基于二維Duffing振子的海雜波微弱信號檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及海雜波數據處理技術領域，具體設及一種基于二維Duffing振子的海 雜波微弱信號檢測方法。
【背景技術】
[0002] 混濁是由確定系統產生的不可預測性、類似隨機性的運動，它是有界、非周期、但 不收斂的過程。海雜波是指雷達照射海面的回波信號，具有混濁特性，實驗表明，海雜波受 海浪、海風、潮軟等環境影響，具有類似噪聲的特性，雷達在檢測海面上空或接近海面上空 的目標時，必須克服海面本身回波的干擾，即微弱目標信號淹沒在強海雜波中，海雜波大量 尖峰還會造成嚴重虛警，因此，海雜波背景中的微弱信號檢測一直是信號處理領域的難點 之一。
[0003] 在傳統小目標檢測處理方法中，海雜波經常被當作背景噪聲而濾除，不僅計算復 雜，而且，容易損害其內部的有用信號，不可避免地導致檢測性能的下降，如何在海雜波背 景中進行微弱信號檢測，達到從背景噪聲中提取微弱信號的目的，是當前急需解決的問題。
【發明內容】
[0004] 本發明的目的是為了克服傳統的海雜波背景下微弱目標信號檢測算法計算復雜， 預測精度低，濾除雜波信號的同時也破壞了有用信號的問題。本發明的基于二維Duffing振 子的海雜波微弱信號檢測方法，結合量子遺傳算法優化Duffing混濁振子和隨機共振算法 利用海雜波信號增強有用目標信號，得到最優檢測結果的方法，抗噪能力強，大幅度提高了 系統輸出信噪比，擴大了Duff ing隨機共振在混濁領域檢測小目標信號的應用范圍，具有良 好的應用前景。
[000引為了達到上述的目的，本發明所采用的技術方案是：
[0006] -種基于二維Duffing振子的海雜波微弱信號檢測方法，其特征在于:包括W下步 驟，
[0007] 步驟(A)，QGA初始化，隨機生成個體為η的種群斯'，如，…，…，如！，種群中 染色體所有基因都被初始化為(~^/2，v5,/2) >即染色體的全部可能狀態等概率疊加;設置 Duff ing振子的參數范圍；t為進化代數，初始化進化代數計數器t = 1，并設置最大進化代數 T；
[0008] 其中，扣為第t代第j個染色體，如公式(1)所示，
[0009]
[0010] 其中，m為染色體基因個數，g為編碼每個基因量子比特數；0和β分別為|0>和|1 >的概率幅，且滿足歸一化條件I資Γ+ I巧|2= 1 siW、Φ mg表示分別為第m個染色體基因編碼 基因量子比特數為g的I 〇>、11 >狀態的概率幅；
[0011] 0證^叫振子的參數日，6,4范圍設置分別為:日￡[0.001，3.5]，13￡[0.001，3.5]古 e [0.001，2.5]，a、b是Duff ing振子的雙穩態結構參數，k是阻尼比，尋優精度為0.001 ;QGA 初始化參數設置為:種群數量G = 50，最大迭代步數Tmax = 50，維度d = 3;
[0012] 步驟（B)，對初始種群中個體進行測量，由種群Q(to)量子巧塌獲得一組狀態
其中，f^·為第t代種群中第j個個體的測量值，測量過程為隨機產 生一個0到1之間的數，若小于概率幅的平方，則測量結果為0,反之為的表現形式為長 度是m的二進制串；
[0013] 步驟(C)，計算個體適應度值，用適應度函數fitness對R(to)中每個個體進行評 價，保留最優個體狀態及其適應度值作為初始目標值，所述適應度函數fitness是指 Duffing振子隨機共振系統輸出信噪比，如公式(2)所示，
[0014]
(2)
[001引其中，S(fo)為信號功率譜在頻率fo處的幅值，N(fo)為同頻背景噪聲平均功率；
