[发明专利]一种非高斯背景下的雷达信号失配敏感检测方法及系统

权利要求书

1.一种非高斯背景下的雷达信号失配敏感检测方法，其特征在于，包括：

获取雷达接收到的待检测距离单元数据，将对所述待检测距离单元数据的检测问题采用二元假设检验进行表示，得到不含目标信号假设的第一表达式，以及包含目标信号假设的第二表达式；

基于所述第一表达式和所述第二表达式，分别计算所述待检测距离单元数据在不含目标信号假设下的第一概率密度函数，以及在包含目标信号假设下的第二概率密度函数；

提取所述第一表达式和所述第二表达式中噪声分量的纹理分量，将所述纹理分量用逆gamma分布表示，得到两步广义似然比准则表达式；

计算所述第一概率密度函数对所述纹理分量的积分，以及所述第一表达式中第一幅度参数的最大似然估计，计算所述第二概率密度函数对所述纹理分量的积分，以及所述第二表达式中第二幅度参数的最大似然估计；

将所述第一概率函数、所述第二概率密度函数、所述第一幅度参数的最大似然估计和所述第二幅度参数的最大似然估计，代入所述两步广义似然比准则表达式中，得到计算协方差矩阵已知时非均匀环境下的检验表达式；

利用训练样本计算所述协方差矩阵的最大似然估计，将所述协方差矩阵的最大似然估计代入所述检验表达式，得到检验结果，将所述检验结果与检测门限作比较，来判断所述目标信号是否存在。

2.根据权利要求1所述的非高斯背景下的雷达信号失配敏感检测方法，其特征在于，所述获取雷达接收到的待检测距离单元数据，将对所述待检测距离单元数据的检测问题采用二元假设检验进行表示，得到不含目标信号假设的第一表达式，以及包含目标信号假设的第二表达式，具体包括：

将所述待检测距离单元数据用若干个复高斯向量进行表示，并获取所述训练样本；

基于所述若干个复高斯向量和所述训练样本采用所述二元假设检验表示，得到所述第一表达式和所述第二表达式，其中所述第一表达式和所述第二表达式中的噪声分量用复合高斯模型表示为散斑分量和纹理分量，所述第一表达式包括虚拟干扰信号，所述第二表达式包括预设的导向矢量，所述虚拟干扰信号和所述导向矢量在真实的白化空间正交。

3.根据权利要求1或2所述的非高斯背景下的雷达信号失配敏感检测方法，其特征在于，所述基于所述第一表达式和所述第二表达式，分别计算所述待检测距离单元数据在不含目标信号假设下的第一概率密度函数，以及在包含目标信号假设下的第二概率密度函数，具体包括：

在不含目标信号假设下，计算得到所述待检测距离单元数据的所述第一概率密度函数；

在包含目标信号假设下，计算得到所述待检测距离单元数据的所述第二概率密度函数。

4.根据权利要求1所述的非高斯背景下的雷达信号失配敏感检测方法，其特征在于，所述提取所述第一表达式和所述第二表达式中噪声分量的纹理分量，将所述纹理分量用逆gamma分布表示，得到两步广义似然比准则表达式，具体包括：

假设所述纹理分量为随机变量，且服从逆gamma分布，计算得到纹理变量概率密度函数；

基于所述纹理变量概率密度函数得到所述两步广义似然比准则表达式。

5.根据权利要求1所述的非高斯背景下的雷达信号失配敏感检测方法，其特征在于，所述计算所述第一概率密度函数对所述纹理分量的积分，以及所述第一表达式中第一幅度参数的最大似然估计，计算所述第二概率密度函数对所述纹理分量的积分，以及所述第二表达式中第二幅度参数的最大似然估计，具体包括：

基于所述纹理变量概率密度函数，计算得到所述第一概率密度函数对所述纹理分量的积分，得到第一积分表达式，并对第一积分表达式求关于所述第一表达式中第一幅度参数的第一导数，并令所述第一导数等于0，得到所述第一幅度参数的最大似然估计；

基于所述纹理变量概率密度函数，计算得到所述第二概率密度函数对所述纹理分量的积分，得到第二积分表达式，并对第二积分表达式求关于所述第二表达式中第二幅度参数的第二导数，并令所述第二导数等于0，得到所述第二幅度参数的最大似然估计。