[发明专利]一种广义高斯纹理海杂波背景下的目标检测方法及装置

说明书

本发明公开一种广义高斯纹理海杂波背景下的目标检测方法及装置，获取接收回波信息；基于接收回波信息，分别构建接收回波中海杂波在备择假设和原假设条件下的概率密度函数；根据所述概率密度函数，确定似然比检测函数；根据所述似然比检测函数，确定目标检测函数；利用所述目标检测函数进行目标检测。利用广义高斯分布建模海杂波纹理分量，推导出了复合高斯分布下的检测函数，能满足海杂波小擦地角和高分辨率的要求，并且该检测方法有较低的计算复杂度，通过与GLRT检测函数、纹理逆伽马(IGM‑GLRT)检测函数、纹理伽马(GM‑GLRT)检测函数进行对比，采用本发明GGD‑GLRT检测函数的检测方法性能较优。

技术领域

本发明属于雷达目标检测领域，具体涉及一种广义高斯纹理海杂波背景下的目标检测方法。

背景技术

目标检测技术在生活、军事和科研等方面有着广泛的应用，海面目标下的雷达目标检测则是国内外专家研究的热门领域。但是在较小擦地角和较高分辨率的情况下，海杂波会表现出非高斯和非平稳的特性，并且会产生严重的拖尾现象。因此，如何建模海杂波、如何选择检测算法非常重要。海杂波的纹理分量被建模为不同分布时，其检测性能有差异，例如西安电子科技大学的文献《Persymmetric adaptive detection of distributedtargets in compound Gaussian sea clutter with Gamma texture》，该文献利用伽马分布建模海杂波纹理分量，得到了在复合高斯分布背景下的目标检测器，该文献的不足之处：伽马分布概率密度函数拖尾较为严重，不能很好的拟合海杂波纹理分量，且在较小的擦地角和较高的分辨率情况下，该检测器有较高的计算复杂度，性能表现一般。又例如中国科学院电子研究所的文献《Adaptive detection of distributed targets in compound-Gaussian clutter with inverse gamma texture》，该文献利用逆伽马分布建模海杂波纹理分量，得到了复合高斯杂波背景下的目标检测器，该文献的不足之处：逆伽马分布在建模海杂波纹理分量时，计算复杂度较高，且不能满足海杂波对分辨率的要求。

发明内容

本发明上的目的在与克服现有技术的不足，提出一种广义高斯纹理海杂波背景下的目标检测方法，针对小擦地角和高分辨率下海杂波的非高斯、非平稳、非均匀特性，经过仿真海杂波数据进行实验得到较好的检测性能。

本发明公开一种广义高斯纹理海杂波背景下的目标检测方法，包括：

获取接收回波信息；

基于接收回波信息，分别构建接收回波中海杂波在备择假设和原假设条件下的概率密度函数；

根据所述概率密度函数，确定似然比检测函数；

根据所述似然比检测函数，确定目标检测函数；

利用所述目标检测函数进行目标检测。

进一步地，所述接收回波信息包括接收回波的幅度、纹理和形状参数；接收回波中的海杂波服从广义高斯分布；备择假设H₁条件下的概率密度函数为：

其中，为备择假设H₁条件下接收回波z在幅度参数和纹理τ条件下的条件概率密度函数，p为多普勒导向矢量，H表示接收回波的共轭转置，为杂波协方差矩阵：

为广义高斯分布的概率密度函数，其中α为形状参数，σ为方差，Γ为伽马函数，exp为指数函数。

进一步地，原假设H₀条件下的概率密度函数：

其中，为原假设H₀条件下接收回波z在幅度参数和纹理τ条件下的条件概率密度函数，