[发明专利]合成孔径雷达目标的全贝叶斯特征提取方法

权利要求书

1.一种合成孔径雷达目标的全贝叶斯特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，获取雷达回波信号的属性散射中心模型；

步骤2，确定所述属性散射中心模型中每个未知特征参数服从的先验概率分布；

步骤3，根据所述属性散射中心模型中所有未知特征参数服从的先验概率分布，建立完整的分层贝叶斯模型；

步骤4，根据所述完整的分层贝叶斯模型和雷达回波信号，确定所述属性散射中心模型中所有未知特征参数的联合后验概率分布；

步骤5，确定所述属性散射中心模型中每个未知特征参数的建议分布；

步骤6，对所述属性散射中心模型中的每个未知特征参数分别进行采样；

步骤7，将步骤6重复执行N次，得到每个未知特征参数的N个采样值，由每个未知特征参数的N个采样值生成该未知特征参数的马尔科夫链；

步骤8，根据每个未知特征参数的马尔科夫链，确定每个未知特征参数的估计值。

2.根据权利要求1所述的合成孔径雷达目标的全贝叶斯特征提取方法，其特征在于，所述雷达回波信号的属性散射中心模型为：

其中E(f，φ)表示接收到的雷达回波信号，A_i是第i个属性散射中心后向散射系数，f表示雷达发射信号频率，φ表示雷达运动过程中的方位角，J表示属性散射中心的个数，ω_i表示第i个属性散射中心的特征参数集，n(f，φ)表示复高斯噪声，g(ω_i)表示第i个属性散射中心的回波信号：

其中，是第i个属性散射中心的特征参数集，sinc[·]＝sin[·]/[]，f_c是雷达中心频率，c是传播速度，α_i是第i个属性散射中心频率相关系数，x_i表示第i个属性散射中心在距离向的位置，y_i表示第i个属性散射中心在方位向的位置，是第i个属性散射中心的方位角，L_i是第i个属性散射中心的长度，κ_i表示了第i个属性散射中心方位相关系数。

3.根据权利要求2所述的合成孔径雷达目标的全贝叶斯特征提取方法，其特征在于，步骤2具体包括如下子步骤：

(2a)确定属性散射中心模型中散射中心的个数J的先验概率分布为负二项式分布NB(s，q)：

其中，s＝a_γ，q＝b_γ/(b_γ+|Ω|E₁(ε))，表示指数积分函数，γ的先验概率分布为γ～Ga(a_γ，b_γ)，a_γ表示伽马分布的形状特征参数，b_γ表示伽马分布的尺度特征参数；|Ω|表示位置参数(x，y)所属空间的体积；

(2b)确定属性散射中心模型中后向散射系数{A_i}的先验概率分布为平稳分布π(A)：

其中，η～IG(a_η，b_η)；

(2c)确定属性散射中心模型中特征参数的{ω_i}先验概率分布；

(2d)确定属性散射中心模型中噪声方差的先验概率分布为独立分布

其中，π(·)表示一个平稳分布。