[发明专利]一种基于随机共振的海杂波中微弱运动目标检测方法

说明书

本发明涉及一种基于随机共振的海杂波中微弱运动目标检测方法，包括：S1，待检测单元回波向量预白化；S2，将预白化后的向量通过随机共振进行预处理；S3，将预处理后的信号进行自适应匹配滤波；S4，进行海杂波背景下微弱运动目标检测。本发明提供一种基于随机共振的海杂波背景下运动目标检测方法，在原有传统自适应匹配滤波器之前，增加由一组并联的量化器构成的随机共振预处理系统，通过改变在量化器输入端添加的量化噪声的分布类型和标准差，调节系统的响应函数，使其适用于不同分布参数的海杂波背景。方法有效地提高了低信杂比环境中海杂波背景下运动目标的检测性能，计算复杂度低，在不同分布参数的海杂波中均能够有效改善检测性能。

技术领域

本发明涉及对海探测雷达领域，尤其涉及一种基于随机共振的海杂波中微弱运动目标 检测方法。

背景技术

雷达技术的发展为海洋环境的大范围、全天候监测和海上目标的实时、可靠搜索提供 了便利，在军事和民用领域都具有着重要的实际意义。利用雷达探测海面目标和掠海飞行 的低空目标会受到雷达发射电磁波与海表面相互作用产生的海杂波的影响，对于低信杂比 (signal-to-clutter ratio,SCR)的微弱运动目标，检测性能将严重下降。因此，改善 海杂波背景下对弱目标的检测性能是亟待解决的难点。

海杂波中运动目标检测可以描述为如下二元假设检验(binary hypothesistesting, BHT)问题：

其中，z[n]待检测单元(cell under cut,CUT)长度为N的接收相参脉冲序列， z_p[n],p＝1,2,…,P为待检测单元周围P个参考单元的接收回波向量。在零假设(H₀)下， z[n]是纯杂波向量，在备选假设下(H₁)，z[n]是杂波加运动目标的回波信号向量s＝ap， 其中表示信号的复幅度，p表示运动目标的多普勒导向矢量。

低分辨率雷达系统的海杂波通常可以建模为高斯分布，对应的最优相参检测器为自适 应匹配滤波器(Adaptive Matched Filter,AMF)。但随着雷达系统距离分辨率的提高， 分辨单元内包含的散射体数量减小，中心极限定理不再适用，海杂波表现出明显的非高斯 特性，传统的自适应匹配滤波器的检测性能严重下降。

高分辨率雷达系统低掠射角下的海杂波通常被描述为复合高斯(Compound-Gaussian) 模型，将海杂波描述为由空间上变化的海浪结构以及大量散射体形成的海浪结构构成的纹 理分量(texture)和由每一个距离单元内的大量微小散射体构成的散斑分量(speckle) 的乘积。在复合高斯模型的假设下，基于Neyman-Pearson准则的最优似然比检测器的形 式为：