本發(fā)明屬于雷達雜波特性研究領(lǐng)域，特別涉及該領(lǐng)域中的一種海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，可用于雷達海雜波特性分析與建模研究。

背景技術(shù)：

1、準(zhǔn)確認(rèn)知海雜波特性是對海雷達系統(tǒng)設(shè)計、性能評估和目標(biāo)檢測的重要基礎(chǔ)。其中幅度分布特性尤為重要，它決定了目標(biāo)檢測算法設(shè)計和恒虛警檢測門限設(shè)置。目前常用的海雜波幅度分布模型包括瑞利分布、威布爾分布、對數(shù)正態(tài)分布和k分布等。隨著雷達分辨率的提高以及復(fù)合高斯模型的提出，k分布模型被廣泛應(yīng)用，相關(guān)研究表明，在描述高海情海雜波時，k分布模型更為有效。k分布模型的有效性不僅得到了實驗數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)的支持，而且它可以從海雜波的散射機理上進行合理解釋。因此k分布模型被認(rèn)為是最為有效的海雜波幅度分布模型之一。

2、為了實現(xiàn)海雜波特性的有效應(yīng)用，除了直接利用實測海雜波數(shù)據(jù)進行海雜波特性參數(shù)估計外，另一種方法是根據(jù)雷達參數(shù)、海浪參數(shù)和雷達觀測幾何參數(shù)等來預(yù)測海雜波特性參數(shù)，從而實現(xiàn)根據(jù)雷達工作條件參數(shù)有依據(jù)的確定雷達設(shè)計方案并評估雷達性能。目前現(xiàn)有海雜波k分布形狀參數(shù)建模方法僅考慮了擦地角、雷達分辨單元照射面積和浪向角，且采用最小二乘擬合方式進行模型構(gòu)建，模型精度低，難以滿足工程應(yīng)用。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題就是針對基于雷達參數(shù)、海浪參數(shù)和雷達觀測幾何參數(shù)等的海雜波k分布形狀參數(shù)建模方法進行研究，提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波k分布形狀參數(shù)建模方法，該方法可以實現(xiàn)基于實測數(shù)據(jù)的海雜波k分布形狀參數(shù)建模。

2、本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，其改進之處在于，包括如下步驟：

4、步驟1，獲取n組不同測量參數(shù)條件下的海雜波數(shù)據(jù)和海洋環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)：

5、第n組海雜波數(shù)據(jù)表示為復(fù)數(shù)矩陣g表示距離門數(shù)，l表示脈沖數(shù)，第n組海雜波數(shù)據(jù)對應(yīng)的海洋環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)包括有效浪高平均浪周期和浪向角n＝1,2,...,n；

6、步驟2，初始化海雜波k分布形狀參數(shù)建模數(shù)據(jù)矩陣s為空矩陣；

7、步驟3，基于第n組海雜波數(shù)據(jù)其每個距離門對應(yīng)的雷達斜距為計算每個距離門對應(yīng)的擦地角值h表示雷達與海面的相對高度，g＝1,2,...,g；

8、步驟4，根據(jù)擦地角值將海雜波數(shù)據(jù)劃分為若干個子數(shù)據(jù)塊；

9、步驟5，基于海雜波子數(shù)據(jù)塊，計算其相應(yīng)的海雜波k分布形狀參數(shù)，構(gòu)造海雜波k分布形狀參數(shù)建模樣本；

10、步驟6，依次令n＝1,2,...,n，重復(fù)步驟3至步驟5，形成海雜波k分布形狀參數(shù)建模數(shù)據(jù)矩陣sf×6；

11、步驟7，基于海雜波k分布形狀參數(shù)建模數(shù)據(jù)矩陣sf×6，獲得海雜波k分布形狀參數(shù)建模的輸入數(shù)據(jù)xf×5和期望輸出yf×1：

12、xf×5(:,1:4)＝log10(sf×6(:,1:4)),

13、xf×5(:,5)＝cos(2×sf×6(:,5)),

14、yf×1＝log10(sf×6(:,6))

15、上式中，矩陣“，”前的“：”表示取所有行，“，”后的1：4表示取第1到4列，5表示取第5列，6表示取第6列；

16、步驟8，構(gòu)建bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用步驟7所得的輸入數(shù)據(jù)xf×5和期望輸出yf×1作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練生成海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型net；

17、步驟9，將海雜波k分布形狀參數(shù)模型輸入?yún)?shù)向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型net，基于網(wǎng)絡(luò)模型輸出得到海雜波k分布形狀參數(shù)：

