[发明专利]基于分块策略的快速有序统计方法及装置

说明书

本发明涉提供了基于分块策略的快速有序统计方法及装置，包括：S100，将二维CFAR中的参考单元划分为多个子块，并确定每个子块中的参考单元的增减单元分布；S200，根据参考单元的增减单元分布将多个子块根据特性执行对应的排序处理，得到多个有序子块；S300，将执多个有序子块整合并形成完整参考单元，完整参考单元查找并输出当前待测单元的有序统计量估计值。本发明的有益效果为：将参考单元划分为多个子块，并对每一个子块分别进行排序处理，再求解最终所需的有序统计量。由于分块之后子块所包含的参考单元的个数更少了，本发明的技术方案执行效率更高，提升噪声方差统计时的效率，降低了系统资源的消耗。

技术领域

本发明属于摄影测量与遥感学领域，具体涉及了基于分块策略的快速有序统计方法及装置。

背景技术

恒虚警(constant false alarm rate，CFAR)检测技术在实孔径雷达系统和合成孔径雷达系统中都有广泛的应用，由于噪声方差统计特性的估计方法的差异，恒虚警检测算法又可以细分为单元平均(cell averaging，CA)恒虚警检测和有序统计量(orderstatistic，OS)恒虚警检测等，顾名思义，单元平均算法就是将参考单元的噪声功率的平均值作为噪声方差的估计量，而有序统计量是将参考单元噪声功率进行有序排列，比如从大到小排列，并将噪声功率排序结果中第k个最大的值(由大及小)作为噪声方差的估计量，称之为第n-k个有序统计量(由小及大)。CA-CFAR算法具有较高的算法执行效率，但是在复杂背景环境和多目标条件下，其存在非常严重的遮蔽效应，这严重影响了CA-CFAR的处理效果，为了改善CA-CFAR存在的问题，科研人员提出了用OS算法来估计噪声方差。

对于二维OS-CFAR检测技术而言，利用算法处理效果更好的优势的同时，需要接纳其造成的计算量负担，在保障处理精度的同时降低算法的运算量。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种基于分块策略的快速有序统计方法及装置，提升噪声方差统计时的效率，降低了系统资源的消耗。

本发明的技术方案包括一种基于分块策略的快速有序统计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S100，将二维CFAR中的参考单元划分为多个子块，并确定每个子块中的参考单元的增减单元分布；S200，根据参考单元的增减单元分布将多个子块根据特性执行对应的排序处理，得到多个有序子块；S300，将执多个有序子块整合并形成完整参考单元，完整参考单元查找并输出当前待测单元的有序统计量估计值。

根据所述的基于分块策略的快速有序统计方法，该方法还包括：多个待测单元进行分块执行基于分块策略的快速有序统计方法时，基于上一个待测单元排序的结果加速当前带测单元的排序的执行效率和分块策略。

根据所述的基于分块策略的快速有序统计方法，其特征在于，其中二维CFAR包括待测单元、保护单元及参考单元，一个或多个所述保护单元围绕所述待测单元，多个所述参考单元围绕所述保护单元。

根据所述的基于分块策略的快速有序统计方法，其特征在于，其中S100具体包括：划分为4个子块，并确定每个子块的参考单元的增减单元分布。

根据所述的基于分块策略的快速有序统计方法，其特征在于，其中S200具体包括：S210，根据所述增减单元分布，将参考单元按照增减变化对所述参考单元进行划分，得到多个子块；S220，对增减变化低于设定值的子块使用快速排序算法完成子块参考单元排序，将高于设定值的子块进行合并并以快速排序算法进行排序进行分析。