[发明专利]基于双重分数阶矩的K分布海杂波参数估计方法

说明书

本发明公开了一种基于双重分数阶矩的K分布海杂波参数估计方法。本发明的具体步骤是：首先，获得K分布海杂波分数阶矩估计的分数阶数‑形状参数对照表，其次，使用样本矩公式，通过1‑2‑3阶样本矩计算雷达的海面回波数据的形状参数的第一重估计值，再次，查阅分数阶数‑形状参数对照表得到理想条件下最优的分数阶矩估计器，最后，计算雷达的海面回波数据的形状参数的第二重分数阶矩估计值。本发明相比于已有的参数估计方法，具有更低的估计偏差，估计更加准确，同时解决了估计速度过慢的问题。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及雷达参数估计技术领域中的一种基于双重分数阶矩的K分布海杂波参数估计方法。本发明可用于高分辨率雷达在低擦地角、不同观测次数情况下，估计海杂波背景下的参数，所估计的参数可用于海杂波背景下的目标检测。

背景技术

参数估计一直是雷达技术领域的核心问题。海杂波的K分布模型由于其合理的理论解释与很好的实际拟合受到了众多学者的广泛关注，它在拖尾处更好地拟合了实测数据目前，海杂波的K分布的参数估计方法主要有矩估计法及其改进方法和基于混合矩的估计方法及其改进方法等参数估计方法。

Izzeddine Chalabi等人在其发表的论文“Estimating the K-distributionparameters based on fractional negative moments”(2015IEEE 12th InternationalMulti-Conference on Systems,SignalsDevices(SSD15),2015)中公开一种基于正负分数阶矩估的参数估计方法。该方法将分数矩阶数推广到负数域，首先分别计算海杂波样本的p阶矩z^p、-p阶矩z^-p，然后对z^p和z^-p进行相乘操作，，根据gamma函数性质进行化简，从而得到形状参数的估计表达式。该方法虽然可以估计所有定义域内的形状参数。但是，该方法仍然存在的不足之处是，由于需要提前选择分数阶矩估计器的分数阶数，因此无法保证所选定的分数阶矩估计器在当前海面回波数据下是理想最优的，造成形状参数估计误差大。

西安电子科技大学在其申请的专利文献“海杂波空变K分布参数的递归矩估计方法”(申请号201710556815.1，申请日2017.07.10，申请公布号CN107247258A，申请公布日2017.10.13)中公开一种小样本下基迭代方法的参数估计方法。该方法首先对第一个扫描周期的数据进行初步的矩估计，然后利用遗忘因子对多个扫描周期进行迭代形状参数矩估计，完成海杂波空变K分布参数的递归矩估计。该方法存在的不足之处是，对于较多扫描周期下K分布形状参数的估计需要使用迭代矩估计来进行，造成估计速度慢。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提供了一种K分布海杂波参数的双重分数阶矩估计方法，以在参数估计精度的同时，解决了估计速度过慢的问题。

实现本发明目的的具体思路是：首先获得K分布海杂波分数阶矩估计的分数阶数-形状参数对照表，然后使用样本矩公式，通过1-2-3阶样本矩计算雷达的海面回波数据的形状参数的第一重估计值，然后查阅分数阶数-形状参数对照表得到理想条件下最优的分数阶矩估计器，计算雷达的海面回波数据的形状参数的第二重分数阶矩估计值。可适用于估计K分布海杂波背景下的参数，所估计的参数可用于海杂波背景下的目标检测。

实现本发明目的的具体步骤如下：

(1)生成K分布海杂波的形状参数序列：

在[0.1,10]区间内，每间隔0.1取一个值，生成一组K分布海杂波的形状参数序列；

(2)计算K分布海杂波的形状参数序列中各个元素的估计值：

(2a)从形状参数序列中任选一个未选过的元素，将所选元素的值作为功率归一化Gamma分布的形状参数的值；