依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法，其具體步驟為：利用雷達(dá)接收回波數(shù)據(jù)矩陣X，計(jì)算回波數(shù)據(jù)矩陣X中K個(gè)距離單元的Q個(gè)脈沖的功率向量p，根據(jù)向量p得出雜波的形狀參數(shù)θ；將回波數(shù)據(jù)矩陣X沿著脈沖維劃分為行數(shù)相等的B個(gè)回波數(shù)據(jù)塊，確定第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的第k個(gè)距離單元為第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元zb,k，計(jì)算待檢測(cè)距離單元zb,k的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量ξb,k；根據(jù)設(shè)定的虛警概率f、每個(gè)回波數(shù)據(jù)塊的脈沖數(shù)N以及雜波的形狀參數(shù)θ，通過蒙特卡羅積分計(jì)算出檢測(cè)門限Tξ；如果ξb,k≥Tξ，說明第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元有目標(biāo)，如果ξb,k<Tξ，則說明第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元沒有目標(biāo)。
【專利說明】依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢 測(cè)方法，用于雷達(dá)在海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)。

【背景技術(shù)】
[0002] 海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)是雷達(dá)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。由于海雜波的平均功率很 大，時(shí)空相關(guān)性較強(qiáng)，統(tǒng)計(jì)特性復(fù)雜，因此在海雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)也是目前雷達(dá)目標(biāo)檢 測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究難點(diǎn)。
[0003] 非高斯雜波背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的相參檢測(cè)問題是雷達(dá)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在短的相參 積累時(shí)間（coherentprocessinginterval,CPI)內(nèi)，由于目標(biāo)回波服從一個(gè)簡(jiǎn)單的模型， 因此對(duì)雜波的建模和處理成為目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵。復(fù)合高斯模型為低入射角情況下高距離分 辨力的海雜波提供了有效表示，它是一個(gè)慢變的正值隨機(jī)變量（紋理分量）和一個(gè)快變復(fù) 高斯隨機(jī)向量（散斑分量）的乘積。當(dāng)雜波的紋理分量服從Gamma分布時(shí)，它的幅度服從 K分布，它的形狀參數(shù)代表了雜波的尖峰程度，其中形狀參數(shù)越小表示雜波的海尖峰越多且 幅度分布有著越重的拖尾，當(dāng)形狀參數(shù)趨于無窮時(shí)，雜波接近于復(fù)高斯模型。此外，逆Gamma 分布也是一種很常用的紋理模型。海雜波中的目標(biāo)檢測(cè)是目標(biāo)回波與雜波中的尖峰分量的 競(jìng)爭(zhēng)，因此設(shè)計(jì)與雜波特征相匹配的檢測(cè)算法是非常重要的。
[0004] 匹配濾波（matchingfilter,MF)和自適應(yīng)匹配濾波（adaptivematching filter,AMF)是高斯雜波背景下的最優(yōu)檢測(cè)方法。歸一化匹配濾波（normalizedmatching filter,NMF)和自適應(yīng)歸一化匹配濾波（adaptivenormalizedmatchingfilter,ANMF)， 也稱為自適應(yīng)二次線性（adaptivelinear-quadratic,ALQ)檢測(cè)方法，是重拖尾雜波中 的次最優(yōu)檢測(cè)方法。ALQ檢測(cè)方法對(duì)雜波的幅度分布是恒虛警的，并且對(duì)雜波相關(guān)結(jié)構(gòu)的 變化是魯棒的。上述檢測(cè)方法在復(fù)合高斯雜波情況下不是最優(yōu)的。