[发明专利]一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法无效
申请号: | 201410035760.6 | 申请日: | 2014-01-26 |
公开(公告)号: | CN103777189A | 公开(公告)日: | 2014-05-07 |
发明(设计)人: | 皮亦鸣;徐政五;刘通;李晋 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41 |
代理公司: | 四川君士达律师事务所 51216 | 代理人: | 芶忠义 |
地址: | 611731 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 信息 几何 回归 模型 雷达 目标 检测 方法 | ||
1.一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:基于零均值复多元高斯分布的雷达数据模型的信息几何度量,
复数据的协方差矩阵为ToeplitzHermitian正定矩阵,将所述雷达复采样数据表示为零均值复多元高斯分布:
其中这样,在统计流形上建立了雷达信号模型,利用流形的定义将零均值复多元高斯分布空间表示为复对称正定矩阵空间,任意两个雷达正定对称协方差矩阵之间的黎曼距离用Fisher信息度量定量描述为:
其中
步骤2:在所述步骤1中零均值复多元高斯分布模型信息几何度量基础上引入复自回归模型,
所述复自回归模型为:
其中
所述复自回归模型的协方差矩阵与其逆矩阵可由如下块结构表示:
其中
,μn称为反射系数,定义在单位圆|μk|<1,内,由正则化Burg算法计算获取,协方差矩阵和它的逆矩阵的块结构允许迭代并行计算先前的迹度量,
对于两个索引为“1”和“2”的矩阵,利用Cholesky分解获得一种新的复对称正定矩阵度量表达式:
其中
由以上所述块结构(1)结合经Cholesky分解获得的所述度量表达式(2)可以得到:
其中
F(n)(λ)=0提供了第n阶的特征矩阵值,利用F(n)(λ)在每一个区间具有严格单调的性质,通过计算函数在每一个区间内应用二分法并行递归计算每一个第n阶矩阵的特征值,
复自回归模型的协方差矩阵块结构与Siegel群关系密切,这种联系由矩阵的Choleski分解确立:
其中
步骤3:基于Jacobi场和指数映射,由迭代方法估计雷达检测单元协方差矩阵附近N个矩阵的Karcher均值:
其中
步骤4:应用所述步骤2中所述复自回归模型的所述块结构(1)迭代并行计算雷达检测单元协方差矩阵与所述步骤3得到的雷达检测单元协方差矩阵其周围协方差矩阵的Karcher均值的Siegel距离:
其中
步骤5:利用Monte-Carlo方法估计检测门限,其过程如下:
步骤5-1:取雷达数据协方差矩阵N+1个(N为偶数),第N/2+1个矩阵作为检测单元协方差矩阵RD,基于Jacobi场和指数映射,由迭代算法计算除检测单元RD外的N个协方差矩阵的Karcher均值用于估计检测单元附近的杂波环境;
步骤5-2:应用复自回归模型的块结构
步骤5-3:设定虚警概率Pfa,重复步骤1)、2)W次,将所得结果储存为表,取出其中W·Pfa个最大值Tk,k=1,...,W·Pfa,则其检测门限即为τ=min(Tk,k=1,...,W·Pfa),
检测器的自适应判别准则为:
步骤6:由所述步骤4所得Siegel距离(3)与所述步骤5所得检测门限按所述步骤5-3中所描述的检测器自适应判别准则(4)进行比较,获得最终的雷达弱目标检测结果。
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