本發(fā)明隸屬于雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于非高斯參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)融合檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

對(duì)于采用相干脈沖串或多陣元的雷達(dá)來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)自適應(yīng)檢測(cè)需要同時(shí)考慮檢測(cè)器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和未知雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)兩個(gè)問(wèn)題，而二者的解決均與背景雜波的統(tǒng)計(jì)特性密切相關(guān)，且在實(shí)際應(yīng)用中，未知雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)常常需要利用與被檢測(cè)單元鄰近的純雜波參考數(shù)據(jù)。

對(duì)傳統(tǒng)的低分辨率雷達(dá)場(chǎng)景，由于單個(gè)距離單元內(nèi)存在大量的獨(dú)立散射點(diǎn)，根據(jù)中心極限定理，雜波統(tǒng)計(jì)特性服從高斯分布，此時(shí)的高斯雜波協(xié)方差矩陣的最大似然估計(jì)為經(jīng)典的采樣協(xié)方差矩陣，而高斯背景下的點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)以廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器和自適應(yīng)匹配濾波器為主；廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器以一步法廣義似然比檢驗(yàn)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，對(duì)待檢測(cè)距離單元數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)中所有未知參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)，在高斯環(huán)境中能獲得最優(yōu)的檢測(cè)性能；自適應(yīng)匹配濾波器從簡(jiǎn)化問(wèn)題的角度，以兩步法廣義似然比檢驗(yàn)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，即將未知雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)問(wèn)題與其他未知參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題分開(kāi)考慮，其檢測(cè)器設(shè)計(jì)過(guò)程的第一步處理中暫不考慮雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)，而將其放在第二步處理中單獨(dú)考慮，因此自適應(yīng)匹配濾波器的結(jié)構(gòu)形式比廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器略簡(jiǎn)單，但也導(dǎo)致參考數(shù)據(jù)量減少時(shí)存在一定的檢測(cè)性能損失，是一種在高斯雜波環(huán)境下的次優(yōu)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器。在雷達(dá)分辨率提高或低掠地角等復(fù)雜條件下，背景雜波呈現(xiàn)出較強(qiáng)的非均勻、非高斯特性，此時(shí)可用復(fù)合高斯分布進(jìn)行建模，即雜波可表示為時(shí)空慢變的非負(fù)紋理分量與時(shí)空快變的復(fù)高斯散斑分量之乘積。其中，紋理分量用于描述不同距離單元雜波功率水平的起伏，而散斑分量用于描述雜波多維回波信號(hào)內(nèi)部的相關(guān)性。與高斯背景不同，復(fù)合高斯雜波協(xié)方差矩陣的最大似然估計(jì)沒(méi)有閉型表達(dá)式，且涉及到超越方程的求解，現(xiàn)有歸一化采樣協(xié)方差矩陣、近似最大似然估計(jì)矩陣等均為次優(yōu)估計(jì)方法，而相應(yīng)的點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為自適應(yīng)歸一化匹配濾波器的形式。雖然針對(duì)高斯和復(fù)合高斯雜波背景存在最優(yōu)或次優(yōu)的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法和相應(yīng)的點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)，但實(shí)際雜波的非高斯特性往往在時(shí)間和空間上隨環(huán)境的改變而漸進(jìn)變化，上述特定雜波背景下的最優(yōu)或次優(yōu)雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法和相應(yīng)的點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器難以適應(yīng)雜波環(huán)境的快速變化，導(dǎo)致相應(yīng)的檢測(cè)性能和恒虛警率(cfar)特性惡化。

