易将 目标回波信号的谱峰淹没。因此，海杂波背景下的目标检测一 直是高频雷达对海面和低空目标检测富有挑战性的难题，急需 探讨高海况下可靠、稳健的弱目标检测方法。
为弥补文献[15]提出算法的缺陷，本文在文献[15]的基础 上，提出了一种基于参数优化 Morlet 小波变换和奇异值分解的 海杂波背景下运动目标检测算法。该算法首先利用小波 Shannon 熵优化 Morlet 小波的形状参数，实现了雷达目标回波特征成分 与小波特征的最佳匹配，使得重分配小波尺度谱时、频分辨率 同时达到最佳，然后再对参数优化后的小波变换系数矩阵进行 奇异值分解降噪处理，并通过实验验证了提出算法的有效性。
关键词 中图分类号 基金项目
李庆忠, 周祥振, 黎明, 牛炯 中国海洋大学 工程学院 山东省海洋工程重点实验室 《计算机应用研究》 2018 年第 35 卷第 1 期 http://www.arocmag.com/article/02-2018-01-003.html 2017-01-19 14:46:17 李庆忠, 周祥振, 黎明, 牛炯. 基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测[J/OL]. [2017-01-19]. http://www.arocmag.com/article/02-2018-01-003.html. 为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题， 本文提出了一种基于参数优化 Morlet 小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。 算法首先利用 Shannon 小波熵作为目标函数，根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化 Morlet 小波变换的时间带宽积参数，使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排 小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理，以抑制环境噪声的影响，进一步提高时频分布的可 读性。实验结果表明：与传统的时频分析算法相比，本文提出的算法… 时频分析, 海杂波背景, 重排小波尺度谱, 奇异值分解, 高频地波雷达, 目标检测 TP391.4 国家自然科学基金（61132005）; 海洋公益性行业科研专项（201505002）
Abstract: In order to overcome the problems of poor time-frequency resolution and inadequate readability of time-frequency distribution in the reassigned wavelet scalogram based method of time frequency analysis, this paper presents a new algorithm for ship target detection under sea clutter background based on parameter optimized Morlet wavelet transform and Singular Value Decomposition(SVD). Firstly,according to the signal characteristic of High Frequency Surface Wave Radar (HFSWR), the Time-Bandwidth Product (TBP) of Morlet wavelet basis is adaptively optimized by using Shannon entropy as an objective function, thus allowing both the time resolution and the frequency resolution of the subsequent reassigned wavelet scalogram to be optimal simultaneously. Then, Singular Value Decomposition based de-noising is applied to the reassigned wavelet scalogram to reduce the interference influence of environmental noises and improve the readability of time-frequency distribution. The experimental results show that the proposed algorithm has better time-frequency concentration and better noise restraining ability than those of traditional time-frequency analysis algorithms, which can effectively detect the slow-moving ship targets at constant speed or at constant acceleration under strong sea clutter background. Key Words: time-frequency analysis; sea clutter background; reassigned wavelet scalogram; singular value decomposition; high frequency surface wave radar(HFSWR); target detection
Ship target detection under sea clutter background based on time-frequency analysis
Li Qingzhong, Zhou Xiangzhen*, Li Ming, Niu Jiong
(Shandong Provincial Key Laboratory of Ocean Engineering, College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao Shandong 266100, China)
网络出版时间：2017-01-19 15:38:21 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/51.1196.TP.20170119.1538.006.html
基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测
作者 机构 发表期刊 预排期卷 访问地址 发布日期 引用格式
摘要
优先出版
计算机应用研究
第 35 卷
基于时频分析的百度文库杂波背景下舰船目标检测 *
李庆忠，周祥振*，黎 明，牛 炯
(中国海洋大学 工程学院 山东省海洋工程重点实验室，山东 青岛 266100)
摘 要：为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题，本文提出了 一种基于参数优化 Morlet 小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法首先利用 Shannon 小波熵作 为目标函数，根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化 Morlet 小波变换的时间带宽积参数，使得后续重排尺度谱的 时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理，以抑制环境噪声的影响，进一 步提高时频分布的可读性。实验结果表明：与传统的时频分析算法相比，本文提出的算法具有更好的时频聚集性和较强 的噪声抑制能力，能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。 关键词：时频分析；海杂波背景；重排小波尺度谱；奇异值分解；高频地波雷达；目标检测 中图分类号：TP391.4
优先出版
计算机应用研究
第 35 卷
在利用 HFSWR 进行海杂波环境下慢速运动目标的检测方 面，目前国内外有代表性的研究方法概述如下：
a)基于背景杂波分布模型的恒虚警方法(constant false alarm rate,CFAR)及其改进算法[1-5]。这类方法应用较为普遍，可定量 分析目标检测时的检测率和虚警率，但前提是必须要有准确的 背景杂波模型，该类方法适合于海况比较稳定且目标的多普勒 频率远离海杂波区域的场合。
---------------------------基金项目：国家自然科学基金（61132005）；海洋公益性行业科研专项（201505002） 作者简介：李庆忠（1963-），男，山东潍坊人，教授，博士，主要研究方向为智能信息处理与智能控制（liqingzhong@ouc.edu.cn）；周祥振+（1985-），男（通 信作者），硕士研究生，主要研究方向为智能信息处理与智能控制；黎明（1975-），男，教授，博士，主要研究方向为智能信号处理与智能控制、海洋监测技 术、智能故障诊断；牛炯（1982-），男，工程师，主要研究方向为高频雷达信号处理、高频雷达海洋环境监测技术．
