專利名稱：分形可變步長最小二乘目標(biāo)檢測(cè)器的制作方法
分形可變步長最小二乘目標(biāo)檢測(cè)器
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域中的基于分形可變步長最小二乘算法的目標(biāo)檢測(cè) 方法，適用于各種對(duì)海成像偵察和預(yù)警雷達(dá)的信號(hào)處理系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
海雜波研究的目標(biāo)是提高海雜波中目標(biāo)的檢測(cè)能力，迄今為止，這方面的研究已 有很多經(jīng)典方法，如時(shí)頻分析、小波分解、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波分解相結(jié)合的方法以 及分形維數(shù)的利用、分形誤差以及多重分形分析，等等。這一領(lǐng)域的研究需要采用系統(tǒng)的方 法，針對(duì)大量實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，找到一些可以計(jì)算的比較穩(wěn)定的參數(shù)將目標(biāo)從海 雜波中檢測(cè)出來。實(shí)際上，上述的方法主要可以分成兩大類基于統(tǒng)計(jì)理論的方法和基于 分形理論的方法。目前在應(yīng)用中，統(tǒng)計(jì)理論和分形理論一直是分別應(yīng)用到海雜波中的目標(biāo) 檢測(cè)中的。統(tǒng)計(jì)理論在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用由來已久，其中很多方法針對(duì)某種情況往往具有 很多優(yōu)點(diǎn)，且都已經(jīng)比較成熟，但很多情況下參數(shù)的估計(jì)比較繁瑣也比較費(fèi)時(shí)，估計(jì)精度上 也受到很大限制；而分形理論在海雜波目標(biāo)檢測(cè)中應(yīng)用已有三十年左右，單一的分形參數(shù) 已可以較為準(zhǔn)確地計(jì)算，且計(jì)算方法簡單，但由于所需采樣點(diǎn)數(shù)較多，往往在工程上不容易 實(shí)現(xiàn)。因此，二者的優(yōu)點(diǎn)若能進(jìn)行結(jié)合，必然為海雜波中目標(biāo)檢測(cè)性能的提升打下良好的基 石出。最小二乘(LMS)是自適應(yīng)算法中應(yīng)用比較廣泛的一種，其跟蹤平穩(wěn)信號(hào)十分有 效。傳統(tǒng)的基于LMS的自適應(yīng)算法有著需要小的步長以降低失配和需要大的步長來達(dá)到快 速收斂的矛盾，且在時(shí)變環(huán)境中是依賴于數(shù)據(jù)的。因此，可變步長的LMS算法得以提出來解 決這一矛盾。然而，目前所提出的各種自適應(yīng)算法并不能很好地建?；蚋櫤ｋs波等非平
穩(wěn)信號(hào)。

發(fā)明內(nèi)容
1.要解決的技術(shù)問題本發(fā)明的目的在于提供一種可以在強(qiáng)海雜波背景下檢測(cè)微弱目標(biāo)的基于分形可 變步長最小二乘算法的目標(biāo)檢測(cè)器。該檢測(cè)器的輸入信號(hào)自協(xié)方差矩陣特征值僅依賴于輸 入信號(hào)的Hurst指數(shù)，且不需要對(duì)每組數(shù)據(jù)都重新運(yùn)算，而可以預(yù)先存儲(chǔ)，后續(xù)查表即可， 通過輸入信號(hào)自協(xié)方差矩陣的特征值確定步長矩陣特征值的有效范圍，選取合適的特征值 以確定步長矩陣從而對(duì)自適應(yīng)線性合成器的權(quán)值向量實(shí)時(shí)更新，進(jìn)而對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行預(yù) 測(cè)，將原始輸入信號(hào)延時(shí)與輸出預(yù)測(cè)值比較形成預(yù)測(cè)誤差，用這一誤差構(gòu)成對(duì)海雜波和目 標(biāo)具有良好分類能力的微弱目標(biāo)檢測(cè)器。該檢測(cè)器分形參數(shù)計(jì)算簡便，時(shí)不變特征值可以 通過查表獲得，不需要重復(fù)求解矩陣，因而準(zhǔn)確度較高，實(shí)時(shí)性較強(qiáng)且易于實(shí)現(xiàn)。2.技術(shù)方案本發(fā)明所述的分形可變步長最小二乘目標(biāo)檢測(cè)器，包括以下技術(shù)措施首先根據(jù) 經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)設(shè)置合適的自適應(yīng)線性合成器的初始權(quán)值向量，并將與Hurst指數(shù)相對(duì)應(yīng)的輸入信號(hào)自協(xié)方差矩陣的時(shí)不變特征值預(yù)先存儲(chǔ)以備查表用，然后將回波信號(hào)分成兩路，一路 輸入到自適應(yīng)線性合成器中，計(jì)算其Hurst指數(shù)，根據(jù)估計(jì)當(dāng)前信號(hào)值所需的輸入信號(hào)長 度查表選取并計(jì)算自協(xié)方差矩陣的所有特征值，進(jìn)而計(jì)算得到步長矩陣，從而對(duì)當(dāng)前輸入 信號(hào)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)將另一路輸入信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的延時(shí)，與當(dāng)前輸出的預(yù)測(cè)值相比較得 到預(yù)測(cè)誤差。