[0016] 步驟(D)，對種群Q(to)再實施一次測量，得到一組狀態R(t)，對其進行適應度評 估，依據調整策略對種群個體執行量子交叉操作，采用量子旋轉口 U(t)更新種群為Q(t)，利 用量子非口執行量子變異操作，種群Q(t)經過運算后得到下一代群體Q(t+1);
[0017] 步驟化），記錄當前的最優解，其對應適應度值為下一次迭代的目標值；
[0018] 步驟(F)，將進化代數t = t+1，若t < T則跳到步驟(4);若*>Τ，則轉而判斷SNRI是 否大于1，若SNRI < 1，則轉步驟(2 )，否則輸出最大適應度值Ybest及其個體向量Xbest作為最優 解輸出，個體向量Xbest為輸入輸出信噪比差值最大時a，b，k的值；
[0019] 其中，SNRI為隨機共振信噪比增益，為輸出信噪比和輸入信噪比的比值，如公式 (3)所示，
[0020] (3)
[0021 ] 其中，門1：]1633。。*為輸出信噪比、門1：]1633山為輸入信噪比、5(時)。。*為輸出信號功率 譜、N(f〇)Dut為輸出噪聲平均功率、S(fQ)in為輸入信號功率譜、N(f〇)in為輸入噪聲平均功率；
[0022] 步驟(G)，將優化得到的最大適應度值Ybest及其個體向量Xbest,輸入Duffing隨機共 振模型，WIPIX雷達海雜波實測數據為干擾背景，實現此干擾背景中自適應檢測微弱小目 標信號，包括W下步驟，
[0023] (Gl)Duffing系統隨機共振模型，如公式(4)所示，
[0024]
(4)
[0025] 將公式(4)寫成系統的形式，如公式(5)所示，
[0026]
(日)
[0027] 其中，激勵信號e(t)為IPIX雷達海雜波實測數據，其發射頻率為9.39GHz，脈沖重 復頻率為1000化，采用VV極化方式，每組數據包括131072個采樣點；-ax+bx 3為非線性恢復 力;i為X的二次導數、i為X的一次導數、U為公式(4)轉化成公式式(5)的轉換系數，為U的 一次導數；
[0028] (G2)根據公式(5)，得到系統勢函數U(x)，如公式(6)所示，
[0029]
(6)
[0030] 其中，公式(6)描述了一個含有兩個極小值，j = 和一個極大值x = 0的雙穩 系統，其的勢壘高度為A U = a2/4b;
[0031] (G3)在激勵信號e(t)輸入時，得到系統勢函數一臨界值 ，當 ，. 信號幅值4<4。時，信號能量無法克服勢壘的阻擋，系統勢函數輸出狀態只能在某勢阱附近 做局域周期運動；當信號幅值A>A。時，信號、噪聲達到協同作用，一部分噪聲能量將轉移到 信號身上，系統勢函數輸出會在兩穩態間大范圍躍遷，進入SR狀態，此時，部分海雜波能量 化為小目標信號能量，從而實現微弱信號檢測。
[0032] 前述的基于二維Duffing振子的海雜波微弱信號檢測方法，其特征在于:步驟(C)， 信號功率譜在頻率時處的幅值S(fo)和同頻背景噪聲平均功率N(fo)的計算過程如下，
[0033] (C1)對輸入信號和輸出信號采樣得到的離散序列x(n)和y(n)做FFT，記為X( ω )和 Υ(ω)；
[0034] (C2)計算輸出信噪比，設信號頻率fo處譜峰值的序號為ω〇、采樣頻率為fs，則fo = (ω o/N-1 ))fs，S(fo) = |Υ( ω〇) 12 ,Ν為義樣點數;N(fo)是 ω 0附近 ω 0+M,, ω 0+1, ω 〇-1,… ω ο-Μ處的平均功率，其計算公式為：
[0035]
[0036] 其中，Μ是根據采樣點數Ν的大小適當選擇的整數，Μ為^ 2 ?