在文獻(xiàn)Sangston,K. J.Gini,F. ,Gerco,Μ.V. ,andFarina,A. ,^Structuresofradardetectionincompound Gaussianclutter,''IEEETrans.Aerosp.Electron.Syst. , 35 (2) : 445458, 1999 中，復(fù)合高 斯雜波情況下的最優(yōu)相參檢測(cè)方法結(jié)構(gòu)被建立起來。基于仿真和實(shí)測(cè)海雜波的實(shí)驗(yàn)分析表 明，簡(jiǎn)單形式的相參檢測(cè)方法很難獲得復(fù)合高斯雜波情況下的最優(yōu)性能。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提出依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)海雜波 背景下目標(biāo)的自適應(yīng)檢測(cè)，提高了目標(biāo)檢測(cè)性能。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。
[0007] 依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法包括以下步驟：
[0008] 步驟1，利用雷達(dá)發(fā)射連續(xù)的脈沖信號(hào)，利用雷達(dá)接收回波數(shù)據(jù)矩陣X，回波數(shù)據(jù) 矩陣X是一個(gè)KXQ維的矩陣，其中，K表示回波數(shù)據(jù)矩陣X的距離單元數(shù)，Q表示回波數(shù)據(jù) 矩陣X的積累脈沖數(shù)；
[0009] 步驟2,計(jì)算回波數(shù)據(jù)矩陣X中K個(gè)距離單元的Q個(gè)脈沖的功率向量p，將向量p 中的元素按從小到大的順序進(jìn)行重新排列，得到升序向量1^，令/ = |_〇.3<[<0_|，」= KXQ-i，其中表示四舍五入取整；然后，取升序向量p'中第i個(gè)元素到第j個(gè)元素形成 有序向量P'的子向量P";得出雜波的形狀參數(shù)θ，Θ = E2(P" )/D(p" )，E(p")表示 有序向量V的子向量P"的期望，D(p")表示出有序向量p'的子向量p"的方差； [0010] 步驟3,將回波數(shù)據(jù)矩陣X沿著脈沖維劃分為行數(shù)相等的B個(gè)回波數(shù)據(jù)塊，B為設(shè) 定的大于1的自然數(shù)，所述B個(gè)回波數(shù)據(jù)塊分別表示為X1, X2…，Xb，…，XB，Xb表示第b個(gè)回 波數(shù)據(jù)塊，b= 1，2,…，B，每個(gè)回波數(shù)據(jù)塊為NXK維的矩陣；
[0011] 步驟4,確定第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的第k個(gè)距離單元為第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待 檢測(cè)距離單元，k= 1，2,…，K;將第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元記為待檢測(cè)距離 單元Zb^得出待檢測(cè)距離單元Zm的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)值Mw ;
[0012] 步驟5,利用待檢測(cè)距離單元Zbik和待檢測(cè)距離單元Zbik的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)值 ，計(jì)算待檢測(cè)距離單元Zbk的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量ξb，k ;
[0013] 步驟6,根據(jù)設(shè)定的虛警概率f、每個(gè)回波數(shù)據(jù)塊的脈沖數(shù)N以及雜波的形狀參數(shù) Θ，通過蒙特卡羅積分計(jì)算出檢測(cè)門限Τξ;
[0014]步驟7,如果ξb，k>Τξ，說明第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元有目標(biāo)，如果 ξΜ〈Τξ，則說明第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元沒有目標(biāo)。