最后，預(yù)測(cè)誤差被分成兩路，一路用于更新自適應(yīng)線性合成器的權(quán)值向量，不 斷修正預(yù)測(cè)值，另一路輸出的預(yù)測(cè)誤差用于形成檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，將其與給定虛警概率下的檢 測(cè)門限進(jìn)行比較，如果其高于檢測(cè)門限，判決為存在目標(biāo)信號(hào)，否則判決為沒有目標(biāo)信號(hào)。3.有益效果本發(fā)明相比背景技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)(1)該檢測(cè)器自協(xié)方差矩陣的特征值僅依賴于單一分形參數(shù)——Hurst指數(shù)，計(jì)算 簡便；(2)該檢測(cè)器不需要重復(fù)求解矩陣，查表即可，實(shí)時(shí)性較高；
(3)該檢測(cè)器對(duì)海雜波與目標(biāo)具有良好的區(qū)分能力；(4)該檢測(cè)器具有在強(qiáng)雜波中檢測(cè)微弱目標(biāo)的能力。
四

說明書附圖是本發(fā)明的實(shí)施原理流程圖。
五具體實(shí)施例方式以下結(jié)合說明書附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。參照說明書附圖，本發(fā)明的具 體實(shí)施方式分以下幾個(gè)步驟(1)從雷達(dá)天線回來的信號(hào)經(jīng)放大、混頻和檢波后，送入計(jì)算裝置1進(jìn)行預(yù)處理， 并對(duì)幅度進(jìn)行歸一化處理。(2)計(jì)算裝置2接收來自計(jì)算裝置1的輸出數(shù)據(jù)，根據(jù)海雜波的“隨機(jī)游走模型” 計(jì)算輸入信號(hào)的Hurst指數(shù)H，若雷達(dá)面對(duì)固定的海域，則Hurst指數(shù)可以由經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得， 此時(shí)裝置2為存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)海面回波信號(hào)的Hurst指數(shù)，不需每次都重新計(jì)算。(3)存儲(chǔ)裝置3用于存儲(chǔ)與不同Hurst指數(shù)相對(duì)應(yīng)的輸入信號(hào)自協(xié)方差矩陣的時(shí) 不變特征值和相應(yīng)的特征向量，并接受來自計(jì)算裝置2的輸出結(jié)果，查找并選取與Hurst指 數(shù)相對(duì)應(yīng)的時(shí)不變特征值和特征向量，輸入到存儲(chǔ)裝置4。(4)計(jì)算裝置5接收計(jì)算裝置2的輸出結(jié)果，結(jié)合時(shí)間索引值η計(jì)算輸入信號(hào)自協(xié) 方差矩陣的時(shí)變特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量，計(jì)算公式分別如下
1「飛 N-I-二 F^Tip^h2 均-砝f 嚴(yán)
二去[1, 1, 1，…，1]其中，N是預(yù)測(cè)當(dāng)前輸入信號(hào)值所采用的輸入信號(hào)長度。(5)計(jì)算裝置6接收存儲(chǔ)裝置4和計(jì)算裝置5的輸出結(jié)果，確定步長矩陣α (η)的 特征值μ j(j = 1,2,…，N)以及對(duì)應(yīng)的酉變換矩陣Q，公式如下<formula>formula see original document page 5</formula>(6)計(jì)算裝置7接收來計(jì)算裝置6的輸出結(jié)果，計(jì)算步長矩陣α (η)，公式如下
<formula>formula see original document page 5</formula>(7)存儲(chǔ)裝置9需要初始化，檢測(cè)器開始工作時(shí)的初始權(quán)值向量設(shè)置可以根據(jù)經(jīng) 驗(yàn)值來設(shè)定，若N= 3，初始權(quán)值向量一般可設(shè)為W.3，0.3，0.3]T。(8)計(jì)算裝置11接受計(jì)算裝置1和存儲(chǔ)裝置9輸出結(jié)果，計(jì)算當(dāng)前 的輸入信號(hào)的 預(yù)測(cè)值為均，公式如下d(n) =w(n)T\(n)(9)將計(jì)算裝置1的輸出結(jié)果經(jīng)過延時(shí)裝置12后與計(jì)算裝置11的輸出結(jié)果一同 輸入到計(jì)算裝置13，將原始輸入信號(hào)與預(yù)測(cè)值相比較得到預(yù)測(cè)誤差φζ)叫φ )-^>)|，即檢 測(cè)統(tǒng)計(jì)量。