[发明专利]无辅助数据的距离扩展目标极化自适应检测方法

摘要

本发明公开了一种宽带雷达体制下的无辅助数据的距离扩展目标极化自适应检测方法，主要解决现有技术在无辅助数据下出现检测性能严重损失的问题。其实现步骤包括：(1)利用二元假设描述雷达目标检测，并根据自回归AR模型构建各极化通道的杂波信号；(2)根据自回归AR模型表示的杂波信号，得到有目标情况下检测信号的概率密度函数；(3)根据概率密度函数估计未知参数(4)利用Wald检验方法和未知参数的估计值，得到无辅助数据的距离扩展目标极化自适应检测器；(5)利用蒙特卡洛实验确定检测器的检测门限γ；(6)将雷达回波数据带入检测器中得到检测结果。本发明在无辅助数据的情况下，可提高对宽带雷达目标的检测性能。

主权项

无辅助数据的距离扩展目标极化自适应检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用二元假设描述雷达目标检测问题；$\left\{\begin{array}{c}{H}_0:z_k=c_k,k=1,...,M\\ H_1:z_k={\mathrm{\α}}_{k}s+c_k,k=1,...,M\end{array}\right.$其中，H₀表示无雷达目标存在；H₁表示有雷达目标存在；z为待检测信号，表示为z_k,HH表示相同水平极化HH通道第k个距离单元的回波数据，表示为z_k,HH＝[z_k,HH(0),...,z_k,HH(N‑1)]^T，z_k,HV表示交叉极化HV通道第k个距离单元的回波数据，表示为z_k,HV＝[z_k,HV(0),...,z_k,HV(N‑1)]^T，z_k,VV表示相同垂直极化VV通道第k个距离单元的回波数据，表示为z_k,VV＝[z_k,VV(0),...,z_k,VV(N‑1)]^T，N表示雷达发射脉冲数；M表示雷达目标分布的距离单元数；c_k为杂波信号；s为已知的3N×3维导向矢量$s=\left(\begin{array}{ccc}{p}^{\′}& 0& 0\\ 0& p^{\′}& 0\\ 0& 0& p^{\′}\end{array}\right)$其中p′为各个极化通道的导向矢量，表示为p′＝[1,,...,e^{j2πfd((L‑1))},...,e^{j2πfd(N‑1)}]^T，L的范围为1≤L≤N，f_d为目标的归一化多普勒频率；复矢量为未知的确定参数，反映目标和通道的极化特性，α_k,HH表示相同水平极化HH通道的参数，α_k,HV表示交叉极化HV通道的参数,α_k,VV表示相同垂直极化VV通道的参数；(·)^T表示转置操作。(2)根据自回归AR模型构建各个极化通道的杂波信号：$c_{k,i}\left(t\right)=-\underset{l=1}{\overset{F}{\Σ}}A\left(l\right)c_{k,i}\left(t-l\right)+{\mathrm{\ϵ}}_{k,i}\left(t\right),i=HH,HV,VV,k=1,...,M,t=1,2,...,N,$其中：F为已知的自回归AR模型的阶数，A＝[A(1),...,A(B),...,A(F)]表示未知的自回归AR系数矩阵，B的范围为1≤B≤F，ε_k,i是i极化通道第k个距离单元的均值为零、方差为的复白高斯噪声，c_k,i(t)表示i极化通道第k个距离单元第t个脉冲的杂波数据；(3)利用Wald检验方法，得到无辅助数据的距离扩展目标极化自适应检测器。(4)利用蒙特卡洛实验确定检测器的检测门限γ：(5)将雷达回波数据带入到检测器中得到检测统计量G，比较检测统计量G与检测门限γ的大小，如果G≥γ，则判定目标存在；反之，则判定目标不存在。