[发明专利]基于线性融合的雷达目标自适应检测方法

说明书

本发明公开了一种基于线性融合的雷达目标自适应检测方法，属于雷达信号处理领域。针对实际环境中杂波非高斯程度的时空易变特点，综合利用特定杂波背景下最优或次优杂波协方差矩阵估计方法，基于高斯背景下自适应匹配滤波器或广义似然比检验检测器，以及非高斯背景下自适应归一化匹配滤波，合理利用杂波非高斯特征信息，通过简洁有效的线性融合规则，设计合适的自适应检测器结构；所提出的检测器结构简洁，具有很强的泛化能力，能同时兼顾检测器的检测性能、算法运算量等多方面需求，增强了检测器的恒虚警率鲁棒性和对杂波环境的自适应性，提高了未知杂波环境下的雷达目标检测性能，具有推广应用价值。

技术领域

本发明隶属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于线性融合的雷达目标自适应检测方法。

背景技术

雷达目标自适应检测主要涉及两个方面：未知杂波谱特性的准确估计和自适应检测器结构的合理构建；未知杂波协方差矩阵估计是杂波谱特性估计中的重要内容，其估计结果的好坏直接影响最终的检测性能，实际中可利用与待检测距离单元邻近的不包含目标的参考数据，对未知的杂波谱特性进行估计。

对低分辨率雷达场景，杂波分布满足中心极限定理，不同距离单元杂波统计特性可用高斯分布进行建模。但随着杂波环境的复杂化、雷达分辨率的提高或在低掠地角条件下，背景杂波呈现出较强的非高斯特性，一般可采用复合高斯分布进行描述和建模；根据中心极限定理的局部有效性，复合高斯分布可表示为时空慢变的非负纹理分量与时空快变的复高斯散斑分量之乘积。针对经典的复高斯背景下的雷达点目标检测问题，广义似然比检验检测器通过对所有未知参数进行联合估计，充分利用待检测距离单元数据和参考数据中的杂波信息，在高斯环境中能获得最优的检测性能，且对高斯杂波具有恒虚警率(CFAR)特性；复高斯背景下未知杂波协方差矩阵的最大似然估计可表示为采样协方差矩阵形式，与广义似然比检验检测器相比，基于采样协方差矩阵的自适应匹配滤波器能以较小的运算量在高斯环境中获得次优的检测性能，且对高斯杂波具有CFAR特性。以上两种点目标检测器在高斯背景下各有所长，广义似然比检验检测器能获得最优检测性能，但运算量略高，而自适应匹配滤波器在降低运算量的同时仍能保持次优的检测性能，但二者的检测性能和CFAR特性均随着杂波非高斯特性的增强而变差。在杂波服从复合高斯分布的非高斯背景下，未知杂波协方差矩阵的最大似然估计没有闭型表达式，且涉及到超越方程的求解，归一化采样协方差矩阵等均为次优估计方法；以两步法广义似然比检验为基础，基于归一化采样协方差矩阵的自适应归一化匹配滤波器在非高斯环境中具有较好的检测性能，且对复合高斯杂波表现出一定的CFAR鲁棒性，但其检测性能和CFAR特性在高斯杂波背景下有所退化。虽然针对高斯和复合高斯杂波背景存在最优或次优的杂波协方差矩阵估计方法和点目标检测器结构，但实际环境中，杂波的非高斯特性往往在时间和空间上随环境的改变而变化，上述特定杂波背景下的最优或次优杂波协方差矩阵估计方法和点目标检测器难以适应杂波环境的快速变化，导致相应的检测性能和CFAR特性恶化。

针对实际环境中杂波非高斯程度的时空易变特点，如何综合利用特定杂波背景下最优或次优杂波协方差矩阵估计方法和点目标检测器，合理利用杂波非高斯特征信息，通过简洁有效的融合规则设计合适的点目标自适应检测器结构，在增强检测器CFAR鲁棒性的前提下，进一步提高未知杂波环境下的雷达目标检测性能，是提升复杂电磁环境下雷达探测能力的关键，也是目前急需解决的难题。

发明内容

针对实际环境中杂波非高斯程度的时空易变特点，如何综合利用特定杂波背景下最优或次优杂波协方差矩阵估计方法，充分发挥自适应匹配滤波器和广义似然比检验检测器对高斯杂波环境的优越性能，以及自适应归一化匹配滤波器对非高斯杂波环境的鲁棒性，合理利用杂波非高斯特征信息，通过简洁有效的融合规则，设计合适的点目标自适应检测器结构，兼顾实际检测环境对检测性能和算法运算量的需求，增强检测器的CFAR鲁棒性和对杂波环境的自适应性，提高未知杂波环境下的雷达目标检测性能。

本发明所述基于线性融合的雷达目标自适应检测方法包括以下技术措施：