一種基于隨機(jī)協(xié)方差矩陣的多亮點目標(biāo)空時檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及信號檢測領(lǐng)域，尤其設(shè)計一種基于隨機(jī)協(xié)方差矩陣的多亮點目標(biāo)空時 檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 空時自適應(yīng)檢測（STAD)是W空時聯(lián)合為框架、W目標(biāo)檢測為目的的自適應(yīng)處理 技術(shù)，它利用接收的觀測數(shù)據(jù)計算檢測統(tǒng)計量，直接判定目標(biāo)的有無，從而實現(xiàn)了混響抑制 與目標(biāo)檢測的一體化。從本質(zhì)上講，混響抑制是數(shù)據(jù)白化的過程，對于STAD，該一過程隱含 在檢測器中，所W不需要額外的混響抑制步驟。與先混響抑制后檢測的空時自適應(yīng)處理方 法相比，STAD更能有效地利用觀測數(shù)據(jù)，從而獲得更好的檢測性能。近年來，STAD在高分辨 率主動聲納領(lǐng)域的研究非?；钴S。由于距離分辨率的提高，高分辨率主動聲納的目標(biāo)回波 往往占據(jù)多個距離單元，稱為多亮點目標(biāo)。由于多亮點目標(biāo)的特殊性，它的STAD問題為聲 納工作者提出了新的課題。
[0003] 對于復(fù)合高斯分布混響背景下多亮點目標(biāo)的STAD檢測，傳統(tǒng)的方法通常假設(shè)可 W獲得均勻的輔助數(shù)據(jù)，用W估計待測單元（主數(shù)據(jù)）的混響協(xié)方差矩陣，從而構(gòu)造自適應(yīng) 檢測統(tǒng)計量。輔助數(shù)據(jù)一般從主數(shù)據(jù)臨近的距離單元獲得。但是在實際應(yīng)用中，高分辨率 聲納通常工作在非均勻環(huán)境，輔助數(shù)據(jù)往往很難獲得。針對該一問題，國外學(xué)者基于廣義似 然比（GLRT)檢驗準(zhǔn)則，提出了不依賴輔助數(shù)據(jù)的多亮點目標(biāo)檢測方法，該類方法能夠根據(jù) 目標(biāo)亮點個數(shù)的先驗信息，從待檢測數(shù)據(jù)中自動篩選出目標(biāo)數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對多亮 點目標(biāo)的自適應(yīng)檢測。
[0004] 在實際應(yīng)用中，高分辨率聲納系統(tǒng)通常工作在非均勻環(huán)境，造成非均勻現(xiàn)象的原 因有很多，如多變的海底地表類型、魚群、孤立干擾等。在該種情況下，可W獲得的均勻觀測 數(shù)據(jù)長度非常有限，將導(dǎo)致現(xiàn)有多亮點目標(biāo)檢測方法的性能大幅下降。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是實現(xiàn)對先驗知識的充分利用，有效提高高分辨率聲納系統(tǒng)的魯椿 性。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供了一種基于隨機(jī)協(xié)方差矩陣的多亮點目標(biāo)空 時檢測方法。步驟如下：
[0007] 由聲納陣接收的回波獲取一組回波數(shù)據(jù)，將獲取的上述一組回波數(shù)據(jù)作為待檢測 數(shù)據(jù)；其中，在無目標(biāo)存在的情況下，上述待檢測數(shù)據(jù)中可能存在的干擾被描述為與目標(biāo)導(dǎo) 向矢量在經(jīng)白化后相互正交的矢量，在有目標(biāo)存在情況下，目標(biāo)被認(rèn)為包含在上述待檢測 數(shù)據(jù)中，跨過多個距離單元，對應(yīng)目標(biāo)信號索引長度為L;
