[发明专利]一种基于RCS起伏统计特性差异的虚假目标识别方法

权利要求书

1.一种基于RCS起伏统计特性差异的虚假目标识别方法，其特征在于，首先利用目标点迹，采用Kalman滤波对目标的位置进行估计，得到目标与雷达的距离估计；然后基于回波信号估计信号幅度和噪声方差，得到信噪比估计值；最后根据雷达方程计算多个观测时刻目标RCS估计值，并基于RCS估计构造检验统计量，通过统计检验和逻辑判别的方法鉴别目标真伪；

采用了基于RCS起伏统计特性的虚假目标识别算法，具体包括如下步骤：

(1)采集雷达目标点迹和目标回波信号，输入目标点迹，通过Kalman滤波估计目标位置和距离

(2)输入回波信号，估计信号幅度A(t_m)，噪声方差其中，t_m是第m个测量时刻，A(t_m)为t_m时刻所测量的信号幅度，是对噪声基底方差的估计值，其中N为样本容量，为样本均值估计，n_i为样本值，i为样本序号；

(3)估计信噪比其中，是噪声样本测量误差均方差；

(4)基于信噪比估计和距离估计根据雷达基本工作参数，估算RCS数值其中，K是玻尔兹曼常数，T₀是标准室温，B是接收机带宽,F是噪声系数，L是雷达各部分的损耗，λ是波长,G是雷达发射和接收增益，P_t是雷达发射峰值功率，F、L、λ、G、P_t为雷达的固有参数，由雷达自身性能决定；

(5)基于构造检验统计量其中，是的方差，根据显著性水平α确定检验门限G_α，G_α根据卡方分布查表获得；

(6)将Δ_pq与G_α进行比较对目标真伪进行统计判别，启动计数器记录统计判别结果；

(7)综合计数器记录结果，采用逻辑判别的方法最终判别目标真伪；

所述步骤(7)中逻辑判别方法的具体过程为：

当Δ_pq小于等于G_α，计数器S加1；接着采用2/3逻辑准则比较S和M，S的最大值为3，M为判别门限，此处M取值为2，当S大于等于M时，判定为虚假目标，当S小于M时，再判断此时的判别次数是否等于N，若等于，则判定为真实目标，否则返回虚假目标识别算法的步骤(1)循环执行；

当Δ_pq大于G_α，计数器不累加，再判断此时判别次数是否等于N，若等于，则判定为真实目标，否则返回虚假目标识别算法的步骤(1)循环执行。