杂波背景下的分布式异构雷达信号融合检测方法技术

本发明专利技术公开了一种杂波背景下的分布式异构雷达信号融合检测方法，主要解决现有加权检测算法在局部权值设计中未充分考虑局部雷达站检测能力差异而导致检测性能差的问题。其实现方案是：根据分布式检测系统构建局部检验统计量；基于对全局检验统计量的卡方近似，以在给定虚警概率条件下最小化全局漏警概率为目标函数来优化求解局部权值；在融合中心根据优化得到的权值对局部检验统计量进行加权融合；将加权融合后的全局检验统计量与检测门限进行比较完成目标是否存在的判决。仿真结果表明，本发明专利技术相较于现有的加权检测方法具有更好的检测性能，可用于提升杂波背景下的分布式异构雷达系统的检测性能。构雷达系统的检测性能。构雷达系统的检测性能。

Distributed heterogeneous radar signal fusion detection method in clutter background

【技术实现步骤摘要】
杂波背景下的分布式异构雷达信号融合检测方法


[0001]本专利技术属于雷达
，特别涉及一种分布式异构雷达信号融合检测方法，可用于提升杂波背景下的分布式异构雷达系统的检测性能。

技术介绍

[0002]分布式雷达系统通过分散的多个局部雷达站对监视区域进行协同扫描，可以获得空间分集增益、信噪比增益、频率分集增益等，从而实现相比单雷达站更高的探测性能。随着雷达工作环境日益复杂，分布式雷达系统融合检测方法由于其检测性能方面的优势已经成为了国内外的研究热点。
[0003]根据局部雷达站接收信号的统计分布是否相同，可以将分布式雷达融合检测分为同构雷达信号融合检测与异构雷达信号融合检测。前者假设每个局部雷达站接收观测具有相同的统计分布，而后者允许每个局部雷达站接收观测服从不同的统计分布。在实际场景中，由于各个雷达站自身的工作参数差异、背景杂波、与目标的距离差异等因素，分布式雷达系统一般工作在异构场景下，因此研究分布式异构雷达信号融合检测具有重要的应用与实际意义。
[0004]在分布式雷达信号融合检测框架下，每个局部雷达站根据自身观测形成局本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种杂波背景下的分布式异构雷达信号融合检测方法，其特征在于，包括如下：(1)对于包括一个信号融合中心和N个局部雷达站的分布式雷达系统，根据其第i个局部雷达站的接收信号构建局部检验统计量为q
i
，i＝1,2,
…
,N，其中N为局部雷达站总数；(2)构造权值优化模型：(2a)设N个局部雷达站的权值为ω＝(ω1,ω2,
…
ω
i
,
…
,ω
N
)，将全局加权检验统计量表示为其中ω
i
是第i个局部雷达站权值；(2b)在目标不存在的假设下，计算全局检验统计量t1的均值μ0、方差偏斜度s0、卡方近似自由度参数v0；在目标存在的假设下，计算全局检验统计量t1的均值μ1、方差偏斜度s1、卡方近似自由度参数v1；(2c)对全局检验统计量t1进行等效变换，得到变换后的全局检验统计量：并将该全局检验统计量t近似为卡方分布随机变量；(2d)根据t近似为卡方分布随机变量，给定全局虚警概率P
fa
，得到如下全局虚警概率P
fa
与检测门限γ的近似关系式以及全局漏警概率P
m
与检测门限γ的近似关系式：与检测门限γ的近似关系式：其中，表示自由度为v0的卡方分布的累积分布函数，表示自由度为v1的卡方分布的累积分布函数；(2e)根据(2d)中的两个近似表示式，为实现给定虚警概率条件下最小化全局漏警概率，构建权值优化模型：其中为经过优化得到的局部权值，为第i个雷达站经过优化得到的权值，表示自由度为v0的卡方分布的累积分布函数的逆函数；(3)采用序列二次规划算法优化求解局部权值：(3a)设置循环次数N
c
，初始化循环次数标记k＝1，设置虚警概率P
fa
。初始化局部权值ω0＝(ω
1,0
,ω
2,0
,
…
ω
i,0
,
…
,ω
N，0
)，其中ω
i,0
表示第i个雷达站的初始权值，初始化N维的存储向量T＝ω0，根据ω0以及P
fa
计算初始漏警概率P
m,0
；(3b)调用Matlab中的fmincon函数，对(2e)中的优化模型进行求解，得到第k次循环优化后的权值ω
k
＝(ω
1,k
,ω
2,k
,
…
,ω
i,k
,
…
,ω
N,k
)以及漏警概率P
m,k
,其中ω
i,k
表示第i个局部雷达站经过第k次循环优化后的权值，k＝1,2,
…
,N
c
；(3c)将第k次循环优化后的漏警概率P
m,k
与第k
‑
1次循环优化后的漏警概率P
m,k
‑1进行比
较：如果P
m,k
＜P
m,k
‑1，则更新存储向量T＝ω
k
；如果P
m,k
≥P
m,k
‑1，则执行(3d)；(3d)判断当前的循环次数k：如果k＜N
c
，则循环次数标记k的值增加1，返回(3b)；否则，根据临时存储向量T，得到最终经过优化后的局部权值否则，根据临时存储向量T，得到最终经过优化后的局部权值(4)融合中心构建新的全局检验统计量，并作出目标是否存在的判决：(4a)融合中心根据最终经过优化后的权值计算目标不存在假设下的均值方差偏斜度卡方近似自由度参数(4b)构造新的全局检验统计量(4b)构造新的全局检验统计量(4c)根据新的全局检验统计量和给定的虚警概率P
fa
，采用数值仿真的方式求解新的检测门限(4d)将新的全局检验统计量与新的检测门限进行比较，判定目标是否存在：若大于等于检测门限则判定目标存在；若小于检测门限则判定目标不存在。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述(1)中构造的局部检验统计量q
i
，表述如下：其中，k
i
为第i个雷达站的参考单元数，为第i个局部雷达站在检测单元处的接收信号，表示复数域，l
i
为第i个雷达站的快拍数，为第i个局部雷达站的导向向量，其中为第i个局部雷达站观测环境对应的背景杂噪协方差矩阵的采样协方差矩阵的k
i
倍，x
i,j
为第i个局部雷达站的第j个参考单元的接收信号，为第i个局部雷达站的第j个参考单元的接收信号，表示x
i,j
的复共轭，表示的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周生华，卢靖，彭晓军，童昊，马晖，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：