針對(duì)實(shí)際環(huán)境中雜波非高斯程度的時(shí)空漸變性，在點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，既要考慮極端的高斯和復(fù)合高斯雜波環(huán)境，也要兼顧介于高斯和復(fù)合高斯二者之間的過(guò)渡雜波環(huán)境；而目前高斯背景下的采樣協(xié)方差矩陣估計(jì)方法和復(fù)合高斯背景下的歸一化采樣協(xié)方差矩陣估計(jì)方法均只考慮了高斯或復(fù)合高斯的單種特定情況，難以適應(yīng)過(guò)渡雜波環(huán)境的特點(diǎn)；其中，采樣協(xié)方差矩陣估計(jì)方法只與高斯背景下的廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器和自適應(yīng)匹配濾波器相匹配，而歸一化采樣協(xié)方差矩陣估計(jì)方法只與復(fù)合高斯背景下的自適應(yīng)歸一化匹配濾波器單獨(dú)匹配。如何設(shè)計(jì)合適的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法，通過(guò)充分考慮過(guò)渡雜波環(huán)境的特點(diǎn)，使點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和相應(yīng)的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法相匹配，是提高檢測(cè)器在復(fù)雜雜波環(huán)境下檢測(cè)性能的關(guān)鍵。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

目前高斯背景下的采樣協(xié)方差矩陣估計(jì)方法或復(fù)合高斯背景下的歸一化采樣協(xié)方差矩陣估計(jì)方法均只考慮了高斯或復(fù)合高斯的單種特定情況，且只與高斯背景下的廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器及自適應(yīng)匹配濾波器或復(fù)合高斯背景下的自適應(yīng)歸一化匹配濾波器相匹配，難以適應(yīng)過(guò)渡雜波環(huán)境的特點(diǎn)。針對(duì)實(shí)際環(huán)境中雜波非高斯程度的時(shí)空漸變性，如何在點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和相應(yīng)的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法中同步考慮過(guò)渡雜波環(huán)境的特點(diǎn)，使點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法相匹配，且能同時(shí)兼顧高斯和復(fù)合高斯等特殊環(huán)境下的檢測(cè)需求。

本發(fā)明所述基于非高斯參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)融合檢測(cè)方法包括以下技術(shù)措施：

步驟1獲取單個(gè)待檢測(cè)距離單元雷達(dá)回波向量x0作為待檢測(cè)數(shù)據(jù)向量，以單個(gè)待檢測(cè)距離單元為中心，在其前后分別連續(xù)取一定數(shù)量距離單元雷達(dá)回波觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)成r個(gè)參考數(shù)據(jù)向量xm,m＝1,2,…,r，其中，x0和xm,m＝1,2,…,r均為n×1維的向量，n表示雷達(dá)接收陣元數(shù)與相干處理脈沖數(shù)的乘積；

步驟2利用參考數(shù)據(jù)向量xm,m＝1,2,…,r，計(jì)算未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值

其中，未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值通過(guò)如下的迭代過(guò)程實(shí)現(xiàn)

上式中，上標(biāo)h表示矩陣的共軛轉(zhuǎn)置運(yùn)算，上標(biāo)-1表示矩陣的求逆運(yùn)算，k＝0,1,...,k-1；k表示最終的迭代次數(shù)，根據(jù)協(xié)方差矩陣估計(jì)精度要求和運(yùn)算量要求進(jìn)行設(shè)置，若協(xié)方差矩陣估計(jì)精度要求較高，則k取較大值，若對(duì)要求運(yùn)算量較小，則k取較小值；表示給定參數(shù)α?xí)r的第k次迭代估計(jì)矩陣；為增強(qiáng)估計(jì)過(guò)程的普適性，式(1)的初始化矩陣采用單位陣，而最終的迭代結(jié)果為未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值參數(shù)α滿足0≤α≤1，且根據(jù)實(shí)際雜波的非高斯程度設(shè)定，增強(qiáng)了后續(xù)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器的泛化能力，其中雜波的非高斯程度越大，則α的取值越大；

步驟3利用未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值構(gòu)建基于非高斯參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)融合檢測(cè)器結(jié)構(gòu)，并根據(jù)實(shí)際檢測(cè)需求選取檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λα；

