[发明专利]基于硬判决的分布式真假弹头识别方法

权利要求书

1.一种基于硬判决的分布式真假弹头识别方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1把MIMO雷达接收阵元划分为G个接收子块，各个子块中的接收天线进行联合观测，获得k时刻局部观测向量

步骤2计算如下所示的基于分布式处理的状态空间模型中的参数：

x_k+1＝F_k+1x_k+G_k+1u_k+w_k+1

zkg=Hxk+ekg,g=1,...,G]]>

步骤2-1根据工程经验和MIMO雷达估计性能得到状态噪声w_k的均值和协方差矩阵Σ_w；

步骤2-2根据弹头目标运动分析，求得系统输入向量u_k；

步骤2-3由系统预处理得到F₀与G_k；

步骤2-4依据观测向量确定观测矩阵H；

步骤2-5计算出局部观测噪声的均值以及协方差矩阵

步骤2-5-1局部观测噪声建模为高斯白噪声；

步骤2-5-2设定均值为0；

步骤2-5-3设定与接收子块g有关，而与观测时刻k无关，其对角线元素由状态估计方差CRB计算得到；

步骤2-6根据弹头目标初始状态向量x₀、MIMO雷达发射波形以及发射、接收天线位置，计算出步骤2-5-3中待求的状态估计方差CRB；

步骤3计算局部LOUD检测器，

其中n表示LOUD检测器的判决时刻，L′是状态转移矩阵F_k+1的维数；H₀和H_l分别对应真弹头、假弹头两个假设；

步骤3-1给定卡尔曼滤波初值x_0|0和

步骤3-2计算出卡尔曼滤波过程的一步迭代结果；

步骤3-2-1 x_k+1|k＝F₀x_k|k+G_k+1u_k；

步骤3-2-2

步骤3-2-3

步骤3-2-4

步骤3-3若k＜n-2，令k＝k+1，重复步骤3-2；若k＝n-2，则停止迭代；

步骤3-4迭代停止后得到x_n-1|n-1与

步骤3-5计算条件概率密度函数

步骤3-5-1令F_n＝F₀；

步骤3-5-2 x_n|n-1＝F_nx_n-1|n-1+G_nu_n-1；

步骤3-5-3

步骤3-5-4求出的条件均值

步骤3-5-5求出的条件协方差矩阵

步骤3-5-6由求得其概率密度函数：

p(zng|Zn-1g;Fn)=exp{-12(zng-zn|n-1g)T(Σn|n-1g)-1(zng-zn|n-1g)}(2π)L2|Σn|n-1g|12]]>

步骤3-6计算检测器分子部分的求和项

步骤3-6-1令i＝1,j＝1；

步骤3-6-2令F_n＝F₀+ΔFδ(i,j)，其中δ(i,j)是除了第i行第j列的元素为1其他元素均为0的L'维方阵；

步骤3-6-3利用步骤3-5-2至3-5-6求出

步骤3-6-4令F_n＝F₀-ΔFδ(i,j)；

步骤3-6-5利用步骤3-5-2至3-5-6求出

步骤3-6-6用偏导定义求出检测器分子部分的求和项

Πng(i,j)=∂2p(zng|Zn-1g;Fn)∂Fn2(i,j)|Fn=F0=P(zng|Zn-1g;F0+ΔFδ(i,j))+p(zng|Zn-1g;F0-ΔFδ(i,j))-2p(zng|Zn-1g;F0)(ΔF)2]]>

步骤3-6-7若j＜L'，令j＝j+1，重复步骤3-6-2至3-6-6；若j＝L'且i＜L'，令i＝i+1，令j＝1，重复步骤3-6-2至3-6-6；若j＝L'且i＝L'，进入下一步骤；

步骤3-7计算出局部处理器的LOUD检验统计量，

ΓLOUDg(zng)=Σj=1L′Σi=1L′Πng(i,j)p(zng|Zn-1g;F0)]]>

步骤4求得虚警概率P_fa＝α下的检测门限

步骤5将局部处理器的检验统计量与门限比较，若则判定为假弹头，即局部判决结果u_g为1，反之u_g为0；

步骤6重复利用步骤3～5得到G个局部处理器的判决结果u_g,g＝1,...,G；

步骤7融合中心收集到各个局部判决结果，利用K/G准则进行全局判决，

步骤8若全局判决u_f＝1，则判定为假弹头；若u_f＝0，判定为真弹头。