[发明专利]一种复合高斯环境下存在干扰时的目标检测方法与系统有效
申请号: | 202110803453.8 | 申请日: | 2021-07-16 |
公开(公告)号: | CN113267758B | 公开(公告)日: | 2021-09-24 |
发明(设计)人: | 刘维建;杨海峰;杜庆磊;陈辉;陈风波;王永良 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军空军预警学院 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41;G06F17/16 |
代理公司: | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人: | 向彬 |
地址: | 430000 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 复合 环境 存在 干扰 目标 检测 方法 系统 | ||
本发明涉及一种复合高斯环境下存在干扰时的目标检测方法与系统。首先构造信号矩阵、干扰矩阵、待检测数据向量和训练样本向量集;然后将待检测数据向量和训练样本向量均变换为矩阵;接着利用训练样本矩阵估计协方差矩阵;再利用信号矩阵、干扰矩阵、变换后的待检测数据矩阵和协方差矩阵的估计,构造检测统计量;最后根据系统设定的虚警概率及检测统计量确定检测门限,并比较检测统计量与检测门限的大小,做出目标是否存在的判决。本发明设计的检测器基于自适应检测思想,一体化实现了杂波抑制、干扰抑制、信号积累和恒虚警处理,且通过利用协方差矩阵的中央共轭对称特性,使所需训练样本数量下降了一半。
技术领域
本发明属于信号检测技术领域,更具体地,涉及一种复合高斯环境下存在干扰时的目标检测方法与系统。
背景技术
雷达工作的电磁环境复杂多变。一方面,雷达面临敌对方释放的干扰,干扰能极大削弱雷达的作战效能,甚至使雷达彻底失效;另一方面,雷达接收数据中除了包括可能的目标信号和干扰外,往往还含有来自高山、地物反射回的高强度杂波。为了保证作战效能的正常发挥,雷达需要解决好杂波及干扰环境下的目标检测问题。
如果干扰方式变化缓慢,则雷达通过在发射信号的休止期增加侦收脉冲,可以获得干扰的必要信息,为抑制干扰提供了可能性。此外,通过利用训练样本,可估计杂波的统计特性,为降低杂波的影响提供了可能。需要指出的是,随着雷达制造工艺的提升,雷达通道数不断增加,雷达的距离分辨单元不断提高,单个距离单元内的杂波强散射点越来越少,杂波逐渐呈现出非均匀、非高斯特性,而且为了进行杂波抑制,所需要的训练样本数不断提高。复合高斯杂波是一大类非高斯模型,可适用于多种雷达工作场景。
如果能利用有效的先验信息,则可降低雷达对训练样本的需求,例如,当雷达阵列接收系统采用对称的线性阵列时,它所接收到的杂波的协方差矩阵具有中央共轭对称结构。该结构具有双重对称特性,协方差矩阵既关于主对角线共轭对称,又关于副对角线对称,而常规协方差矩阵仅仅是关于主对角线共轭对称。可以看出,具有中央共轭对称结构的协方差矩阵比共轭对称协方差矩阵的未知参数少很多。需要强调的是,该结构不局限于对称线性阵列,它可以存在不同的几何形状,如标准的矩形阵列,均匀圆阵列(阵列个数为偶数)和一些标准的六角形阵列。如果充分利用中央共轭对称结构,可降低对训练样本数的需求。
如何抑制干扰,并且提高雷达在非均匀杂波环境中的探测性能,是制约雷达在实战环境中效能发挥的关键问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种复合高斯环境下存在干扰时的目标检测方法与系统,其目的在于基于自适应检测思想,解决复合高斯环境下存在干扰时的目标检测难题。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种复合高斯环境下存在干扰时的目标检测方法,包括如下步骤:
步骤1:构造信号矩阵、干扰矩阵、待检测数据向量和训练样本向量集;构造的信号矩阵、干扰矩阵、待检测数据向量和训练样本向量集分别表示为,四者的维数分别为、,表示系统维数,也就是待检测数据向量的行数,表示信号矩阵的列数,表示干扰矩阵的列数,表示训练样本的个数;
步骤2:将待检测数据向量和训练样本向量均变换为矩阵;将待检测数据向量和训练样本向量均变换为矩阵的具体实现方式分别为
和
其中
表示复数的共轭,为维变换矩阵;
步骤3:利用所述训练样本矩阵估计协方差矩阵;
步骤4:利用所述信号矩阵、所述干扰矩阵、所述变换后的待检测数据矩阵和所述协方差矩阵的估计,构造检测统计量;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军空军预警学院,未经中国人民解放军空军预警学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110803453.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。