【技术实现步骤摘要】
基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法
本专利技术隶属于宽带雷达信号处理领域，具体涉及一种基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法。
技术介绍
不同于低分辨率窄带雷达，宽带雷达带宽大、距离分辨率高，在抗干扰、反侦察、精确探测及成像、高精度跟踪、目标识别等方面具有明显的优势，在现代军事和民用领域引起了广泛重视，已经成为现代雷达发展的一个重要方向。窄带雷达的距离分辨单元一般远大于常见目标的几何尺寸，目标回波信号只占据一个距离分辨单元，实际目标常被作为“点目标”进行处理。而宽带雷达目标的回波信号不仅仅只占据一个距离分辨单元，而是分布在不同的径向距离分辨单元中，呈现为“一维距离像”，形成“距离扩展目标”。随着宽带雷达的广泛应用，距离扩展目标检测问题正受到越来越多的关注，成为近年来雷达信号处理界的热点和难点问题之一。一方面，由于宽带雷达观测到的目标回波分布在多个径向距离单元上，若仍采用窄带雷达的点目标检测方法，针对单个距离单元对回波信号进行目标检测，并利用邻近的距离单元采样进行背景杂波统计特性估计，则距离扩展目标强散射点的能...
【技术保护点】
1.基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1针对P个待检测距离单元的主数据X和K个辅助数据，利用逆Wishart分布对其中的杂波协方差矩阵结构进行先验分布建模，进而基于K个辅助数据分别构建杂波协方差矩阵结构的K个后验概率密度函数，将杂波协方差矩阵结构的K个后验概率密度函数进行算术平均，构建异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的算术平均估计方法，获得异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的算术平均估计；/n步骤2基于异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的算术平均估计，在有目标和无目标两种假设下求解主数据X的概率密度函数，根据简化广义似然比检验准则...
【技术特征摘要】
1.基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1针对P个待检测距离单元的主数据X和K个辅助数据，利用逆Wishart分布对其中的杂波协方差矩阵结构进行先验分布建模，进而基于K个辅助数据分别构建杂波协方差矩阵结构的K个后验概率密度函数，将杂波协方差矩阵结构的K个后验概率密度函数进行算术平均，构建异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的算术平均估计方法，获得异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的算术平均估计；
步骤2基于异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的算术平均估计，在有目标和无目标两种假设下求解主数据X的概率密度函数，根据简化广义似然比检验准则，忽略求和运算对距离扩展目标的P个散射点未知复幅度的耦合影响，采用求和前去耦，直接在每次求和运算前对P个散射点未知复幅度进行极值求解，融合杂波协方差矩阵结构先验分布信息与单个辅助数据中的杂波信息，逐一求解距离扩展目标散射点未知复幅度的K个简化最大似然估计，针对距离扩展目标不同散射点之间是否统计独立的两种情况，分别构建异质杂波环境下基于杂波先验信息的距离扩展目标自适应融合检测的检测统计量；
步骤3根据预设的虚警概率设置检测门限T；将主数据X对应的检测统计量λ与T进行比较，若λ≥T，则判定当前待检测距离单元存在距离扩展目标，X不作为后续其他待检测距离单元的辅助数据；反之若λ＜T，则判定当前待检测距离单元不存在距离扩展目标，X作为后续其他待检测距离单元的辅助数据。
2.根据权利要求1所述的基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法，其特征在于，在所述步骤1中：
基于杂波协方差矩阵结构M的K个后验概率密度函数，采用算术平均方法估计M的概率密度函数，得到异质杂波协方差矩阵结构概率密度函数的算术平均估计为
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【专利技术属性】
技术研发人员：简涛，谢梓铿，卢仁伟，刘瑜，周坚毅，何友，刘书岩，但波，张健，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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