[0037] 本發明的有益效果是:本發明的基于二維Duff ing振子的海雜波微弱信號檢測方 法，結合量子遺傳算法和隨機共振算法，增強海雜波信號有用目標信號，得到最優檢測結果 的方法，采用改進的遺傳算法優化Duffing混濁振子，W輸出信噪比為評價函數，W信噪比 增益為判斷指標，對系數聯合編碼智能獲取最佳系統參數，根據所得參數對IPIX雷達實測 海雜波數據進行自適應隨機共振處理，在不損壞有用信號的同時，高效檢測目標信號，本發 明抗噪能力強，大幅度提高了系統輸出信噪比，不但克服傳統隨機共振手動設置參數或單 參數尋優檢測效果不佳的缺陷，而且擴大了Duffing混濁振子隨機共振在混濁領域檢測小 目標信號的應用范圍，具有良好的應用前景。
【附圖說明】
[0038] 圖1是本發明的基于二維Duffing振子的海雜波微弱信號檢測方的流程圖。
【具體實施方式】
[0039] 下面將結合說明書附圖，對本發明作進一步的說明。
[0040] 本發明的基于二維Duffing振子的海雜波微弱信號檢測方法，結合量子遺傳算法 和隨機共振算法，增強海雜波信號有用目標信號，得到最優檢測結果的方法，采用改進的遺 傳算法優化Duffing混濁振子，W輸出信噪比為評價函數，W信噪比增益為判斷指標，對系 數聯合編碼智能獲取最佳系統參數，根據所得參數對IPIX雷達實測海雜波數據進行自適應 隨機共振處理，在不損壞有用信號的同時，高效檢測目標信號，本發明抗噪能力強，大幅度 提高了系統輸出信噪比，不但克服傳統隨機共振手動設置參數或單參數尋優檢測效果不佳 的缺陷，而且擴大了Duffing混濁振子隨機共振在混濁領域檢測小目標信號的應用范圍，如 圖1所示，包括W下步驟，
[0041] 步驟(A)，QGA初始化，隨機生成個體為η的種群(?伯）=的;，如，，種群中 染色體所有基因都被初始化為(Λ/^/2，^/?/2) >即染色體的全部可能狀態等概率疊加;設置 Duff ing振子的參數范圍；t為進化代數，初始化進化代數計數器t = 1，并設置最大進化代數 T;
[0042] 其中，為第t代第j個染色體，如公式(1)所示，
[0043] (1)
[0044] 其中，量子遺傳算法采用量子比特來存儲和表達一個基因，該基因可W為"0"態、 "Γ態或|〇>和|1>之間任意疊加態，因此，量子比特編碼方法可^使每個染色體同時表達 所有可能的狀態，即算法擁有多樣性特征，m為染色體基因個數，g為編碼每個基因量子比特 數；廬巧0分別為I 〇>和I 1>的概率幅，且滿足歸一化條件I別2 + I片|2 = 1 sPmg、(Kg表示分別 為第m染色體基因的g個編碼基因量子比特數的|0>、|1>狀態的概率幅，
[0045] 0證^叫振子的參數日，6,4范圍設置分別為:日￡[0.001，3.5]，13￡[0.001，3.5]古 e [0.001，2.5]，a、b是Duff ing振子的雙穩態結構參數，k是阻尼比，尋優精度為0.001 ;QGA 初始化參數設置為:種群數量M= 50，最大迭代步數Tmax = 50，維度d = 3;
[0046] 步驟（B)，對初始種群中個體進行測量，由種群Q(to)量子巧塌獲得一組狀態
,其中，尸^為第*代種群中第^'個個體的測量值，測量過程為隨機產 生一個0到1之間的數，若小于概率幅的平方，則測量結果為0,反之為1; 的表現形式為長 度是m的二進制串；
[0047] 步驟(C)，計算個體適應度值，用適應度函數fitness對R(to)中每個個體進行評 價，保留最優個體狀態及其適應度值作為初始目標值，所述適應度函數fitness是指 Duffing振子隨機共振系統輸出信噪比，如公式(2)所示，
[0048]
(2)
[0049] 其中，S(f0)為信號功率譜在頻率f 0處的幅