若檢測(cè)器對(duì)檢測(cè)性能要求較高，則基于共同的融合估計(jì)值對(duì)廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器和自適應(yīng)歸一化匹配濾波器進(jìn)行線性融合，獲得的基于非高斯參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)融合檢測(cè)器的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λα表示為

上式中，p表示已知的空時(shí)導(dǎo)向矢量，是一個(gè)n×1維的單位向量，根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)工作參數(shù)確定；

若檢測(cè)器對(duì)降低運(yùn)算量要求較高，則基于共同的融合估計(jì)值對(duì)自適應(yīng)匹配濾波器和自適應(yīng)歸一化匹配濾波器進(jìn)行線性融合，獲得的基于非高斯參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)融合檢測(cè)器的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λα表示為

步驟4為保持檢測(cè)方法的恒虛警率特性，根據(jù)預(yù)設(shè)的虛警概率設(shè)置檢測(cè)門(mén)限t；將回波向量x0的自適應(yīng)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λα與門(mén)限t進(jìn)行比較，若λα≥t，則判定待檢測(cè)距離單元存在目標(biāo)，回波向量x0不作為其他距離單元的參考數(shù)據(jù)；反之若λα<t，則判定待檢測(cè)距離單元不存在目標(biāo)，回波向量x0作為后續(xù)其他距離單元的參考數(shù)據(jù)。

與背景技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：1)能通過(guò)統(tǒng)一的協(xié)方差矩陣融合估計(jì)框架，涵蓋現(xiàn)有的采樣協(xié)方差矩陣、歸一化采樣協(xié)方差矩陣、近似最大似然估計(jì)矩陣等特定雜波背景下最優(yōu)或次優(yōu)估計(jì)方法；2)針對(duì)實(shí)際環(huán)境中雜波非高斯程度的時(shí)空漸變性，合理利用雜波非高斯特征信息，通過(guò)單一參數(shù)實(shí)現(xiàn)了過(guò)渡雜波環(huán)境下點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器設(shè)計(jì)與相應(yīng)雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法的同步控制，參數(shù)設(shè)置簡(jiǎn)潔有效；3)所提出的點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器結(jié)構(gòu)能兼容并涵蓋高斯和復(fù)合高斯等特定雜波背景下最優(yōu)或次優(yōu)雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法及相應(yīng)的點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)器，且能適應(yīng)于高斯和復(fù)合高斯二者之間的過(guò)渡雜波環(huán)境，體現(xiàn)了對(duì)實(shí)際雜波非高斯程度時(shí)空漸變性的自適應(yīng)性能，具有很強(qiáng)的泛化能力，實(shí)際應(yīng)用范圍更廣泛。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明所提出的基于非高斯參數(shù)的雷達(dá)目標(biāo)融合檢測(cè)方法的功能模塊圖。圖1中，1.協(xié)方差矩陣融合估計(jì)模塊，2.目標(biāo)融合檢測(cè)器構(gòu)建模塊，3.檢測(cè)判決模塊。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。本發(fā)明實(shí)施例用來(lái)解釋說(shuō)明本發(fā)明，而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，在本發(fā)明的精神和權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)，對(duì)本發(fā)明做出的任何修改和改變，都落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。

參照說(shuō)明書(shū)附圖1，本發(fā)明的具體實(shí)施方式分為以下幾個(gè)步驟：

步驟1針對(duì)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)場(chǎng)景，以單個(gè)待檢測(cè)距離單元為中心，在其前后分別連續(xù)取一定數(shù)量距離單元雷達(dá)回波觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)成r個(gè)參考數(shù)據(jù)向量xm,m＝1,2,…,r，其中，xm,m＝1,2,…,r為n×1維的向量，n表示雷達(dá)接收陣元數(shù)與相干處理脈沖數(shù)的乘積；并將參考數(shù)據(jù)向量送至協(xié)方差矩陣融合估計(jì)模塊(1)；

