[发明专利]分形可变步长最小二乘目标检测器

权利要求书

1.分形可变步长最小二乘目标检测器，其特征在于包括以下技术措施：

(1)计算输入信号自协方差矩阵特征值；

(2)采用基于可变步长矩阵最小二乘算法的自适应线性合成器预测输入信号；

(3)运用预测误差形成对杂波与目标具有良好分类能力的检测统计量。

2.根据权利要求1所述的输入信号自协方差矩阵特征值的计算，其特征在于具有如下技术特征：输入信号自协方差矩阵R(n)的所有特征值λ_j(j＝1，2，…，N)都依赖于输入信号的Hurst指数H，且除了最后一个特征值λ_N是时变的之外，其它特征值均是时不变的。时不变特征值可由查表得到，时变特征值的计算基于如下公式

λN(n)=1Γ(2H+1)|sin(H)|[Nn2H-1(n+NH-H)-1NΣi=1N-1i(N-i)2H]]]>

其中，N是估计当前输入信号值所采用的输入信号长度，n是时间索引。

3.根据权利要求1所述的采用基于可变步长矩阵最小二乘算法的自适应线性合成器预测输入信号，其特征在于采用如下的技术措施步骤：设自适应线性合成器输入信号向量为x(n)＝[x(n)，x(n-1)，…，x(n-N+1)]^T，LMS算法的权值向量采用如下算法进行更新

w(n+1)＝w(n)+α(n)x(n)e(n)

其中，e(n)＝d(n)-x^T(n)w(n)，w(n)是长度为N的权值向量，α(n)为LMS算法的步长矩阵，其特征值μ_j(j＝1，2，…，N)采用如下方法确定

μj=1λj,(j=1,2,···,N)]]>