[发明专利]宽带雷达目标自适应结构化匹配滤波方法

说明书

本发明公开了一种宽带雷达目标自适应结构化匹配滤波方法，属于雷达信号处理领域。针对辅助数据缺失和采用空间对称线性阵列或固定相参脉冲重复间隔的宽带雷达体制，仅利用辅助数据中杂波协方差矩阵斜对称结构化信息估计杂波背景统计特征，基于两步法广义似然比检验准测融合所有待检测距离单元中目标散射点能量，设计了宽带目标斜对称结构化自适应匹配滤波器，推导了检测器的虚警概率和检测概率解析表达式，为检测器阈值设置和检测性能理论分析提供数学工具支撑，在改善自适应检测性能的同时合理降低了检测方法的计算复杂度，便于工程实现，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，具体涉及一种宽带雷达目标自适应结构化匹配滤波方法。

背景技术

宽带雷达具有带宽大、距离分辨率高的特点，在精确探测及成像、高精度跟踪、目标识别等方面具有明显的优势，已经成为现代雷达发展的一个重要方向。传统窄带雷达由于距离分辨率低，其距离单元大小远大于常见目标的几何尺寸，目标回波信号只占据一个距离单元，实际目标常被作为“点目标”进行处理。与窄带雷达的“点目标”不同，常见宽带雷达目标的回波信号不仅仅只占据一个距离单元，而是分布在不同的径向距离单元中，呈现为“一维距离像”，形成“距离扩展目标”。随着宽带技术在雷达领域的广泛应用，距离扩展目标自适应检测问题正受到越来越多的关注，成为近年来雷达信号处理界的热点和难点问题之一。此时，若仍采用基于邻近参考单元估计未知杂波统计特性的传统点目标检测器，则距离扩展目标强散射点的能量会泄漏到邻近距离单元中形成“信号污染”现象，将极大降低目标检测性能，无法满足宽带雷达目标检测需要。

目前，大部分距离扩展目标自适应检测方法均需借助于辅助数据，实现对未知杂波协方差矩阵的准确估计。辅助数据一般取自于与待检测距离单元空间邻近的距离单元，且不含目标信号，而只含有与待检测距离单元主数据独立同分布的杂波分量。然而，在实际雷达工作环境中，由于干扰目标、大的离散杂波、杂波边缘等导致的不同类型异常值“污染”，杂波背景的均匀性被破坏，满足条件的辅助数据有时很难获取，常常会出现辅助数据缺失的情况。而对于空时自适应处理等自由度较高的应用场合，甚至会出现辅助数据严重缺失的情况，此时传统采样协方差矩阵估计可能会出现秩缺损，从而严重影响目标自适应检测性能。与点目标相比，距离扩展目标的空间跨度更大，出现辅助数据缺失的可能性更大、缺失程度也更为严重。

充分利用杂波谱结构化特征可有效提高杂波背景统计特性估计精度，在减小自适应检测中辅助数据缺失所导致的检测性能损失方面具有潜在优势。对于采用空间对称线性阵列或固定相参脉冲重复间隔的宽带雷达，其杂波协方差矩阵同时关于主对角线和次对角线对称。这种关于次对角线对称的斜对称结构为提高杂波协方差矩阵估计精度提供了可行途径，为改善雷达目标自适应检测性能创造了有利条件。当前，结构化检测器设计主要针对经典点目标自适应检测开展，有关宽带雷达距离扩展目标结构化自适应检测器尚未见报道，但点目标检测器无法直接用于距离扩展目标自适应检测，如何基于杂波斜对称结构改善辅助数据缺失下的宽带雷达目标自适应检测性能，在充分利用杂波斜对称信息的同时合理控制检测方法的计算复杂度，是工程应用中面临的难题。

发明内容

1.要解决的技术问题

宽带雷达在实际工作环境中，由于不同类型异常值的“污染”，常常会出现辅助数据缺失的情况，导致经典自适应检测方法的检测性能急剧下降。针对采用空间对称线性阵列或固定相参脉冲重复间隔的宽带雷达体制，在辅助数据缺失环境下，如何充分挖掘杂波协方差矩阵斜对称结构化信息提高杂波背景统计特性估计精度，有效融合杂波协方差矩阵斜对称特征与目标散射点特征，设计宽带目标自适应检测器，在改善自适应检测性能的同时合理降低检测方法的计算复杂度，从理论分析角度确保检测器的恒虚警率特性，是本发明需要解决的技术问题。

2.技术方案

本发明所述宽带雷达目标自适应结构化匹配滤波方法包括以下技术措施：