[发明专利]基于角闪烁转发式假目标鉴别方法有效

专利信息
申请号: 201610321395.4 申请日: 2016-05-16
公开(公告)号: CN106019250B 公开(公告)日: 2018-05-18
发明(设计)人: 艾小锋;赵锋;刘进;王俊杰;杨建华;肖顺平;傅其祥;顾赵宇;徐振海;李永祯;潘小义 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科学技术大学
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41
代理公司: 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 代理人: 王顺荣;唐爱华
地址: 410073 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明一种基于角闪烁转发式假目标鉴别方法,根据单脉冲比幅测角法,建立角闪烁统计模型,通过分析真目标与转发式假目标测角误差方差的差异,利用Neyman‑Pearson定理和广义似然比检验法(GLRT)进行正确的判别。本方法采用如下步骤实现:步骤一:根据单脉冲比幅测角建立角闪烁统计模型。步骤二:对角度观测数据进行参数估计,为进一步的目标检测做准备。步骤三:根据设定的虚警概率,得到检测门限,然后利用回波信号得到检测器输出,进行门限判决,最后得到检测结果。
搜索关键词: 基于 闪烁 转发 目标 鉴别方法
【主权项】:
1.基于角闪烁转发式假目标鉴别方法,其特征在于,实现步骤如下:步骤一:根据单脉冲比幅测角建立角闪烁统计模型假设角闪烁引起的测角误差服从零均值高斯分布;因为角闪烁噪声与非角闪烁噪声相互独立,所以单脉冲比幅测角角度观测值服从高斯分布;设发射信号采用线性调频信号信号,得到N组角度测量矢量,记X=[x1,x2,...,xN]T (1)因为各角度测量矢量相互独立,角度观测矢量的联合概率密度函数为 f ( x 1 , x 2 , ... , x N ) = Π i = 1 N 1 2 π σ N exp [ - ( x i - x ‾ ) 2 2 σ N 2 ] - - - ( 2 ) ]]>由上述式(1)和(2)可知,转发式假目标假设检验问题表述如下 f ( x 1 , x 2 , ... , x N | H 0 ) = Π i = 1 N 1 2 π σ 0 exp [ - ( x i - x ‾ ) 2 2 σ 0 2 ] - - - ( 3 ) ]]> f ( x 1 , x 2 , ... , x N | H 1 ) = Π i = 1 N 1 2 π σ 1 exp [ - ( x i - x ) 2 2 σ 1 2 ] - - - ( 4 ) ]]>H0代表转发式假目标,角度分辨单元内只存在一个散射点;H1代表真目标,角分辨单元内存在多散射点;σ02表示在H0情况下单散射点测角方差;σ12表示在H1情况下多散射点测角方差,表示测角均值;对于单脉冲比幅测角误差分析可得 σ 0 2 = θ B 2 2 nk m 2 S N R - - - ( 5 ) ]]>其中,脉冲雷达天线波束宽度为θB;km为单脉冲斜率,单位是伏特;SNR为信噪比;n为脉冲数;步骤二:对角度观测数据进行参数估计,为进一步的目标检测做准备;参数估计的方法如下:在H0情况使得式(3)的值达到最大的估计的为其最大似然估计且有 x ‾ ^ = Σ i = 1 N x i N - - - ( 6 ) ]]>步骤三:根据在H0和H1条件下的角度观测值数据,由前面得到的联合概率密度函数式(3)和式(4)及似然比准则,得到 L ( x 1 , x 2 , ... , x N ) = f ( x 1 , x 2 , ... , x N | H 0 ) f ( x 1 , x 2 , ... , x N | H 1 ) = σ 0 H σ 1 H exp [ Π i = 1 N ( x i - x ‾ ) 2 ( 1 2 σ 0 2 - 1 2 σ 1 2 ) ] - - - ( 7 ) ]]>记检测统计量因为σ02<σ12,可知根据式(7)将检测方法表示为 Y > < H 0 H 1 λ - - - ( 8 ) ]]>其中,Y为检测统计量,y为统计量的观测值,λ为检测门限,检测门限值根据Neyman-Pearson准则确定,即根据虚警概率计算门限值;虚警概率Pf定义为在H0情况下判别H1的概率,检测概率PD定义为在H1情况下判别H1的概率;在H0情况下,根据式(2)可知为N个标准正态分布的平方和,服从N-1个自由度的χ方分布,即则虚警概率Pf表示为 P f = P ( Y σ 0 2 > λ 1 | H 0 ) = 1 2 ( N - 1 ) / 2 Γ ( N - 1 2 ) ∫ λ 1 + ∞ y N - 1 2 - 1 e - y 2 d y - - - ( 9 ) ]]>根据式(9),在给定Pf的条件下,λ1查相应χ方分布表格获得,所以检测方法式(8)中的门限λ为λ=λ1(Pf02 (10)所以,检测概率为 P D = P ( Y > λ | H 1 ) = 1 2 ( N - 1 ) / 2 Γ ( N - 1 2 ) ∫ λ + ∞ y N - 1 2 - 1 e - y 2 d y - - - ( 11 ) ]]>最终的检测方法为 Y > < H 0 H 1 λ 1 ( P f ) θ B 2 2 nk m 2 S N R - - - ( 12 ) . ]]>
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