步驟2利用參考數(shù)據(jù)向量xm,m＝1,2,…,r，在協(xié)方差矩陣融合估計(jì)模塊(1)中，根據(jù)式(1)計(jì)算未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值并將送至目標(biāo)融合檢測(cè)器構(gòu)建模塊(2)；

值得注意的是，當(dāng)α＝0，根據(jù)式(1)計(jì)算的未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值表示為

由式(4)可知，當(dāng)α＝0時(shí)融合估計(jì)值恰好為采樣協(xié)方差矩陣，說(shuō)明采樣協(xié)方差矩陣為融合估計(jì)值在α＝0時(shí)的特例，顯示了式(1)所示的融合估計(jì)過(guò)程具有很強(qiáng)的普適性；

而當(dāng)α＝1時(shí)，式(1)表示的迭代過(guò)程簡(jiǎn)化為

由式(5)可知，當(dāng)α＝1時(shí)融合估計(jì)值的迭代過(guò)程與近似最大似然估計(jì)矩陣的迭代過(guò)程完全一致，說(shuō)明近似最大似然估計(jì)矩陣為融合估計(jì)值在α＝1時(shí)的特例，進(jìn)一步顯示了式(1)所示的融合估計(jì)過(guò)程具有很強(qiáng)的普適性；

特別當(dāng)α＝1且k＝1時(shí)，根據(jù)式(1)計(jì)算的未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值表示為

由式(6)可知，當(dāng)α＝1且k＝1時(shí)融合估計(jì)值恰好為歸一化采樣協(xié)方差矩陣，說(shuō)明歸一化采樣協(xié)方差矩陣為融合估計(jì)值在α＝1且k＝1時(shí)的特例，顯示了式(1)所示的融合估計(jì)過(guò)程具有很強(qiáng)的普適性；

式(1)中的最終迭代次數(shù)k可根據(jù)協(xié)方差矩陣估計(jì)精度要求和運(yùn)算量要求進(jìn)行調(diào)整，若協(xié)方差矩陣估計(jì)精度要求較高，則k取較大值，若對(duì)要求運(yùn)算量較小，則k取較小值；對(duì)于非高斯雜波環(huán)境，當(dāng)k≥3時(shí)，融合估計(jì)值能獲得較好的估計(jì)精度，綜合考慮算法運(yùn)算量和檢測(cè)器設(shè)計(jì)對(duì)協(xié)方差矩陣估計(jì)精度的要求，取k＝3的迭代結(jié)果作為未知協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)值；

綜合來(lái)看，本發(fā)明中協(xié)方差矩陣的融合估計(jì)方法能通過(guò)統(tǒng)一的協(xié)方差矩陣融合估計(jì)框架，涵蓋現(xiàn)有的采樣協(xié)方差矩陣、歸一化采樣協(xié)方差矩陣、近似最大似然估計(jì)矩陣等特定雜波背景下最優(yōu)或次優(yōu)估計(jì)方法，且能通過(guò)調(diào)整最終迭代次數(shù)使協(xié)方差矩陣估計(jì)精度與運(yùn)算量要求之間達(dá)到優(yōu)化平衡；

步驟3獲取單個(gè)待檢測(cè)距離單元的n×1維雷達(dá)回波向量x0作為待檢測(cè)數(shù)據(jù)向量，并將x0送至目標(biāo)融合檢測(cè)器構(gòu)建模塊(2)；在目標(biāo)融合檢測(cè)器構(gòu)建模塊(2)中，根據(jù)實(shí)際檢測(cè)環(huán)境對(duì)檢測(cè)性能和算法運(yùn)算量的需求，基于計(jì)算回波向量x0的雷達(dá)目標(biāo)融合檢測(cè)器的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λα，并將λα送至檢測(cè)判決模塊(3)，其中，若檢測(cè)器對(duì)檢測(cè)性能要求較高則依據(jù)式(2)計(jì)算λα，若檢測(cè)器對(duì)降低運(yùn)算量要求較高則依據(jù)式(3)計(jì)算λα；在目標(biāo)融合檢測(cè)器構(gòu)建模塊(2)中，根據(jù)實(shí)際雜波的非高斯程度設(shè)定比例因子α，雜波的非高斯程度越大，則α的取值越大；

