[发明专利]雷达回波双分量混合幅度分布模型参数估计方法及装置

权利要求书

1.一种雷达回波双分量混合幅度分布模型参数估计方法，其特征在于，包括：

根据雷达接收的回波数据，对雷达回波双分量混合幅度分布模型中每个分量的模型参数进行估计；

基于直方图统计方法得到所述回波数据的经验CCDF，根据所述雷达回波双分量混合幅度分布模型中估计的每个分量的模型参数和初始加权系数，获取所述回波数据的初始理论CCDF；

根据所述回波数据的数据点数和预设虚警概率，确定所述回波数据的CCDF区间范围，并统计所述经验CCDF和初始理论CCDF在所述CCDF区间范围内的所有分位点，计算所述经验CCDF和初始理论CCDF对应分位点之间的误差；

将所述初始加权系数增加预设步长，获取新的加权系数，迭代执行获取理论CCDF，并计算所述经验CCDF和理论CCDF对应的分位点之间误差的步骤，直到加权系数超出预设范围；

获取所有加权系数对应误差中的最小值，将所述最小值对应的加权系数作为所述雷达回波双分量混合幅度分布模型的最优加权系数。

2.根据权利要求1所述的雷达回波双分量混合幅度分布模型参数估计方法，其特征在于，若所述雷达回波双分量混合幅度分布模型中的两个分量具有相同的分布类型，则设定两个分量的模型中形状参数相同，所述加权系数为两个分量的模型中尺度参数的比值，所述两个分量的模型之间的权重为预设常数；

若所述雷达回波双分量混合幅度分布模型中的两个分量具有不同的分布类型，则所述加权系数为所述两个分量的权重。

3.根据权利要求1所述的雷达回波双分量混合幅度分布模型参数估计方法，其特征在于，基于直方图统计方法得到雷达接收的回波数据的经验CCDF的步骤包括：

根据所述回波数据的数据点数，确定所述回波数据的幅度区间的划分数量；

获取所述回波数据的幅度最大值和幅度最小值，根据所述幅度最大值和幅度最小值确定所述回波数据的幅度总范围；

根据所述幅度区间的划分数量，将所述幅度总范围划分为等间隔的幅度区间；

统计位于每个所述幅度区间内的回波数据的数据点数；

根据每个所述幅度区间对应的数据点数，获取所述回波数据的经验PDF；

对所述经验PDF进行积分得到所述回波数据的经验CDF，根据所述经验CDF获取所述经验CCDF。

4.根据权利要求1所述的雷达回波双分量混合幅度分布模型参数估计方法，其特征在于，根据所述回波数据的数据点数和预设虚警概率，确定所述回波数据的CCDF区间范围的步骤包括：

根据所述回波数据的数据点数确定所述CCDF区间范围的下限范围，从所述下限范围中任意取一个值作为所述CCDF区间范围的下限；

根据预设虚警概率确定所述CCDF区间范围的上限范围，从所述上限范围中任意取一个值作为所述CCDF区间范围的上限；

根据所述CCDF区间范围的上限和下限确定所述CCDF区间范围。

5.根据权利要求4所述的雷达回波双分量混合幅度分布模型参数估计方法，其特征在于，根据所述CCDF区间范围的上限和下限确定所述CCDF区间范围的步骤之后还包括：

统计所述经验CCDF在所述CCDF区间范围内分位点的数量；

若所述数量小于预设阈值，则在所述下限范围内调小所述CCDF区间范围的下限取值和/或在所述上限范围内调大所述CCDF区间范围的上限取值；

统计所述经验CCDF在调整后的所述CCDF区间范围内分位点的数量，直到所述数量大于或等于所述预设阈值；

将最后一次调整的所述CCDF区间范围作为最终的CCDF区间范围。