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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明涉及一种基于统计熵的海面目标检测方法，主要解决了海杂波模型匹配不准确时，传统恒虚警率CFAR算法性能下降的问题，其实现步骤是：1、将海杂波幅度序列进行归一化处理；2、计算海杂波幅度序列的统计直方图，并分析目标距离单元和纯海杂波距离单元统计直方图之间的特征差异；3、基于海杂波幅度统计直方图，计算海杂波模型的幅度统计熵；4、基于非参数的CFAR并联合海杂波模型幅度统计熵的计算结果进行目标探测，并输出目标探测结果。本发明的检测性能优于传统的CFAR目标检测算法，提高了雷达对海面小目标的检测性能。

主权项：1.一种基于统计熵的海面目标检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1：海杂波序列归一化处理设海杂波幅度序列为：X＝{xk,k＝1,2,3..N}，其中N表示海杂波幅度序列的长度，利用海杂波幅度序列的标准差进行归一化处理，得到新的序列X'：X'＝XstdX其中，stdX为海杂波幅度序列的标准差；步骤2：海杂波幅度直方图计算步骤2.1：计算海杂波幅度直方图中统计量的数目针对步骤1中得到的归一化海杂波序列X'，利用如下公式计算海杂波幅度直方图中所有统计量的数目： 其中lx表示所有统计量的数目，fix·表示向下取整，m、n表示任意正整数；步骤2.2：计算各统计量的幅度针对步骤2.1中计算的海杂波幅度直方图中统计量的数目，根据海杂波序列的幅度，将海杂波序列放置在每一个所属的统计分量内，计算每个统计量内海杂波序列的数目nn，即各统计量的幅度被存储在向量nn中，计算步骤如下：d＝maxX'-minX'lxid,i+1d,i＝0,1...,lx-1其中d表示各统计量的宽度，即各统计量中所包含海杂波序列幅度的最大值减最小值，id,i+1d,i＝0,1...,lx-1表示第i个统计量中所能包含海杂波序列的幅度区间；针对上述计算结果绘制海杂波幅度统计直方图；步骤3：计算海杂波模型幅度统计熵针对步骤2中得到的统计直方图，计算海杂波模型幅度统计熵；构造海杂波模型幅度统计熵来描述目标距离单元和海杂波距离单元之间统计直方图的差异；所述海杂波模型幅度统计熵的计算过程如下：F＝nnN 其中F＝nnN表示将频数nn转换成频率F，E表示海杂波模型幅度统计熵的计算结果，Fi表示第i个频率分量；步骤4：目标探测针对步骤3中计算得到的幅度统计熵E的结果作为特征检测器的输入进行目标检测，特征检测器的结构如下所示： 其中Z表示判决门限，H0表示海杂波距离单元，H1表示目标距离单元。

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百度查询： 西北工业大学 基于统计熵的海面目标检测方法