[发明专利]基于反对称变换和参数可调的分布式目标检测方法

说明书

本发明提出一种基于反对称变换和参数可调的分布式目标检测方法，属于通信技术领域，实现步骤为：(1)获取分布式目标的回波信号和训练样本；(2)对分布式目标回波信号和训练样本进行反对称变换；(3)将导向矢量失配敏感型检测器和导向矢量失配稳健型检测器进行参数化处理，构建参数可调检测器；(4)利用蒙特卡洛实验确定检测器的检测门限；(5)计算参数可调检测器的检测统计量；(6)比较检测统计量和检测门限，确定目标的有无。本发明在导向矢量失配条件下，提高了失配信号的拒绝性能和识别能力，并扩大了目标检测方法的应用范围，可用于高分辨雷达导向矢量失配和训练样本不足条件下的分布式目标检测。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种分布式目标检测方法，具体涉及一种基于反对称变换和参数可调的分布式目标检测方法，可用于高分辨雷达导向矢量失配和训练样本不足条件下的分布式目标检测。

背景技术

信号检测是指，对所接收到的含干扰噪声的信号提取有用信号的过程。决定信号检测性能好坏的影响因素大致分为检测精度，对环境的适应性，拒绝性能和识别能力等。雷达的工作模式大致分为雷达扫描模式、雷达跟踪模式和其他模式。杂波环境中的目标检测是雷达的一项最基本的任务，在杂波的协方差矩阵未知的环境中的目标检测方法被称为自适应检测方法。按照雷达目标探测精度和分辨率的不同，可以将检测目标分为点目标和分布式目标。所以，自适应检测方法可以分为点目标检测方法和分布式目标检测方法。

分布式目标检测方法是指，由于雷达目标探测精度和分辨率的提高，原来的点目标会分布在多个距离单元中，成为分布式目标，对分布式目标的杂波协方差矩阵进行估计，计算其检测统计量，与检测阈值进行比较，判断目标的有无。

传统的自适应检测方法需要采用大于协方差矩阵维数两倍的独立同分布的训练样本对杂波的协方差矩阵进行估计，而在实际应用中，可利用的独立同分布训练样本数是有限的，此时传统的自适应检测器的检测性能明显下降。

反对称变换是指，先对要处理的矩阵取共轭，再对取共轭后矩阵的两边分别左乘和右乘一个斜对角元素全为1，其他元素全为0，维数与要处理的矩阵相同的置换矩阵。

Zeyu Wang,Ming Li,Hongmeng Chen,Yunlong Lu,Runqing Cao,Peng Zhang,LeiZuo,Yan Wu等人在2016年发表的论文“Persymmetric detectors of distributedtargets in partially homogeneous disturbance”(Signal Processing，128，382-388)提出了一种基于反对称变换的分布式目标自适应检测方法。该方法的实现步骤是：步骤1，获取分布式目标的回波信号和训练样本；步骤2，对分布式目标回波信号和训练样本进行反对称变换；步骤3，对未知参量进行估计；步骤4，利用蒙特卡洛实验确定检测器的检测门限；步骤5，计算检测器的检测统计量；步骤6，比较检测统计量和检测门限，确定目标的有无。该方法利用反对称变换的方法解决了由于训练样本不足导致的检测性能下降的问题，提高了对分布式目标的检测精度。该方法存在的不足之处是：该方法所设计的检测器是导向矢量失配稳健型检测器，不能应用于雷达跟踪模式，不适用于导向矢量失配条件下的多种应用环境，且对失配信号的拒绝性能和识别能力差。

在自适应检测中，所有的自适应检测器都假定了一个参考导向矢量，但是实际应用中诸多误差因素的影响，例如阵元间互耦、幅相误差、阵元位置误差等会造成实际导向矢量与参考导向矢量存在失配。在不同的应用环境中，对于导向矢量失配的敏感性和稳健性要求是不同的，如在雷达跟踪模式下，需要导向矢量失配敏感型检测器，而在雷达扫描模式下，则需要导向矢量失配稳健型检测。参数可调可以通过设置一个参数来将上述两种敏感性和稳健性要求不同的检测器的检测统计量表达形式进行统一。

发明内容