CN113625244A - 一种基于lstm的多源域的高重频雷达目标检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，包括：对雷达接收的回波信号进行连续三帧的非相参积累，然后将回波数据转换为平滑伪维格纳分布二维图像、一维时间序列进行傅里叶变换得到的一维频率图、复数回波数据求幅值的一维图，并划分数据集；搭建目标分类卷积网络用于判断目标有无；搭建基于LSTM的目标频率检测网络；将训练得到模型用于目标分类和目标频率预测；训练过程中每个Epoch后使用验证集验证网络是否欠拟合或者过拟合；在验证集和测试集上计算目标检测的准确率、漏检率、虚警率是否满足检测要求，若不满足则设置新的初始化参数重新训练。本发明具有实现简单、检测精度高、适用于广泛的的特点。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域，具体地说，是涉及一种基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法。
背景技术
高重频雷达具有探测距离远的特点，但随着距离的增加受到环境影响、杂波等的干扰也越多，目标信号的能量就越低，从低信噪比的回波信号中检测出目标的困难也越大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，解决现有自适应阈值雷达目标检测方法在低信噪比情况下检测性能不佳的技术问题。
本发明采用以下技术方案予以实现：
提出一种基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，包括：
对连续的高重频雷达信号进行非相参累积；
处理非相参累积后的信号得到spwvd图、fft图和幅值图，划分数据集；
构建目标分类卷积网络和基于LSTM的目标频率回归网络；
采用训练得到的模型进行目标分类，并使用平均绝对误差回归进行目标频率预测；
在验证集和测试集上计算目标检测的准确率、漏检率、虚警率，以及频率回归的准确率是否满足检测要求，在不满足时设置新的初始化参数重新训练直至满足检测要求。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明提出的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，将连续的高重频雷达信号进行非相参累积，提高信号能量，从而有助于目标检测；利用多源域特征融合提高目标检测性能，利用LSTM时序特征提取能力获取连续帧时间维度的信息，能更好的预测频率，具有实现简单、检测快且精度高、适用于高重频雷达信号目标检测的优点。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1为本发明提出的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法的步骤流程图；
图2为本发明提出的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法的示意图；
图3为本发明中对非相参累积后的信号进行处理及处理结果示意图；
图4为本发明中构建的目标分类网络的网络架构图；
图5为本发明中构建的目标频率回归网络的网络架构图；
图6为采用本发明提出的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测的检测结果示例。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明旨在提出一种提高高重频雷达信号检测能力及频率预测能力的检测方法，如图1所示和图2所示，包括如下步骤：
步骤S1：对连续的高重频雷达信号进行非相参累积。
在本发明一个实施例中，对接收的雷达回波的时间序列信号进行步长为三的连续的三帧信号的非相参累积，每一帧的复数数据按照序列顺序一一相加，形成新的序列：
Xk＝xi+xi+1+xi+2,i＝1,2,3,...,n,k＝1,2,3,...,N；
其中，xi＝{a1+b1·j,a2+b2·j,...,an+bn·j}为其中一帧复数数据，连续三帧数据的实部和实部相加，虚部和虚部相加，形成一个新的复数序列Xk。
步骤S2：基于非相参累积后的信号得到spwvd图、fft图和幅值图，并划分数据集。
对非相参累积后的信号首先进行spwvd(平滑伪维格纳分布)变换，变换的图的尺寸大小设为256*256，对非相参累积后的一维时间序列进行fft变换得到一维频率图，傅里叶变换的长度设定为数据的长度，最后将非相参累积后的复数数据转换为幅值数据，从而得到多源域的输入，预处理结果如图3所示。
离线训练网络时有多段雷达回波信号，以段为单位按照8:1:1划分为训练集、验证集和测试集，每段数据包含多帧连续数据。
步骤S3：构建目标分类卷积网络和基于LSTM的目标频率回归网络。
构建用于判断目标有无的或用于分类的的目标分类卷积网络，网络输入中，spwvd图为二维数据，fft图和幅值图为一维数据，故针对spwvd图设计二维卷积网络分支，针对fft图和幅值图分别设计一维卷积网络分支；其中，二维卷积网络由二维卷积层和二维残差卷积层构成，一维卷积网络由一维卷积层和一维残差卷积层构成。
将三个卷积网络分支得到的特征经过平均池化层、全连接层形成一维向量，再经过拼接层形成总特征，最后经过全连接层筛选融合输出，如图4所示。
构建基于LSTM的目标频率回归网络，相比于普通卷积网络能够充分利用时间维度上的信息，能更准确预测出目标频率，网络的输入为未做非相参累积信号的连续三帧数据的spwvd，大小为256*256，网络有三支，分别经过卷积和残差卷积后送入LSTM层提取时间特征，得到的特征经过全连接层，最后回归出目标频率，网络结构图如图5所示。