將該檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量與給定虛警概率下的檢測(cè)門限一同送入比較器14，進(jìn)行比較，如 果檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量高于檢測(cè)門限，判決為存在目標(biāo)信號(hào)，否則判決為沒有目標(biāo)信號(hào)。(10)計(jì)算裝置8接受計(jì)算裝置1、計(jì)算裝置7和計(jì)算裝置13的輸出結(jié)果，完成乘 法運(yùn)算 <formula>formula see original document page 5</formula>(11)計(jì)算裝置10接受計(jì)算裝置8和存儲(chǔ)裝置9的輸出結(jié)果，更新權(quán)值向量，公式 如下
<formula>formula see original document page 5</formula>輸出結(jié)果重新輸入到存儲(chǔ)裝置9中，用于下一次運(yùn)算。
權(quán)利要求
分形可變步長最小二乘目標(biāo)檢測(cè)器，其特征在于包括以下技術(shù)措施(1)計(jì)算輸入信號(hào)自協(xié)方差矩陣特征值；(2)采用基于可變步長矩陣最小二乘算法的自適應(yīng)線性合成器預(yù)測(cè)輸入信號(hào)；(3)運(yùn)用預(yù)測(cè)誤差形成對(duì)雜波與目標(biāo)具有良好分類能力的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸入信號(hào)自協(xié)方差矩陣特征值的計(jì)算，其特征在于具有如下 技術(shù)特征輸入信號(hào)自協(xié)方差矩陣R(n)的所有特征值X」(j = 1,2,…，N)都依賴于輸入 信號(hào)的Hurst指數(shù)H，且除了最后一個(gè)特征值入，是時(shí)變的之外，其它特征值均是時(shí)不變的。 時(shí)不變特征值可由查表得到，時(shí)變特征值的計(jì)算基于如下公式<formula>formula see original document page 2</formula>其中，N是估計(jì)當(dāng)前輸入信號(hào)值所采用的輸入信號(hào)長度，n是時(shí)間索引。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用基于可變步長矩陣最小二乘算法的自適應(yīng)線性合成器 預(yù)測(cè)輸入信號(hào)，其特征在于采用如下的技術(shù)措施步驟設(shè)自適應(yīng)線性合成器輸入信號(hào)向量 為x(n) = [x(n),x(n-l),…，x (n_N+l) ]T，LMS算法的權(quán)值向量采用如下算法進(jìn)行更新w(n+l) = w (n) + a (n) x (n) e (n)其中，e(n) = d(n)-xT(n)w(n),w(n)是長度為N的權(quán)值向量，a (n)為LMS算法的步長 矩陣，其特征值= 1,2,…，N)采用如下方法確定<formula>formula see original document page 2</formula>
全文摘要
本發(fā)明公開了一種分形可變步長最小二乘目標(biāo)檢測(cè)器，該技術(shù)屬于雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域。目前統(tǒng)計(jì)方法與分形方法是分別運(yùn)用于海雜波中目標(biāo)檢測(cè)中的，存在參數(shù)估計(jì)復(fù)雜、不準(zhǔn)確或?qū)崟r(shí)性差的缺點(diǎn)。本發(fā)明將統(tǒng)計(jì)與分形方法相結(jié)合，參數(shù)估計(jì)依賴于分形中的Hurst指數(shù)，計(jì)算簡便，準(zhǔn)確度高，時(shí)不變特征值可以預(yù)先計(jì)算存儲(chǔ)用于后續(xù)運(yùn)算，保證實(shí)時(shí)性，可變步長最小二乘算法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高，收斂速度快。本發(fā)明將自適應(yīng)線性合成器的輸出值與原始海雜波序列比較，提取預(yù)測(cè)誤差形成檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量。該檢測(cè)器對(duì)海雜波和目標(biāo)具有良好的分類能力，并具有在強(qiáng)海雜波中檢測(cè)微弱目標(biāo)的能力，適用于在功率譜具有1/fβ形式的分形信號(hào)族中跟蹤目標(biāo)信號(hào)，具有推廣應(yīng)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G01S7/41GK101833086SQ20091011920
公開日2010年9月15日 申請(qǐng)日期2009年3月9日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月9日
發(fā)明者關(guān)鍵, 劉寧波, 宋杰, 張建 申請(qǐng)人:中國人民解放軍海軍航空工程學(xué)院