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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互相关字典的水下目标姿态识别方法，通过结合互相关和波形字典的优点，构造出互相关字典，提出了一种基于互相关字典的水下目标姿态识别方法。基于互相关字典的水下目标姿态识别方法对不同目标建立不同的字典，从而可以满足在各种识别条件下均可准确的检测目标姿态，且算法运算量小，具有良好的实时性。经试验验证，如附图5所示，互相关字典在低信噪比下的识别正确率优于波形字典，且对于两种不同带宽的发射信号，均能在‑11dB的信噪比的情况下达到100％的姿态识别正确率。能够有效的在噪声环境中实现对目标姿态进行高分辨力的识别，具有广泛应用前景，可直接投入使用。
主权项：1.一种基于互相关字典的水下目标姿态识别方法，其特征在于步骤如下：步骤1：水下探测中，主动声呐发射信号xm，有P个阵元的接收阵列收到目标与阵列系统的相对位姿角为θ的回波信号其中第A表示阵元序号，且A≤P；水下接收阵列接收来发射的信号xm，信号中目标与阵列系统的相对位姿角θ的回波，其中第A个阵元接收来自目标与阵列系统的相对位姿角θ的回波阵列有P个阵元且A≤P；步骤2：将发射信号xm和回波信号做互相关处理，得到： 其中，为第A个阵元在入射方位角θ时目标回波与发射信号互相关结果，的点数为L；步骤3：整合目标所有姿态角的互相关处理结果并做归一化处理得到构造互相关字典： 字典每一列中的代表着第A个阵元在目标与阵列系统的相对位姿角θ下互相关结果归一化后的第n个点；将不同阵元接收到的回波处理后首尾相连后构造出互相关字典；步骤4：接收待测目标的回波并进行滤波，滤除不在频响范围内的噪声，对滤波后的回波信号yA’m与发射信号xm做互相关处理得到rA，随后拼接得到cn； cn＝[r1,r2,,rA]T步骤5：求解cn＝Ψα，其中，α为稀疏向量；引入凸优化理论，利用l1范数最小化方法求解使下述公式达到最小的稀疏向量α 式中，E为单位矩阵，σ为噪声方差，p为字典的势，γ代表权系数，大小随噪声增强而增大，求解得到的稀疏向量α包含目标的姿态角信息；求出稀疏向量α中元素最大值所对应的序列号，即为目标的姿态识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于互相关字典的水下目标姿态识别方法
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