发明名称 |
一种基于拟合优度检验的雷达目标恒虚警检测方法 |
摘要 |
本发明属于雷达目标检测技术领域,涉及一种雷达目标恒虚警检测方法。本发明主要包括如下步骤:1)通过对数变换把Weibull型的背景分布转化为位置-尺度(Location-Scale)分布;2)对背景样本进行排序截尾(或去头)处理以抑制干扰目标的影响,并采有最大无偏估计器估计位置和尺度参数;3)用此估计参数对待检单元中的样本做归一化处理;4)利用Anderson-Darling检验判断其是否服从背景分布,如果不服从背景分布,则判断有目标存在,否则判断无目标存在。本发明利用的是目标回波与背景杂波分布特性的差异性,和传统的基于自适应门限的检测方法相比,它受背景分布特性和干扰目标的影响很小,对非高斯环境和多目标干扰环境,具有很强的适应性。 |
申请公布号 |
CN101329400A |
申请公布日期 |
2008.12.24 |
申请号 |
CN200810045692.6 |
申请日期 |
2008.07.30 |
申请人 |
电子科技大学 |
发明人 |
皮亦鸣;邓晓波;曹宗杰;闵锐;李晋 |
分类号 |
G01S13/04(2006.01);G01S7/02(2006.01) |
主分类号 |
G01S13/04(2006.01) |
代理机构 |
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代理人 |
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主权项 |
1、一种基于拟合优度检验的雷达目标恒虚警检测方法,包括以下步骤:步骤1通过雷达接收系统接收N个脉冲,形成快慢时间域上的N行R列的数据矩阵,其中R表示雷达探测空间总的距离单元数;步骤2将步骤1所得的数据矩阵进行对数放大,将威布尔型的背景分布转化为极大值分布型的位置-尺度类背景分布,得到对数放大后的N行R列的数据矩阵;步骤3根据步骤2所得的对数放大后的N行R列的数据矩阵,对于任一待检距离单元,都对应有N个待检样本Z={z<sub>1</sub>,z<sub>2</sub>,...,z<sub>N</sub>};选择前后相邻的M个距离单元作为参考单元,得到L=M×N个背景样本;步骤4利用步骤3所得的背景样本估计背景分布的位置参数和尺度参数,具体包括以下步骤:步骤4-1对L=M×N个背景样本从小到大排序并删除后面的r个样本以屏蔽干扰目标影响,得到有序背景样本序列Y=(y<sub>(1)</sub>,...,y<sub>(L-r)</sub>)<sup>T</sup>;步骤4-2采用最优线性无偏估计器,按下式计算得到背景分布位置参数估计值<img file="A2008100456920002C1.GIF" wi="38" he="62" />和尺度参数估计值<img file="A2008100456920002C2.GIF" wi="38" he="61" /><maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mfenced open='(' close=')'><mtable><mtr><mtd><msub><mover><mi>θ</mi><mo>^</mo></mover><mi>L</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mover><mi>θ</mi><mo>^</mo></mover><mi>S</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><msup><mrow><mo>(</mo><msup><mi>D</mi><mi>T</mi></msup><msubsup><mi>C</mi><mn>0</mn><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mi>D</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mi>D</mi><msubsup><mi>C</mi><mn>0</mn><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mi>Y</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中,D=(I<sub>L-r</sub> u<sub>0</sub>)是(L-r)×2的辅助矩阵,而I<sub>L-r</sub>是一个(L-r)维的单位向量;u<sub>0</sub>和C<sub>0</sub>分别是(L-r)维标准有序向量Y<sub>0</sub>的均值和协方差矩阵;步骤5对步骤3所得的任一待检距离单元的N个待检样本Z={z<sub>1</sub>,z<sub>2</sub>,...,z<sub>N</sub>}按下式进行归一化处理,得到归一化后的待检样本Z′={z′<sub>1</sub>,z′<sub>2</sub>,...,z′<sub>N</sub>}:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msup><mi>Z</mi><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>Z</mi><mo>-</mo><msub><mover><mi>θ</mi><mo>^</mo></mover><mi>L</mi></msub></mrow><msub><mover><mi>θ</mi><mo>^</mo></mover><mi>S</mi></msub></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>步骤5对归一化后的待检距离单元样本Z′={z′<sub>1</sub>,z′<sub>2</sub>,...,z′<sub>N</sub>}采用Anderson-Darling拟合优度检验:<maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><msup><mi>A</mi><mn>2</mn></msup><mo>=</mo><mo>-</mo><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mfrac><mrow><mn>2</mn><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></mfrac><mrow><mo>(</mo><mi>ln</mi><mrow><mo>(</mo><mi>F</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>z</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>ln</mi><mrow><mo>(</mo><mi>F</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>z</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>-</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>n</mi><mfenced open='' close=''><mtable><mtr><mtd><munder><msub><mi>H</mi><mn>1</mn></msub><mo>></mo></munder></mtd></mtr><mtr><mtd><mover><msub><mi>H</mi><mn>0</mn></msub><mo><</mo></mover></mtd></mtr></mtable></mfenced><mi>η</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中,F(·)表示极大值分布函数;如果检验统计量A<sup>2</sup>大于所设门限η,H<sub>1</sub>假设被接受,即样本Z′={z′<sub>1</sub>,z′<sub>2</sub>,...,z′<sub>N</sub>}不服从极大值分布型背景分布,从而判断出该待检距离单元有目标存在;如果检验统计量A<sup>2</sup>小于所设门限η,H<sub>0</sub>假设被接受,即样本Z′={z′<sub>1</sub>,z′<sub>2</sub>,...,z′<sub>N</sub>}服从极大值分布型背景分布,从而判断出该待检距离单元没有目标存在。 |
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