海杂波Pareto幅度分布参数的双分位点估计方法

摘要

本发明属于雷达目标检测技术领域，公开了海杂波Pareto幅度分布参数的双分位点估计方法。其具体步骤为：确定海杂波Pareto幅度分布模型的概率密度函数f_R(r)的表示形式；基于所得的海杂波Pareto幅度分布模型概率密度函数f_R(r)得到海杂波Pareto幅度分布模型累积分布函数P_η,λ(r)；任取两个分位点α₁,α₂，得到两个非线性方程；利用雷达接收到的回波数据矩阵X，选取只包含杂波数据的距离单元，得到N个杂波幅度数据r₁,r₂,....,r_N，利用N个杂波幅度数据r₁,r₂,....,r_N得出的估计值将代入到非线性方程中得到形状参数η和尺度参数λ的估计值。

主权项

海杂波Pareto幅度分布参数的双分位点估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，用λ表示海杂波Pareto幅度分布模型的尺度参数，用η表示海杂波Pareto幅度分布模型的形状参数；确定海杂波Pareto幅度分布模型的概率密度函数f_R(r)的表示形式，r表示海杂波幅度；步骤2，根据海杂波Pareto幅度分布模型概率密度函数f_R(r)，得到海杂波Pareto幅度分布模型累积分布函数P_η,λ(r)的表达形式，步骤3，选取两个分位点α₁和α₂，0<α₁<1，0<α₂<1；将参数和如下：${\alpha }_1=P_{\eta ,\lambda }\left(r_{{\alpha }_1}\right),{\alpha }_2=P_{\eta ,\lambda }\left(r_{{\alpha }_2}\right);$得出如下两个非线性方程：$\begin{array}{c}{(1+\frac{\eta }{\lambda }{r}_{{\alpha }_1}^2)}^{\lambda }(1-{\alpha }_1)=1\\ {(1+\frac{\eta }{\lambda }{r}_{{\alpha }_2}^2)}^{\lambda }(1-{\alpha }_2)=1\end{array};$步骤4，利用雷达发射连续的脉冲信号，所述脉冲信号经过海面散射形成回波，利用雷达接收回波数据矩阵；雷达接收到的回波数据矩阵为X，X是一个大小为K×N的矩阵，K表示回波数据矩阵的距离单元数，N表示回波数据矩阵的积累脉冲数；针对回波数据矩阵X，选取只包含杂波数据的距离单元；在回波数据矩阵X中，取出选取的任一距离单元的杂波数据；取出的任一距离单元的杂波数据包含N个杂波幅度数据，所述N个杂波幅度数据分别表示为r₁,r₂,....,r_N；对N个杂波幅度数据进行升序排列，得到一个递增的序列r₍₁₎,r₍₂₎,....,r_(N)，用表示的估计值，用表示为的估计值，根据下式得出和$\left\{\begin{array}{c}{\hat{r}}_{{\alpha }_1}=r_{\left(n_1\right)},n_1=\mathrm{round}\left(N{\alpha }_1\right)\\ {\hat{r}}_{{\alpha }_2}=r_{\left(n_2\right)},n_2=\mathrm{round}\left(N_{{\alpha }_2}\right)\end{array}\right.$其中，round(Nα₁)表示最接近Nα₁的整数，round(Nα₂)表示最接近Nα₂的整数；令的取值为令的取值为将和代入步骤3的两个非线性方程中，得出海杂波Pareto幅度分布模型的尺度参数λ、以及海杂波Pareto幅度分布模型的形状参数η。