步骤S4：采用训练得到的模型进行目标分类和目标频率预测。
采用训练集对步骤S3构建的额目标分类卷积网络和目标频率回归网络进行训练，设置起始训练参数，包括学习率、迭代次数、batchsize和早停机制等，在本发明一个具体实施例中：设置100个Epoch；初始学习率为0.001；设置学习率下降机制：在第60个Epoch、第80个Epoch学习率分别下降1/10；Batchsize为16；早停机制：当泛化错误在连续5个周期内增长时则停止更新。
采用训练得到的目标分类网络判断目标有无，并使用平均绝对误差回归预测出目标频率，目标回归的损失函数为：
其中，yi,
分别为预测频率和真实频率，当回归频率越接近真实频率则loss越小，n表示目标个数。
训练过程中，每个epoch后使用验证集验证网络是否欠拟合或过拟合。
步骤S5：在验证集和测试集上计算目标检测的准确率、漏检率、虚警率，以及频率回归的准确率是否满足检测要求，在不满足时设置新的初始化参数重新训练直至满足检测要求。
目标分类网络中，使用准确率、漏检率、虚警率来评价网络性能：准确率采用
计算；漏检率采用
计算；虚警率采用
计算；其中，NTP为真实目标被预测为真目标的个数，NFP为假目标被预测成真目标的个数，NFN为真实目标被预测为假目标，NTN为假目标被预测成假目标的个数。
目标频率回归网络中，采用准确率对频率回归性能进行评估：
其中，频率回归准确率p在验证集和测试集上比值要求在5％以内，p越接近0表示频率预测越准确。
上述在任一条件不满足检测要求时，设置新的初始化参数重新训练网络直至满足检测要求。
在本发明实施例中，采用上述提出的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法进行一次检测，用识别准确率、漏检率、虚警率、频率回归准确率对其中一帧高重频信号进行评估，检测结果如图6所示的：真实目标一共有1个，目标检测器正确检测出1个目标，准确率为100％，漏检率为0，虚警率为0，频率预测为17.13KHZ，真实频率为16.34KHZ，频率预测准确率为95.2％。
应该指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，包括：
对连续的高重频雷达信号进行非相参累积；
处理非相参累积后的信号得到spwvd图、fft图和幅值图，划分数据集；
构建目标分类卷积网络和基于LSTM的目标频率回归网络；
采用训练得到的模型进行目标分类，并使用平均绝对误差回归进行目标频率预测；
在验证集和测试集上计算目标检测的准确率、漏检率、虚警率，以及频率回归的准确率是否满足检测要求，在不满足时设置新的初始化参数重新训练直至满足检测要求。
2.根据权利要求1所述的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，对连续的高重频雷达信号进行非相参累积，具体为：
对接收的雷达回波的时间序列信号先进行以步长为三的连续的三帧非相参累积。
3.根据权利要求1所述的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，基于非相参累积后的信号得到spwvd图、fft图和幅值图，具体包括：
对非相参累积后的信号分别进行如下处理得到多源域输入：
将非相参累积后的信号转换为平滑伪维格纳分布二维图；
将非相参累积后的一维时间序列进行傅里叶变换得到一维频率图；
将非相参累积后的复数数据求幅值得到一维图。
4.根据权利要求1所述的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，构建目标分类卷积网络包括：
针对spwvd图设计二维卷积网络分支；
针对fft图和幅值图分别设计一维卷积网络分支；
将三个卷积网络分支得到的特征经过平均池化层、全连接层形成一维向量，再经过拼接层形成总特征，最后经过全连接层筛选融合输出；
其中，二维卷积网络由二维卷积层和二维残差卷积层构成，一维卷积网络由一维卷积层和一维残差卷积层构成。
5.根据权利要求1所述的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，所述基于LSTM的目标频率回归网络的输入为未做非相参累积的信号的连续数据的spwvd图。
6.根据权利要求1所述的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
为构建的目标分类卷积网络的训练设置起始训练参数：设置100个Epoch；初始学习率为0.001；设置学习率下降机制：在第60个Epoch、第80个Epoch学习率分别下降1/10；Batchsize为16；早停机制：当泛化错误在连续5个周期内增长时则停止更新。
7.根据权利要求1所述的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
在目标频率预测中，目标回归的损失函数为：
其中yi,
分别为预测频率和真实频率，当回归频率越接近真实频率则loss越小，n表示目标个数。
8.根据权利要求1所述的基于LSTM的多源域的高重频雷达目标检测方法，其特征在于，所述准确率采用
计算；
所述漏检率采用
计算；
所述虚警率采用
计算；
所述频率回归的准确性采用
计算；
其中，NTP为真实目标被预测为真目标的个数，NFP为假目标被预测成真目标的个数，NFN为真实目标被预测为假目标，NTN为假目标被预测成假目标的个数；p在验证集和测试集上比值要求在5％以内。
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