申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2016-04-01

公开（公告）日：2020-01-10

公开（公告）号：CN105894033B

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.01.10#授权;2016.09.21#实质审查的生效;2016.08.24#公开

摘要：本发明属于雷达检测技术领域，提供了一种海杂波背景下的弱目标检测方法及系统。方法包括：用已知状态的海杂波信号作为训练样本的数据，提取训练样本的至少两种特征向量并融合得到第一联合特征向量，通过对检测系统进行训练，使检测系统对训练样本的检测准确率达到理想值。此时固化训练用检测系统的各项参值数，将各项参数传递给测试检测器，用于未知海杂波数据状态的判定，其中的训练过程只需一次。本发明将近似熵作为描述海杂波特性的特征向量，提高了对次目标单元的检测准确度。

主权项：1.一种海杂波背景下的弱目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：将已知状态的海杂波信号作为训练样本的数据，提取所述训练样本的至少两种特征向量并融合得到第一联合特征向量，所述至少两种特征向量包含近似熵特征向量；S2：对所述第一联合特征向量赋予分类标签信息；S3：利用所述第一联合特征向量对训练用分类器进行训练，使得训练用分类器对训练样本的检测准确率达到理想值，固化此时训练用分类器的各项参数值；S4：将固化的所述各项参数值传递给测试用分类器；S5：将未知状态的海杂波信号作为测试样本的数据，提取所述测试样本的至少两种特征向量并融合得到第二联合特征向量，所述第二联合特征向量与所述第一联合特征向量所包含的特征向量的类型相同；S6：将所述第二联合特征向量输入到使用传递过来的所述各项参数值的所述测试用分类器中；S7：由所述测试用分类器对所述第二联合特征向量直接进行分类判决，输出判决结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种海杂波背景下的弱目标检测方法及系统

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