[发明专利]一种弹目交会回波包络峰值特征的统计建模方法

说明书

一种弹目交会回波包络峰值特征的统计建模方法，提取弹目交会多普勒回波信号包络的多个峰值幅度和峰值个数，并对每条回波的多个峰值幅度取中值，建立多条弹目交会多普勒回波信号包络的峰值幅度中值与峰值个数联合的统计分布模型，实现模型参数估计，实现弹目交会条件下靶标近场特性的统计分析与评估。

技术领域

本发明涉及雷达目标近场特性建模技术领域，尤其涉及一种弹目交会回波包络峰值特征的统计建模方法。

背景技术

目前对于弹目交会回波信号的特征分析与建模，一方面采用电磁散射计算方法对弹目交会回波进行正向建模，另一方面采用信号处理方法对弹目交会回波信号进行特征提取与分析，都未涉及弹目交会近场回波包络峰值特征的统计建模内容。

发明内容

本发明的目的在于提供一种弹目交会回波包络峰值特征的统计建模方法，对同一靶标不同弹目交会状态下回波信号包络峰值特征，建立峰值幅度中值和个数变化的联合概率分布模型，实现弹目交会条件下靶标近场特性的统计分析与评估。

为了达到上述目的，本发明提供一种弹目交会回波包络峰值特征的统计建模方法，提取弹目交会多普勒回波信号包络的多个峰值幅度和峰值个数，并对每条回波的多个峰值幅度取中值，建立多条弹目交会多普勒回波信号包络的峰值幅度中值与峰值个数的联合概率密度分布模型，实现模型参数估计。

所述峰值幅度中值与峰值个数的联合概率密度分布模型为：

其中，v为泊松分布参数，α为形状参数，β为逆尺度参数，假设一条弹目交会回波包络包含N个峰值，N为奇数，峰值幅度分别为A₁，A₂，...，A_N，令峰值个数N服从参数为v的泊松分布，其概率密度函数为：峰值幅度A_i服从伽马分布，其概率密度函数为：回波包络N个峰值幅度的中值为：A_M＝median[A₁，A₂，...，A_N]，峰值幅度中值A_M的概率密度函数为：峰值幅度中值A_M的统计概率τ服从贝塔分布，

采用矩估计方法计算泊松分布参数v，形状参数α，和逆尺度参数β：

对于L条弹目交会回波数据，其包络的峰值个数分别为N₁，N₂，...，N_L，相对应的峰值幅度分别为

其中，与分别表示回波峰值幅度的一阶矩和二阶矩估计，表示为：

采用Kullback-Leibler距离评估弹目交会多普勒回波信号包络的峰值幅度中值与峰值个数的联合概率密度分布模型的建模精度：

令表示L个条弹目交会回波包络峰值幅度中值与个数的经验概率密度分布，评估f(A_M，N)与的K-L距离表示为：

本发明对同一靶标不同弹目交会状态下回波信号包络峰值特征，建立峰值幅度中值和个数变化的联合概率分布模型，实现弹目交会条件下靶标近场特性的统计分析与评估。

附图说明

图1a是弹目交会回波多普勒信号。

图1b是弹目交会回波信号的峰值包络。

图2a是弹目交会回波幅值中值滤波。

图2b是弹目交会回波信号与幅值包络匹配。

图3a是回波多峰值中值与个数概率的统计分布函数。