c)基于时频分析的海面目标检测方法[11-15]。此类方法是通 过一定的时频变换，将相干积累时间内的一维时间信号变为二 维的时间-频率图像，然后根据目标与海杂波能量聚集区域持续 时间的不同特征，实现海面目标检测。如文献[15]提出了一种基 于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法， 该算法首先对 HFSWR 的接收信号进行频率细化处理以提高后 续时频分析的频率分辨率，然后进行基于 Morlet 小波的时频分 析以提取目标的时频分布特征，并对小波尺度谱进行了重排处 理以提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰。虽然该算法取 得了较好的检测性能，但其中 Morlet 小波变换的参数的确定缺 乏自适应性，且没有考虑噪声的抑制措施。
0 引言
高频地波雷达(high frequency surface wave radar, HFSWR) 利用短波(3~30 MHz)采用垂直极化天线辐射时沿导电海洋表面 绕射传播衰减较小的机理，既能实现对海平面视线以下舰船和 低空飞行目标的全天候超视距探测，又可用于海态遥感和实现 对海洋环境大范围、高精度的实时探测。然而，实际的高频雷 达目标检测中复杂的海杂波环境以及高频段各种背景噪声的影
响，严重地限制了雷达对海面目标的检测和识别能力。HFSWR 在检测飞机、导弹等高速目标时，由于目标多普勒频移较大， 在频域远离海杂波环境。而当检测一般舰船等低速目标时，运 动目标的多普勒频率都可能靠近或被海杂波的多普勒区域掩 盖，特别是当海况等级较高时，上升扩散的二阶回波很容易将 目标回波信号的谱峰淹没。因此，海杂波背景下的目标检测一 直是高频雷达对海面和低空目标检测富有挑战性的难题，急需 探讨高海况下可靠、稳健的弱目标检测方法。
为弥补文献[15]提出算法的缺陷，本文在文献[15]的基础 上，提出了一种基于参数优化 Morlet 小波变换和奇异值分解的 海杂波背景下运动目标检测算法。该算法首先利用小波 Shannon 熵优化 Morlet 小波的形状参数，实现了雷达目标回波特征成分 与小波特征的最佳匹配，使得重分配小波尺度谱时、频分辨率 同时达到最佳，然后再对参数优化后的小波变换系数矩阵进行 奇异值分解降噪处理，并通过实验验证了提出算法的有效性。
关键词 中图分类号 基金项目
李庆忠, 周祥振, 黎明, 牛炯 中国海洋大学 工程学院 山东省海洋工程重点实验室 《计算机应用研究》 2018 年第 35 卷第 1 期 http://www.arocmag.com/article/02-2018-01-003.html 2017-01-19 14:46:17 李庆忠, 周祥振, 黎明, 牛炯. 基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测[J/OL]. [2017-01-19]. http://www.arocmag.com/article/02-2018-01-003.html. 为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题， 本文提出了一种基于参数优化 Morlet 小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。 算法首先利用 Shannon 小波熵作为目标函数，根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化 Morlet 小波变换的时间带宽积参数，使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排 小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理，以抑制环境噪声的影响，进一步提高时频分布的可 读性。实验结果表明：与传统的时频分析算法相比，本文提出的算法… 时频分析, 海杂波背景, 重排小波尺度谱, 奇异值分解, 高频地波雷达, 目标检测 TP391.4 国家自然科学基金（61132005）; 海洋公益性行业科研专项（201505002）
Abstract: In order to overcome the problems of poor time-frequency resolution and inadequate readability of time-frequency distribution in the reassigned wavelet scalogram based method of time frequency analysis, this paper presents a new algorithm for ship target detection under sea clutter background based on parameter optimized Morlet wavelet transform and Singular Value Decomposition(SVD). Firstly,according to the signal characteristic of High Frequency Surface Wave Radar (HFSWR), the Time-Bandwidth Product (TBP) of Morlet wavelet basis is adaptively optimized by using Shannon entropy as an objective function, thus allowing both the time resolution and the frequency resolution of the subsequent reassigned wavelet scalogram to be optimal simultaneously. Then, Singular Value Decomposition based de-noising is applied to the reassigned wavelet scalogram to reduce the interference influence of environmental noises and improve the readability of time-frequency distribution. The experimental results show that the proposed algorithm has better time-frequency concentration and better noise restraining ability than those of traditional time-frequency analysis algorithms, which can effectively detect the slow-moving ship targets at constant speed or at constant acceleration under strong sea clutter background. Key Words: time-frequency analysis; sea clutter background; reassigned wavelet scalogram; singular value decomposition; high frequency surface wave radar(HFSWR); target detection
Ship target detection under sea clutter background based on time-frequency analysis
Li Qingzhong, Zhou Xiangzhen*, Li Ming, Niu Jiong
(Shandong Provincial Key Laboratory of Ocean Engineering, College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao Shandong 266100, China)
网络出版时间：2017-01-19 15:38:21 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/51.1196.TP.20170119.1538.006.html
基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测
作者 机构 发表期刊 预排期卷 访问地址 发布日期 引用格式
摘要
优先出版
计算机应用研究
第 35 卷
基于时频分析的百度文库杂波背景下舰船目标检测 *
李庆忠，周祥振*，黎 明，牛 炯
(中国海洋大学 工程学院 山东省海洋工程重点实验室，山东 青岛 266100)
摘 要：为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题，本文提出了 一种基于参数优化 Morlet 小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法首先利用 Shannon 小波熵作 为目标函数，根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化 Morlet 小波变换的时间带宽积参数，使得后续重排尺度谱的 时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理，以抑制环境噪声的影响，进一 步提高时频分布的可读性。实验结果表明：与传统的时频分析算法相比，本文提出的算法具有更好的时频聚集性和较强 的噪声抑制能力，能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。 关键词：时频分析；海杂波背景；重排小波尺度谱；奇异值分解；高频地波雷达；目标检测 中图分类号：TP391.4