[0015] 本發(fā)明的有益效果為：1)在本發(fā)明中，根據(jù)雜波數(shù)據(jù)估計(jì)得到雜波的形狀參數(shù)， 并依賴于雜波的形狀參數(shù)進(jìn)行雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)，本發(fā)明能夠自適應(yīng)的與檢測(cè)環(huán)境中的雜波特 性相匹配，可以獲得更好的檢測(cè)性能。2)本發(fā)明的檢測(cè)門限不同于線性相關(guān)門限和二次相 關(guān)門限，而是與雜波的形狀參數(shù)、積累脈沖數(shù)和虛警概率有關(guān)的門限，它是K分布海雜波情 況下的恒虛警門限。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0016] 圖1為本發(fā)明的依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法的流程圖；
[0017] 圖2為仿真實(shí)驗(yàn)中對(duì)數(shù)據(jù)19980204-202225-ANTSTEP.CDF采用幾種方法得出的目 標(biāo)檢測(cè)概率示意圖；
[0018] 圖3為仿真實(shí)驗(yàn)中對(duì)數(shù)據(jù)19980217-224440-ANTSTEP.CDF采用幾種方法得出的目 標(biāo)檢測(cè)概率示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0019] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明：
[0020] 參照?qǐng)D1，為本發(fā)明的依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法的流程圖。該依賴 形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法包括以下步驟：
[0021]步驟1，利用雷達(dá)發(fā)射連續(xù)的脈沖信號(hào)，脈沖信號(hào)照射到物體表面會(huì)產(chǎn)生回波，利 用雷達(dá)接收沿著距離維和脈沖維的連續(xù)回波數(shù)據(jù)矩陣X，回波數(shù)據(jù)矩陣X是一個(gè)KXQ維的 矩陣，其中K表示回波數(shù)據(jù)矩陣X的距離單元數(shù)，Q表示回波數(shù)據(jù)矩陣X的積累脈沖數(shù)。
[0022] 本發(fā)明實(shí)施例中，回波數(shù)據(jù)矩陣X第k行第q類列的元素X(k，q)的表示形式如 下：

【權(quán)利要求】
1. 依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，利用雷達(dá)發(fā)射連續(xù)的脈沖信號(hào)，利用雷達(dá)接收回波數(shù)據(jù)矩陣X，回波數(shù)據(jù)矩陣X是一個(gè)KXQ維的矩陣，其中，K表示回波數(shù)據(jù)矩陣X的距離單元數(shù)，Q表示回波數(shù)據(jù)矩陣X 的積累脈沖數(shù)； 步驟2,計(jì)算回波數(shù)據(jù)矩陣X中K個(gè)距離單元的Q個(gè)脈沖的功率向量p，將向量p中的元 素按從小到大的順序進(jìn)行重新排列，得到升序向量P'，令纟=L〇.3X尺X，j=KXQ-i， 其中Ld表示四舍五入取整；然后，取升序向量V中第i個(gè)元素到第個(gè)元素形成有序向 量P'的子向量P";得出雜波的形狀參數(shù)θ，Θ=E2(p" )/D(p" )，E(p")表示有序向 量V的子向量P"的期望，D(p")表示出有序向量p'的子向量p"的方差； 步驟3,將回波數(shù)據(jù)矩陣X沿著脈沖維劃分為行數(shù)相等的B個(gè)回波數(shù)據(jù)塊，B為設(shè)定的 大于1的自然數(shù)，所述B個(gè)回波數(shù)據(jù)塊分別表示為X1,X2…，Xb，…，XB，Xb表示第b個(gè)回波數(shù) 據(jù)塊，b= 1，2,…，B，每個(gè)回波數(shù)據(jù)塊為NXK維的矩陣； 步驟4,確定第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的第k個(gè)距離單元為第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè) 距離單元，k= 1，2,…，K;將第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元記為待檢測(cè)距離單元 \k，得出待檢測(cè)距離單元的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)值Mw ; 步驟5,利用待檢測(cè)距離單元Zbik和待檢測(cè)距離單元Zbik的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)值 ，計(jì)算待檢測(cè)距離單元的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量Ibik ; 步驟6,根據(jù)設(shè)定的虛警概率f、每個(gè)回波數(shù)據(jù)塊的脈沖數(shù)N以及雜波的形狀參數(shù)θ，通 過蒙特卡羅積分計(jì)算出檢測(cè)門限Τξ ; 步驟7,如果ξb，k >Τξ，說明第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元有目標(biāo)，如果ξΜ〈Τξ，則說明第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的待檢測(cè)距離單元沒有目標(biāo)。
