一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法，包括：获取每个距离单元接收的雷达回波数据；根据所述雷达回波数据，构建黎曼流形；根据所述黎曼流形，选择几何距离度量，得到降维前的检测统计量，进而设计黎曼流形降维的代价函数；在正交约束下求解最小化代价函数，可将降维问题转化为格拉斯曼流形上的优化问题；通过求解优化问题得到黎曼流形降维的映射矩阵；将映射矩阵作用于黎曼流形实现降维；最后在低维且具有更强区分度的降维黎曼流形上完成矩阵恒虚警率的检测。该方法既避免了快速傅里叶变换因能量泄露带来的检测性能损失，同时保证在矩阵数据维数较高时有较好的检测效率与检测性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法
本专利技术涉及信号检测领域，特别是雷达目标检测技术，更为具体地涉及一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法。
技术介绍
雷达目标检测是利用雷达回波信号中的信息判断感兴趣的目标是否存在的处理过程。传统的基于多普勒处理的单元平均恒虚警率检测器(M.A.Richards,FundamentalsofRadarSignalProcessing,SecondEdition,McGraw-Hill,2014)，是对回波慢时间维数据进行快速傅里叶变换处理，并对处理后的数据进行线性滤波或平方律滤波，最后对滤波后的数据进行单元平均恒虚警率检测。但在实际中，直接对包含目标距离-多普勒信息回波数据进行快速傅里叶变换，会带来较低的多普勒分辨率以及多普勒滤波器组的能量扩散，使得检测器的性能下降。基于黎曼距离的矩阵恒虚警率检测方法是由F.Babaresco提出的一种在矩阵空间中设计的检测器(J.Lapuyade-LahorgueandF.Barbaresco.:'RadardetectionusingSiegeldistanc本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取每个距离单元接收的雷达回波数据；/n根据所述雷达回波数据，获得每个距离单元对应的埃尔米特正定协方差矩阵，根据所述埃尔米特正定协方差矩阵，构建黎曼流形；/n在距离单元集合中选取检测单元和参考单元，根据所述黎曼流形，选择几何距离度量，得到参考单元在相应的几何距离度量下的几何均值；根据所述几何均值和检测单元的埃尔米特正定协方差矩阵，得到降维前的检测统计量；/n根据降维前的检测统计量和黎曼流形降维的映射矩阵，构建黎曼流形降维代价函数；所述黎曼流形降维代价函数中包括所述映射矩阵的正交项；/n根据所述正交项，构建约束条件，根据所...

【技术特征摘要】
1.一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取每个距离单元接收的雷达回波数据；
根据所述雷达回波数据，获得每个距离单元对应的埃尔米特正定协方差矩阵，根据所述埃尔米特正定协方差矩阵，构建黎曼流形；
在距离单元集合中选取检测单元和参考单元，根据所述黎曼流形，选择几何距离度量，得到参考单元在相应的几何距离度量下的几何均值；根据所述几何均值和检测单元的埃尔米特正定协方差矩阵，得到降维前的检测统计量；
根据降维前的检测统计量和黎曼流形降维的映射矩阵，构建黎曼流形降维代价函数；所述黎曼流形降维代价函数中包括所述映射矩阵的正交项；
根据所述正交项，构建约束条件，根据所述约束条件计算所述黎曼流形降维代价函数最小时对应的映射矩阵；
将黎曼流形降维代价函数最小时对应的映射矩阵作用到黎曼流形，得到降维黎曼流形；
根据降维黎曼流形，构建不同度量下的降维检测统计量；将降维检测统计量输入至预先设定的检测器中，输出检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述埃尔米特正定协方差矩阵，构建黎曼流形，包括：
所述黎曼流形表示为



其中，表示n×n埃尔米特正定协方差矩阵的集合，R表示埃尔米特正定协方差矩阵，Cn×n表示n×n复矩阵，Cn表示n维复向量，上标H表示矩阵共轭转置。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在距离单元集合中选取检测单元和参考单元，根据所述黎曼流形，选择几何距离度量，得到参考单元在相应的几何距离度量下的几何均值；根据所述几何均值和检测单元的埃尔米特正定协方差矩阵，得到降维前的检测统计量，包括
选择黎曼流形上计算量小，计算效率高的LD散度度量作为几何距离度量，得到参考单元在LD散度度量下的几何均值：
其中M表示参考单元数；
根据所述几何均值和检测单元的埃尔米特正定协方差矩阵，建立作为降维前的检测统计量，表示为：



其中，dLD(·)表示黎曼流形的LD散度度量，RD表示检测单元埃尔米特正定协方差矩阵，表示参考单元在LD散度度量下的几何均值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据降维前的检测统计量和黎曼流形降维的映射矩阵，构建黎曼流形降维代价函数，包括：
所述黎曼流形降维代价函数表示为
其中，W表示黎曼流形降维的n×m(m＜n)维映射矩阵，n表示未降维的维数，m表示降维的维数，并且具有正交约束WHW＝Im，Im表示m×m的单位矩阵。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述正交项，构建约束条件，根据所述约束条件计算所述黎曼流形降维代价函数最小时对应的映射矩阵，包括：
所述黎曼流形降维代价函数最小时对应的映射矩阵表示为：



其中，argmin表示F(W)最小时的W，s.t.表示受约束于。


6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：程永强，杨政，王宏强，黎湘，刘康，吴昊，陈茜茜，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43