[发明专利]一种基于超宽带的动态目标检测方法

权利要求书

1.一种基于超宽带的动态目标检测方法，其特征在于，通过以下方式进行检测：

当某时刻测量的RSS值不超过全局阈值时，判定为该时刻检测到目标，反之则判定为未检测到目标，判定式为：

J为判定结果，J＝1表示此时刻检测到目标，J＝0表示此时刻未检测到目标；为修正过的实时RSS值：

其中x_n为当前时刻的测量值,为上一时刻的修正测量值,β为遗忘系数；

T为全局阈值，由下式求得：

其中t为检测阈值，t_w为窗内阈值，n为时刻，w为检测到目标的第一时刻到目标存在的最后一个时刻之间的所有时刻构成的集合；

其中检测阈值t由虚警概率P_fa以及先验概率P(x|B)决定：

窗内阈值t_w由窗内虚警概率以及先验概率P(x|B)决定：

先验概率为：

其中x为RSS数据，为背景噪声模型的参数，由采集到的背景RSS数据利用最大期望算法估计得出。

2.根据权利要求1所述的基于超宽带的动态目标检测方法，其求解方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、在检测区域内布置至少一对超宽带发射/接收节点，用于采集背景和实时的RSS值；

步骤2、在无目标的情况下采集多组背景RSS数据，对背景RSS数据进行噪声模型拟合得到高斯分布的背景噪声模型；

步骤3、基于背景噪声模型利用恒虚警检测方法确定全局阈值：

步骤4、实时采集RSS数据，引入遗忘系数对实时采集的RSS数据进行预处理，得到修正后的测量值，将修正后的RSS值与全局阈值T进行比较，得到此时刻的判定结果：

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤2中采用最大期望算法对背景RSS数据进行噪声模型拟合。

4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤3确定全局阈值，具体包括以下步骤：

3.1、确定检测阈值t，检测阈值t由虚警概率P_fa决定：

其中P_fa为人为设定的虚警概率，P(x|B)为先验概率，即为背景噪声模型；

3.2、引入窗内阈值t_w，窗内阈值可由下式求解：

其中为人为设定的窗内虚警概率，P(x|B)为背景噪声模型；

3.3、全局阈值表示为：

其中t为检测阈值，t_w为窗内阈值，w为检测到目标的第一时刻到目标存在的最后一个时刻之间的所有时刻构成的集合。

5.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤4引入遗忘系数对实时采集的RSS数据进行预处理，并将处理后的数据与全局阈值进行比较，从而实时判定是否存在目标，具体包括以下步骤：

4.1、引入遗忘系数对实时采集的测量数据做预处理，得到修正后的测量值：

其中为当前时刻修正后的测量值，x_n为当前时刻的测量值,为上一时刻的修正测量值,β为遗忘系数；

4.2、实时判定是否检测到目标：

J为判定结果，J＝1表示此时刻检测到目标，J＝0表示此时刻未检测到目标。