2. 如權(quán)利要求1所述的依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法，其特征在于，在步 驟2中，計(jì)算回波數(shù)據(jù)矩陣X中K個(gè)距離單元的Q個(gè)脈沖的功率向量p的過程包括如下步 驟： 計(jì)算回波數(shù)據(jù)矩陣X中第k個(gè)距離單元中第q個(gè)脈沖的功率值ptq，Ptq =X(k，q)XX' (k，q)，其中Γ(k，q)表示對(duì)X(k，q)取共軛，X(k，q)表示回波數(shù)據(jù)矩陣X第 k行第q列的元素，k= 1，2,…，K;q= 1，2,…，Q; 得出回波數(shù)據(jù)矩陣X中第k個(gè)距離單元中Q個(gè)脈沖的功率向量pk : Pk- [Pk，1，· · ·，Pk，q，· · ·，Pk，Q]; 得出回波數(shù)據(jù)矩陣X中K個(gè)距離單元的Q個(gè)脈沖的功率向量P: P [Pi，· · ·，Pk，· · ·，Ρκ]〇
3. 如權(quán)利要求1所述的依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法，其特征在于，在步 驟4中，得出待檢測(cè)距離單元Zbik的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)值的過程包括如下步驟： 在待檢測(cè)距離單元zb，k的左側(cè)依次選取R個(gè)參考距離單元，在待檢測(cè)距離單元zb，k的右 側(cè)依次選取R個(gè)參考距離單元，R為設(shè)定的大于1的自然數(shù)；將選取的2R個(gè)參考距離單元 分別表示為第1參考距離單元至第2R參考距離單元；第1·參考距離單元的回波數(shù)據(jù)表示為 Z，b，r，r =l，2，···，2R，Z，b，r為NXl維的矢量； 在得出每個(gè)參考距離單元的回波數(shù)據(jù)之后，計(jì)算待檢測(cè)距離單元zb，k的雜波協(xié)方差矩 陣估計(jì)值:
其中，上標(biāo)H表示取共軛轉(zhuǎn)置。
4. 如權(quán)利要求1所述的依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法，其特征在于，在步 驟5中，待檢測(cè)距離單元Zbik的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量ξb，k為：
其中，V是目標(biāo)的多普勒導(dǎo)向矢量，上標(biāo)-1表示矩陣的逆，上標(biāo)H表示取共軛轉(zhuǎn)置，N為 第b個(gè)回波數(shù)據(jù)塊Xb的脈沖數(shù)，I·I表示取絕對(duì)值或模值，Θ為雜波的形狀參數(shù)。
5. 如權(quán)利要求1所述的依賴形狀參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)方法，其特征在于，所述 步驟6具體包括以下子步驟： (6. 1)令c= 1，2, ···，C，C為設(shè)定的大于1的自然數(shù)； (6. 2)計(jì)算第1目標(biāo)檢測(cè)隨機(jī)變量W1至第C目標(biāo)檢測(cè)隨機(jī)變量w。，第c目標(biāo)檢測(cè)隨機(jī) 變量w。為：
其中，X。是服從單位均值指數(shù)分布的隨機(jī)變量，s。是服從Gamma分布Γ(N-l，1)的隨 機(jī)變量，τ。是服從Gamma分布Γ(Θ，1/Θ)的隨機(jī)變量，Γ( ·)是Gamma函數(shù)； (6. 3)將得出的C個(gè)目標(biāo)檢測(cè)隨機(jī)變量按降序排列，在降序排列后的C個(gè)目標(biāo)檢測(cè)隨機(jī) 變量中，取第[Cf]個(gè)元素值作為檢測(cè)門限Tξ，[Cf]表示不超過實(shí)數(shù)Cf的最大整數(shù)，f表示 設(shè)定的虛警概率。
【文檔編號(hào)】G01S7/41GK104316914SQ201410612923
【公開日】2015年1月28日 申請(qǐng)日期:2014年11月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月3日
【發(fā)明者】水鵬朗, 許述文, 夏曉云, 宋希珍 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)