值得注意的是，當(dāng)背景雜波分布的高斯性較強(qiáng)時(shí)，α的取值較小，在極端的高斯背景下，取α＝0，此時(shí)由式(1)計(jì)算的融合估計(jì)值為采樣協(xié)方差矩陣，而由式(2)計(jì)算的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λ1對(duì)應(yīng)于基于采樣協(xié)方差矩陣的廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器，由式(3)計(jì)算的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λ2則對(duì)應(yīng)于基于采樣協(xié)方差矩陣的自適應(yīng)匹配濾波器，說(shuō)明基于采樣協(xié)方差矩陣的自適應(yīng)匹配濾波器或廣義似然比檢驗(yàn)檢測(cè)器均為本發(fā)明所提出的檢測(cè)方法在α＝0時(shí)的特例，且本發(fā)明所提出的檢測(cè)方法可根據(jù)實(shí)際檢測(cè)環(huán)境對(duì)檢測(cè)性能和算法運(yùn)算量的需求自動(dòng)選擇兩種檢測(cè)器中的一種；而當(dāng)背景雜波分布的非高斯性較強(qiáng)時(shí)，α的取值較大，在極端的復(fù)合高斯分布的非高斯背景下，取α＝1，此時(shí)由式(1)計(jì)算的融合估計(jì)值為近似最大似然估計(jì)矩陣，而由式(2)計(jì)算的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λ1和由式(3)計(jì)算的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λ2都退化為基于近似最大似然估計(jì)矩陣的自適應(yīng)歸一化匹配濾波器，說(shuō)明自適應(yīng)歸一化匹配濾波器為本發(fā)明所提出的檢測(cè)方法在α＝1時(shí)的特例；綜上所述，本發(fā)明所提出的檢測(cè)方法能合理利用雜波非高斯特征信息，通過(guò)單一參數(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)渡雜波環(huán)境下檢測(cè)器設(shè)計(jì)與相應(yīng)雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法的同步控制，且能根據(jù)實(shí)際雜波分布的非高斯程度自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)，使檢測(cè)器結(jié)構(gòu)和雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法同時(shí)適應(yīng)于實(shí)際雜波環(huán)境的變化，具有很強(qiáng)的泛化能力；另外，所提出的檢測(cè)器結(jié)構(gòu)能兼容并涵蓋高斯和復(fù)合高斯等特定雜波背景下最優(yōu)或次優(yōu)雜波協(xié)方差矩陣估計(jì)方法及相應(yīng)的檢測(cè)器，且能適應(yīng)于高斯和復(fù)合高斯二者之間的過(guò)渡雜波環(huán)境，體現(xiàn)了對(duì)實(shí)際雜波非高斯程度時(shí)空漸變性的自適應(yīng)性能，實(shí)際應(yīng)用范圍更廣泛；

步驟4在檢測(cè)判決模塊(3)中進(jìn)行檢測(cè)判決并輸出檢測(cè)結(jié)果，為保持檢測(cè)方法的恒虛警率特性，根據(jù)預(yù)設(shè)的虛警概率設(shè)置檢測(cè)門(mén)限t；將單個(gè)待檢測(cè)距離單元對(duì)應(yīng)的回波向量x0的自適應(yīng)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量λα與門(mén)限t進(jìn)行比較，若λα≥t，則判定待檢測(cè)距離單元存在點(diǎn)目標(biāo)，回波向量x0不能作為其他距離單元的參考數(shù)據(jù)；反之若λα<t，則判定待檢測(cè)距離單元不存在點(diǎn)目標(biāo)，回波向量x0可作為后續(xù)其他距離單元的參考數(shù)據(jù)。