[发明专利]基于分位点的对数正态纹理海杂波幅度模型参数估计方法

说明书

本发明公开了一种基于分位点的对数正态纹理海杂波幅度模型参数估计方法，其步骤是：首先，生成对数正态纹理海杂波幅度模型的标准累积分布函数，构建形状参数‑累计概率‑分位点对照表；其次，确定第一累积概率和第二累积概率，从海杂波样本中得到第一、第二分位点的估计值，计算形状参数的估计值；最后，计算第三累积概率，得到尺度参数的估计值。本发明相比于已有的参数估计方法，具有更强的抗异常样本的能力，估计误差更小，估计速度更快。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及雷达目标检测技术领域中的一种基于分位点的对数正态纹理海杂波幅度模型参数估计方法。本发明可用于在海杂波背景下估计海杂波幅度分布模型的形状参数和尺度参数，所估计的参数可用于海杂波背景下的目标检测。

背景技术

参数估计是雷达目标检测的核心问题之一。实测数据表明，对数正态纹理海杂波幅度模型在拖尾处能很好的拟合实测数据。目前，对数正态纹理海杂波幅度模型的参数估计方法主要有矩估计法及其改进方法，该方法利用多阶矩的联合实现参数的估计，虽然估计速度较快，但估计的误差较大。

Amar Mezache等人在其发表的论文“Model for non-rayleigh clutteramplitudes using compound inverse Gaussian distribution:an experimentalanalysis”(IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.,51(1):142-153,2015)中公开了一种基于Nelder-Mead算法的对数正态纹理海杂波幅度模型参数估计方法。该方法首先计算海杂波样本的累积分布函数，然后利用Nelder-Mead算法，将不同参数对应的累积分布函数与海杂波样本的累积分布函数进行匹配，实现参数的估计。该方法虽然估计结果比较准确，但是，该方法仍然存在的不足之处是，在参数估计的过程中需要计算累积分布函数，计算量较大，估计速度较慢，难以满足工程应用中数据实时处理的需要。

Izzeddine Chalabi等人在其发表的论文“Estimators of compound Gaussianclutter with lognormal texture,Remote sensing letters”(Vol.10,Issue 7,2019,pp.709-716)中公开了一种ZLOG(Z)对数正态纹理海杂波幅度模型参数估计方法。首先，分别计算海杂波样本的一阶矩z，混合矩zlog(z)和对数阶矩log(z)，然后对zlog(z)和z进行相除操作，并与log(z)进行相减操作，根据Digamma函数性质进行化简，得到形状参数估计的表达式。该方法虽然改善了矩估计方法的精度，但是，该方法仍然存在的不足之处是：当海杂波样本中含有异常值时，异常样本的幅度值较大，使得样本矩的数值产生较大变化，由于估计方法采用样本的矩进行参数的估计，造成参数估计的性能变差，无法准确的拟合海杂波数据的幅度分布。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于分位点的对数正态纹理海杂波幅度模型参数估计方法，用于解决现有技术在海杂波样本中含有异常值的情况下，对数正态纹理海杂波幅度模型形状参数和尺度参数的估计误差较大，估计速度较慢的问题。

实现本发明目的的思路是：由于海杂波样本的分位点受样本中的异常值影响较小，采用海杂波样本的三个分位点进行参数的估计，可以降低海杂波样本中的异常值对参数估计性能的影响，减少参数估计的误差。构建形状参数-累计概率-分位点对照表，通过查表法获得参数的估计值，减少参数估计的计算量，提高参数的估计速度。

为实现上述发明目的，本发明的技术方案包括如下：

(1)利用对数正态纹理海杂波幅度模型的概率密度函数生成标准累积分布函数；

(2)构建形状参数-累计概率-分位点对照表：

(2a)在[0.01,50]区间内每间隔0.01取一个值，组成一组序列A；