[发明专利]一种面向多目标场景探测的序贯检测方法

权利要求书

1.一种面向多目标场景探测的序贯检测方法，其特征在于，包含以下步骤：

用线性调频信号作为第一次发射波形，在回波信号的表达式中增加杂波未知参数θ，设定初始目标假设成立的条件概率均等，在每次回波观测后，更新目标假设成立的条件概率和杂波未知参数的估计值并根据每次更新的目标假设成立的条件概率和杂波未知参数的估计值设计下一次的最优发射波形，重复进行上述迭代过程，直至某一次迭代后获得的目标假设成立的条件概率大于设定的阈值，则判决杂波场景中此目标假设为真，序贯检测结束。

2.如权利要求1所述的面向多目标场景探测的序贯检测方法，其特征在于，所述的序贯检测方法具体包含以下步骤：

步骤S1、设定第一个波形S(1)(f)和初始目标假设成立的条件概率

用线性调频信号作为第一次发射波形S(1)(f)：

其中，E为总发射能量，W为总发射带宽，f为中心频率；

并设初始目标假设成立的条件概率其中，i为场景可能的目标响应，i＝1,2,…,KM；

步骤S2、计算第k次回波的第i个假设检验Hi；

Hi:第i个假设检验为真，i＝1,2,...,KM；

回波的矢量假设检验为：

Hi:Y＝SHt,i+SHc(θ)+N

＝T+C(θ)+N

且设总发射能量

E = ∫ - W / 2 W / 2 ϵ ( k ) ( f ) d f = ∫ - W / 2 W / 2 max ( λ - 1 2 P n ( f ) · | H ~ t , i ( k - 1 ) ( f ) | 2 - P n ( f ) P c ( f ; θ ^ ( k - 1 ) ) ) d f ]]>

在假设i情况下，第k次回波信号Y的PDF为：

f i ( Y ( k ) ; θ ( k ) ) = 1 π M + 1 det ( Γ ( θ ( k ) ) ) exp [ - ( Y ( k ) - S ( k ) H t , i ) H Γ - 1 ( θ ( k ) ) ( Y ( k ) - S ( k ) H t , i ) ] ]]>

第k次序列时杂波-噪声协方差矩阵可以描述为：

Γ(θ(k))＝S(k)·diag(Pc(θ(k)))·(S(k))H+diag(Pn)；

步骤S3、估计第k次观测后的杂波未知参数的最大似然估计并根据杂波未知参数的最大似然估计和目标假设成立的条件概率计算第k次观测后的杂波未知参数的估计值

第一次接收后信号的对数似然比为：

li(Y(1)；θ(1))＝-ln|det(Γ(θ(1)))|-[(Y(1)-S(1)Ht,i)HΓ-1(θ(1))(Y(1)-S(1)Ht,i)]+ζ；

其中，ζ为常数，与θ无关可以忽略；

在第i个假设下，上式的第1次杂波未知参数的最大似然估计为：则第一次发射后杂波未知参数的估计值写为

相应地，第k次观测后的杂波未知参数的最大似然估计为：

θ ^ i ( k ) = argmax θ { l i ( Y ( k ) ; θ ( k ) ) } ; ]]>

第k次观测后的杂波未知参数的估计值为：

θ ^ ( k ) = Σ i = 1 K M θ ^ i ( k ) · P i ( k ) ; ]]>

步骤S4、判断是否存在i，使得对于所有j∈KM,j≠i成立，若是，确定第i个假设检验Hi为真，序贯检测结束，若否，则进行步骤S5；

其中，是第k次观测的Hi假设和Hj假设的似然比(Hi和Hj分别为两个假设，可以相同也可以不同)，αi,j是当Hi假设为真时选择了Hj假设的最大错误概率；

Λ i , j ( k ) = f i ( x ( 1 ) ) f i ( x ( 2 ) ) ... f i ( x ( k ) ) f j ( x ( 1 ) ) f j ( x ( 2 ) ) ... f j ( x ( k ) ) P i ( 1 ) P j ( 1 ) ; ]]>

其中，fi(·)为当假设Hi为真时的概率密度函数；

步骤S5、更新k次回波之后第i个目标假设成立的条件概率和杂波参数估计值并根据更新的条件概率和杂波参数估计值共同设计k+1次发射信号波形S(k+1)(f)，即构建最优信号能量谱，进行步骤S6；

k次回波之后第i个目标假设成立的条件概率：其中，∝是正比于符号；

k次回波之后的杂波参数估计值

设计奈曼-皮尔逊检测器如下：

H 0 ( k + 1 ) : Y ( k + 1 ) = S ( k + 1 ) C ( θ ^ ( k + 1 ) ) + N ]]>

H 1 ( k + 1 ) : Y ( k + 1 ) = S ( k + 1 ) · Σ i = 1 K M P i k H t , i + S ( k + 1 ) H c ( θ ^ k ) + N ]]>

其中，和是在k次观测后所得的各目标假设的概率值和杂波参数估计值；

设经推导可得，第k+1次发射信号的最优信号能量谱写为：

ϵ ( k + 1 ) ( f ) = m a x ( λ - 1 2 P n ( f ) · | H ~ t , i ( k ) ( f ) | 2 - P n ( f ) P c ( f ; θ ^ ( k ) ) ) ; ]]>

第k+1次杂波参数估计值其中

是在k次观测后所得的各目标假设的概率值和杂波参数估计值；

步骤S6、获取第k+1次回波数据，进行步骤S2。