[发明专利]基于几何平均估计的知识辅助自适应融合检测方法

说明书

本发明公开了一种基于几何平均估计的知识辅助自适应融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对实际异质杂波环境中不同距离单元间杂波协方差矩阵结构非均匀特点，构建易于数学处理的合理先验分布，将杂波先验信息与辅助数据中所含异质杂波信息进行高效融合，构建易于数学处理的异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的几何平均估计方法，进而构建具有闭合形式的点目标知识辅助自适应融合检测器，提高了传统窄带雷达对异质杂波环境的适应能力，改善了异质杂波下的目标检测性能，提升了复杂电磁环境下窄带雷达对弱小目标的探测能力，具有推广应用价值。

技术领域

本发明隶属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于几何平均估计的知识辅助自适应融合检测方法。

背景技术

窄带雷达点目标自适应检测面临目标自然环境复杂多变、电磁干扰等多种因素的影响，杂波统计特性不再满足独立同分布的均匀环境假设条件，导致现有点目标检测方法难以取得理想的检测效果。现有杂波模型主要包括均匀环境、部分均匀环境、非高斯杂波环境、异质杂波环境等。其中，部分均匀环境中，假设待检测距离单元数据(也称主数据)与只含纯杂波的参考距离单元数据(也称辅助数据)中的杂波分量具有相同的协方差矩阵结构但功率水平不同；而以复合高斯分布建模的非高斯杂波环境中，假设主数据和辅助数据中的杂波分量具有相同的协方差矩阵结构但不同距离单元间杂波功率水平不同。前述两种杂波模型中，均假定杂波分量具有相同的协方差矩阵结构，但在实际雷达探测面临的复杂海杂波、地物杂波等环境下，由于各种干扰因素的存在，不同距离单元间杂波协方差矩阵结构的均匀性会被进一步破坏，前述均匀、部分均匀和非高斯杂波模型中杂波分量具有相同协方差矩阵结构的假设条件将无法满足。此时需采用异质杂波模型进行环境建模，异质杂波环境下不同距离单元间杂波协方差矩阵结构相似但不相同，需通过合理的先验分布将辅助数据和主数据中的杂波协方差矩阵结构联系起来。

针对实际异质杂波环境中不同距离单元间杂波协方差矩阵结构非均匀特点，如何利用合理先验分布，基于辅助数据中所含异质杂波信息来准确估计主数据中杂波统计信息，在满足估计准确性的条件下构建便于数学处理的估计方法，进而构建具有闭合形式的检测统计量，在增强检测器恒虚警率(CFAR)特性的前提下，进一步提高传统窄带雷达对异质杂波环境的适应能力，改善目标检测性能，是提升复杂电磁环境下雷达探测能力的关键，也是目前急需解决的难题之一。

发明内容

针对实际异质杂波环境中不同距离单元间杂波协方差矩阵结构非均匀特点，如何构建易于数学处理的合理先验分布，将杂波先验信息与辅助数据中所含异质杂波信息进行高效融合，构建易于数学处理的协方差矩阵结构估计方法，在满足估计准确性的条件下为点目标检测器CFAR设计提供扎实基础，进而构建具有闭合形式的点目标知识辅助自适应融合检测器，进一步提高传统窄带雷达对异质杂波环境的适应能力，改善异质杂波下的目标检测性能，提升复杂电磁环境下窄带雷达对弱小目标的探测能力。

本发明所述基于几何平均估计的知识辅助自适应融合检测方法包括以下技术措施：

步骤1针对单个待检测距离单元的主数据，从与待检测距离单元临近的K个纯杂波距离单元获取K个辅助数据，利用逆Wishart分布对杂波协方差矩阵结构M进行先验分布建模，进而基于K个辅助数据分别构建M的K个后验概率密度函数，将K个后验概率密度函数进行几何平均，构建异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的几何平均估计方法，获得异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的几何平均估计具体步骤包括：

由单个待检测距离单元回波复幅值构成主数据x，以待检测距离单元为中心，在其前后分别连续取一定数量的不包含目标的距离单元回波复幅值，构成K个只含纯杂波的辅助数据y_k(k＝1,2,...K)，其中，x和y_k均为N×1维的复向量，N表示雷达接收阵元数与相干处理脉冲数的乘积；