[发明专利]基于自适应混合高斯模型的岸基雷达实时杂波模型建立方法

权利要求书

1.一种基于自适应混合高斯模型的岸基雷达实时杂波模型建立方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤10，初始化各回波单元混合高斯模型分量数为1，后续回波与相应回波单元模型分量依次匹配，依匹配结果决定此模型是否新增分量，并更新各项参数；

步骤20，记录此回波单元各高斯分量的权值变化情况，剔除权值不断减小的高斯分量；

步骤30，根据此回波单元高斯分量和其最邻近高斯分量之间统计特性是否相似来决定是否做合并处理；

步骤40，判断此回波单元是否处于杂波统计特征突变区域，针对突变情况，调高模型学习率，模型拟合后，调回模型学习率。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应混合高斯模型的岸基雷达实时杂波背景图生成方法，其特征在于，所述步骤S10中当前回波与相应回波单元模型分量依次匹配的规则为：

|X_t-μ_i，t-1|＜＜2.5σ_i，t-1

其中，X_t为当前回波幅值，μ_i，t-1为该回波单元模型第i个分量的均值，σ_i，t-1为相应的标准差。

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应混合高斯模型的岸基雷达实时杂波模型建立方法，其特征在于，所述步骤S10中依匹配结果决定此模型是否新增分量的规则为：

匹配失败情况下，若该回波单元模型高斯分量数K＜5，则以当前回波幅值为均值新增一个高斯分量，并赋予一个较小的权重和方差，若K＝5，将权值与方差比值最小的分量均值替换为当前回波幅值，并赋予一个较小的权重和方差。

4.根据权利要求1所述的一种基于自适应混合高斯模型的岸基雷达实时杂波模型建立方法，其特征在于，所述步骤S10中更新各项参数方式为：

ω_i，t＝(1-α)ω_i，t-1+αM_i，t

μ_i，t＝(1-ρ)μ_i，t-1+ρX_t

σ_i，t²＝(1-ρ)σ_i，t-1²+ρ(X_t-μ_i，t)^T(X_t-μ_i，t)

ρ＝αη(X_t，μ_i，t，σ_i，t)

其中，α为学习率，ρ为更新率，ω_i，t、μ_i，t、σ_i，t²分别为第i个高斯分量更新后的权值、均值、方差，η(X_t，μ_i，t，σ_i，t)为第i个高斯分量概率密度函数，它们决定着杂波模型的更新速度，M_i，t根据是否为匹配的高斯分量取1或0，匹配的高斯分量权值增加，反之，权值减小，各分量参数更新后，对权值做归一化处理。

5.根据权利要求1所述的一种基于自适应混合高斯模型的岸基雷达实时杂波模型建立方法，其特征在于，所述步骤S20中记录各高斯分量的权值变化情况，剔除权值不断减小的高斯分量规则为：

对各分量的权值连续递减次数进行计数，记为Count，若Count达到预设阈值Count_max，说明该分量不再符合当前背景杂波的分布特性，同时为了加快模型的收敛速度，剔除该高斯分量。