[发明专利]非高斯杂波环境下的MIMO雷达目标检测的仿真方法有效
申请号: | 201110422720.3 | 申请日: | 2011-12-16 |
公开(公告)号: | CN102520400A | 公开(公告)日: | 2012-06-27 |
发明(设计)人: | 曹宁;刘伟伟 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | G01S7/42 | 分类号: | G01S7/42;G01S7/41 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 许方 |
地址: | 210098*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公布了一种非高斯杂波环境下的MIMO雷达目标检测的仿真方法,本发明方法包括:利用与被检测单元邻近的不包含目标的辅助数据,建立目标检测模型;将检测信号代入似然函数,得到检测统计量;在非高斯杂波协方差矩阵已知情况下,利用广义似然比检验理论,获得理论MIMO雷达目标检测器。在非高斯杂波协方差矩阵未知情况下,利用利用辅助数据获得合适的杂波协方差矩阵估计,并用估计的协方差矩阵代入广义似然比中,提出了MIMO雷达自适应检测器。 | ||
搜索关键词: | 非高斯杂波 环境 mimo 雷达 目标 检测 仿真 方法 | ||
【主权项】:
一种非高斯杂波环境下的MIMO雷达目标检测的仿真方法,其特征在于包括如下步骤:第一步:利用与被检测单元邻近的不包含目标的辅助数据,建立目标检测模型:H 0 : x 0 = c 0 x k = c k k = 1 , . . . , K H 1 : x 0 = E M t α + c 0 x k = c k k = 1 , . . . , K - - - ( 1 ) ]]>其中,H1表示目标存在,H0表示目标不存在;MtMr维复矢量x0和c0分别表示距离单元k的观测向量和杂波向量,下标k代表不同的距离单元,其中k=0表示被检测的距离单元,而k=1,...,K表示K个辅助数据对应的距离单元;MtMr维复矢量α是反应目标和信道影响的系数;xk为辅助数据集,ck为距离单元k的杂波向量,纹理分量τk是具有有限均方值的非负随机变量,服从混合分布p(τ),xk是圆复高斯随机变量,服从CN(0,M);矩阵M=E[xx+],E[]表示求期望运算;第二步:将检测信号代入似然函数,得到检测统计量:L ( y ) = f ( x | H 1 , τ 1 , . . . , τ K ) f ( x | H 0 , τ 1 , . . . , τ K ) ]]>= exp [ - 1 τ 0 ( x 0 - E M t α ) H M - 1 ( x 0 - E M t α ) - Σ k = 1 K 1 τ k x k H M - 1 x k ] exp [ - 1 τ 0 x 0 H M - 1 x 0 - Σ k = 1 K 1 τ k x k H M - 1 x k ] - - - ( 2 ) ]]>其中,L(y)为似然函数,f(x|H1,τ1,...,τK)和f(x|H0,τ1,...,τK)分别表示目标存在和不存在目标条件下概率密度函数;第三步:得到检测统计量后信号处理的全过程如下:(1)杂波协方差矩阵M已知情况下的统计MIMO雷达目标检测仿真方法如下:对似然函数进行代数运算,可得目标检测器为:t MP = x 0 H M - 1 x 0 - ( x 0 - E M t α ) H M - 1 ( x 0 - E M t α ) > < H 0 H 1 η ]]>= 2 Re ( E M t α M - 1 x 0 ) - E M t α H M - 1 α > < H 0 H 1 η - - - ( 3 ) ]]>= Re ( E M α M - 1 x 0 ) > < H 0 H 1 η ′ ]]>其中,η表示检验门限值,η′表示经过代数运算后的门限值;(2)杂波协方差矩阵M未知情况下的统计MIMO雷达目标检测仿真方法如下:需要利用辅助数据估计杂波协方差矩阵M,可得目标检测器为:t MP = | M H 0 M H 1 | { x 0 H M H 0 - 1 x 0 ( x 0 - E M t α ) H M H 1 - 1 ( x 0 - E M t α ) } MN { Π k = 1 K x k H M H 0 - 1 x k x k H M H 1 - 1 x k } > < H 2 H 1 η - - - ( 4 ) ]]>其中,M ^ H 0 ( i + 1 ) = MN k + 1 Σ k = 0 K x k x k H x k H ( M ^ H 0 i ) - 1 x k , ]]>M ^ H 1 ( i + 1 ) = MN K + 1 [ ( x o - E M t α ) ( x o - E M t α ) H ( x o - E M t α ) H M ^ H 1 i ( x o - E M t α ) + Σ k = 0 K x k x k H x k H ( M ^ H 0 i ) - 1 x k ] . ]]>
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