[0008] 假設(shè)混響服從復(fù)合高斯分布，且混響協(xié)方差矩陣和目標(biāo)導(dǎo)向矢量已知情況下，通 過構(gòu)建似然函數(shù)得到無目標(biāo)情況下干擾索引的最大似然估計，W及有目標(biāo)情況下的目標(biāo)索 引的最大似然估計和目標(biāo)反射系數(shù)的最大似然估計，利用有目標(biāo)情況下的上述似然函數(shù)、 無目標(biāo)情況下的上述似然函數(shù)、上述干擾索引的最大似然估計、上述目標(biāo)索引的最大似然 估計、上述目標(biāo)反射系數(shù)的最大似然估計和目標(biāo)的導(dǎo)向矢量，得到第一檢驗統(tǒng)計量；
[0009] 根據(jù)上述混響協(xié)方差矩陣的逆服從逆復(fù)威莎特分布，利用上述待檢測數(shù)據(jù)得到上 述混響協(xié)方差矩陣的最大后驗估計，將上述最大后驗估計代入上述第一檢驗統(tǒng)計量中得到 第二檢驗統(tǒng)計量，將上述第二檢驗統(tǒng)計量與檢測口限進(jìn)行比較，完成目標(biāo)有無判決。
[0010] 優(yōu)選的，上述最大后驗估計是采樣協(xié)方差估計S的一個有色加載，可表示成： S+(v-N)M。，其中，M。主要是利用高分辨率聲納探測環(huán)境、工作方式、混響空時特性、淺海地形 特性來獲取先驗信息，根據(jù)混響散射原理構(gòu)建的均值矩陣，加載程度由自由度由V確定，N 為陣元個數(shù)。
[0011] 優(yōu)選的，上述檢測口限值是由虛警概率確定，可通過蒙特-卡羅仿真得到。
[0012] 優(yōu)選的，上述完成目標(biāo)有無判決的過程實際上是對上述待檢測數(shù)據(jù)篩選的過程， 可表不為：
[0013]
[0014] 其中，n是檢測口限值，V表示加載程度由自由度，鳴是數(shù)列
中L個最 大值對應(yīng)的的索引，其中，rt是待檢測數(shù)據(jù)，n是檢測口限，表示對矩陣逆操作，H代表共 輛轉(zhuǎn)置操作，H。表示無目標(biāo)情況，H1表示有目標(biāo)情況。
[0015] 優(yōu)選的，上述對所述待檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的步驟如下：
[0016] 在有目標(biāo)情況下，利用上述待檢測數(shù)據(jù)，從相應(yīng)子集合中篩選出與目標(biāo)亮點個數(shù) 相同的最小值；
[0017] 在無目標(biāo)情況下，利用上述待檢測數(shù)據(jù)，從相應(yīng)子集合中篩選出與目標(biāo)亮點個數(shù) 相同的最大值。
[0018] 本發(fā)明的混響協(xié)方差矩陣是服從逆復(fù)威莎特分布的隨機(jī)矩陣，其矩陣參數(shù)可由聲 納系統(tǒng)探測環(huán)境、工作方式、混響空時特性，淺海地形特征的先驗知識獲得，實現(xiàn)了對先驗 知識的充分挖掘。在此基礎(chǔ)上，本發(fā)明提出的知識基多見點檢測方法，完成了對先驗知識的 充分利用，大幅提高非均勻環(huán)境下多亮點目標(biāo)的檢測性能。
【附圖說明】
[0019] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用 的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本 領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W根據(jù)該些附圖獲得其它的 附圖：
[0020] 圖1為本發(fā)明知識基自適應(yīng)檢測器設(shè)計原理圖；