18、令x表示海雜波k分布形狀參數(shù)模型輸入?yún)?shù)向量，x＝[log10(φ),log10(a),log10(hsw),log10(pwa),cos(2θwa)]，其中0＜φ≤90，hsw＞0，pwa＞0，0≤θwa≤180，將x作為海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型net的輸入，網(wǎng)絡(luò)輸出為y，則基于模型得到的海雜波k分布形狀參數(shù)為10y。

19、進一步的，步驟4具體包括如下步驟：

20、步驟41，設(shè)定擦地角分組區(qū)間，設(shè)擦地角取值區(qū)間為[0.1,90]，以0.1為間隔將其劃分為q＝899個子區(qū)間，第q個子區(qū)間的取值范圍為[0.1q,0.1(q+1)]；

21、步驟42，根據(jù)擦地角值計算其對應(yīng)的擦地角子區(qū)間[0.1q1,0.1(q2+1)]：

22、

23、其中ceil(·)表示向上取整，floor(·)表示向下取整；

24、步驟43，初始化子數(shù)據(jù)塊q＝q1,q1+1,...,q2；

25、步驟44，根據(jù)擦地角值依次令g＝1,2,...,g，若落入第q個擦地角子區(qū)間，則將該距離門的數(shù)據(jù)并入子數(shù)據(jù)塊就是其中表示矩陣中第g行的數(shù)據(jù)。

26、進一步的，步驟5具體包括如下步驟：

27、步驟51，海雜波子數(shù)據(jù)塊中的d個元素記為{x1,...,xd,...,xd}，計算海雜波k分布形狀參數(shù)v：

28、

29、其中，i＝1或2

30、步驟52，海雜波k分布形狀參數(shù)建模樣本表示為向量

31、φ＝0.1q+0.05,

32、a＝θπhδr/sin(φ)/cos(φ)

33、上式中，θ為雷達方位波束寬度，δr為雷達距離分辨率；

34、步驟53，統(tǒng)計當(dāng)前矩陣s的行數(shù)f，將向量s作為矩陣s的第f+1行元素；

35、步驟54，依次令q＝q1,q1+1,...,q2，重復(fù)步驟51至步驟53。

36、進一步的，步驟8具體包括如下步驟：

37、步驟81，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層包含五個輸入，輸出層包含一個輸出，雙隱層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，隱層采用雙曲正切函數(shù)為激活函數(shù)，輸出層采用線性函數(shù)，學(xué)習(xí)方法使用帶動量的梯度下降的權(quán)值或閾值學(xué)習(xí)函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)采用levenberg-marquardt優(yōu)化算法，性能函數(shù)為均方誤差函數(shù)；

38、步驟82，設(shè)置學(xué)習(xí)率、最大訓(xùn)練次數(shù)不小于1000次、期望誤差值取0.001～0.00001、各隱層神經(jīng)元個數(shù)為2的指數(shù)次冪，利用輸入數(shù)據(jù)xf×5和期望輸出yf×1作為訓(xùn)練樣本生成海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型net。

39、本發(fā)明的有益效果是：

40、本發(fā)明所公開的建模方法，利用擦地角、雷達空間分辨單元面積、有效浪高、平均浪周期和浪向五個參數(shù)進行建模，得到的模型相比現(xiàn)有方法具有更好的普適性；采用經(jīng)驗?zāi)Ｐ头蔷€性函數(shù)項與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，得到的模型相比現(xiàn)有方法精度更高。

技術(shù)特征：

1.一種海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，步驟4具體包括如下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，步驟5具體包括如下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述海雜波k分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，步驟8具體包括如下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種海雜波K分布形狀參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，包括如下步驟：步驟1，獲取N組不同測量參數(shù)條件下的海雜波數(shù)據(jù)和海洋環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)：步驟2，初始化海雜波K分布形狀參數(shù)建模數(shù)據(jù)矩陣為空矩陣；步驟3，基于第n組海雜波數(shù)據(jù)，計算每個距離門對應(yīng)的擦地角值；步驟4，根據(jù)擦地角值，將海雜波數(shù)據(jù)，劃分為若干個子數(shù)據(jù)塊；本發(fā)明還包括其他計算步驟。本發(fā)明所公開的建模方法，利用擦地角、雷達空間分辨單元面積、有效浪高、平均浪周期和浪向五個參數(shù)進行建模，得到的模型相比現(xiàn)有方法具有更好的普適性；采用經(jīng)驗?zāi)Ｐ头蔷€性函數(shù)項與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，得到的模型相比現(xiàn)有方法精度更高。

技術(shù)研發(fā)人員：夏曉云,許心瑜,張玉石,張浙東,張金鵬,黎鑫,趙鵬,李清亮,朱秀芹,尹志盈,尹雅磊,李善斌,侯春枝,李慧明,胡健,周鵬飛,趙文廣,曾鵬
受保護的技術(shù)使用者：中國電波傳播研究所（中國電子科技集團公司第二十二研究所）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6