[0021] 圖2為本發(fā)明借助蒙特-卡羅仿真方法，在虛警概率Pfg= 1(T3,N= 8，K= 16，L =3和V= 2N情況下，本發(fā)明與傳統(tǒng)化RT檢測器檢測概率Pd和SRR的關(guān)系曲線；
[0022] 圖3為本發(fā)明借助蒙特-卡羅仿真方法，在虛警概率Pf,= 1(T3,N= 8，K= 32，L =3和V= 2N情況下，本發(fā)明與傳統(tǒng)化RT檢測器檢測概率Pd和SRR的關(guān)系曲線；
[0023] 圖4為本發(fā)明借助蒙特-卡羅仿真方法，在虛警概率Pf,= 1(T3,N= 8，K= 32，L =3和V= 6N情況下，本發(fā)明與傳統(tǒng)化RT檢測器檢測概率Pd和SRR的關(guān)系曲線。
【具體實施方式】
[0024] 下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[00巧]本發(fā)明在沒有輔助數(shù)據(jù)的情況下，假設(shè)混響服從有色高斯分布，且混響協(xié)方差矩 陣M已知，通過兩步似然比檢驗準(zhǔn)則求解檢測問題，實現(xiàn)對多亮點目標(biāo)的檢測。
[0026] 具體步驟為；
[0027] 假設(shè)回波是由N個陣元組成的線陣接收，每個陣元的回波數(shù)據(jù)包括接收自K個距 離單元的一組回波數(shù)據(jù)，作為待檢測數(shù)據(jù)，表示為rt，tGQ= {1，…，K}。用集合QtEQ 表示目標(biāo)信號所在距離單元的索引，集合〇T長度為L(L《K)，L對應(yīng)目標(biāo)回波的個數(shù)，即 所檢測的多亮點目標(biāo)個數(shù)。在W上所述條件下，將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為如下的二元假設(shè)問 題：
[0028]
(1)
[0029] 其中H。代表無目標(biāo)假設(shè)，混響向量nt，tGQ是獨立的、N維零均值復(fù)合高斯向 量，其協(xié)方差矩陣為巧"苗]=W;V是已知的N維導(dǎo)目標(biāo)導(dǎo)向矢量；a。tGQ，表示目標(biāo)反 射系數(shù)；tGQ是為提高檢測器對旁瓣信號的抑制能力而引入的N維干擾向量，它與V 在白化空間內(nèi)垂直正交，< 可^表示為=Wr,，其中xt是N-1維的復(fù)向量，W是NX(N-1) 維的復(fù)矩陣，且滿足= <M4/2v〉。
[0030] 基于W上條件，可W得到待檢測數(shù)據(jù)rt，tGQ
[0031] 在有目標(biāo)情況下的似然函數(shù)/概率密度函數(shù)（ro巧為：
[0032]
[0033]和在無目標(biāo)情況下的似然函數(shù)/概率密度函數(shù)（ro巧為：
[0034] (3)
[00巧]其中11 ? 11代表一個方陣的行列式，M戈表共輛轉(zhuǎn)置。
[003引根據(jù)M服從自由度為V，均值為M。的逆復(fù)威莎特（Wishart)分布，即M-CW-1((V-N)1。，乂），其口0?？蒦表示成
[0037]f(M)I|M| |-(v+N)exp{-(v-N)tr(M-iM〇)} (4)
[003引其中，-表示該符號兩端的變量具有正比關(guān)系，M^i也同樣服從逆復(fù)Wishart分布。
[0039] 在實際應(yīng)用中，均值矩陣M。主要是利用高分辨率聲納探測環(huán)境、工作方式、混響空 時特性，淺海地形特征來獲取先驗信息，根據(jù)混響散射原理進(jìn)行構(gòu)建?？梢奙。將先驗信息 納入統(tǒng)一的模型，實現(xiàn)了對先驗知識的充分挖掘。
[0040] 在檢測器設(shè)計方面，本發(fā)明采用兩步化RT準(zhǔn)則求解公式（1)所對應(yīng)的檢測問題， 原理圖如圖1所示，第一步，在假設(shè)混響協(xié)方差矩陣M已知的情況下，基于待檢測數(shù)據(jù)rt設(shè) 計