一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法，包括：根据接收信号得到时域离散信号；将目标不确定区域划分为多个位置与速度网格单元，得到目标状态向量；将时域离散信号分离为参考信号和监测信号，对纯净的监测信号进行时延和多普勒补偿，得到补偿后的信号；根据补偿后的信号的幅度参数的统计矩得到统计矩特征向量，根据统计矩特征向量得到局部矩特征矩阵，基于局部矩特征矩阵得到全局矩特征矩阵；利用全局矩特征矩阵得到统计矩的均值与方差；基于统计矩的概率密度函数得到全局矩特征矩阵的对数似然函数，根据对数似然函数得到的检验统计量确定目标是否存在于待检测网格单元。本发明专利技术可以降低通信负担与计算复杂度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法


[0001]本专利技术属于雷达
，具体涉及一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法。

技术介绍

[0002]本身不具有独立的发射装置，而依靠已经存在的机会照射源实现目标探测的被动雷达，具有体积小、成本低、反隐身能力强、遮蔽效果好、无电磁干扰等优势，是应对雷达领域中潜在“四大”严重威胁的重要手段，在民用和军用领域都有着巨大的应用潜力。在未来的技术发展中，被动雷达必定会朝着多照射源多站分布式协同探测的方向发展。
[0003]被动雷达系统不同于主动雷达系统，辐射源信号相对于接收机是未知的，因此无法实现理论上性能最优的匹配滤波检测技术。针对未知的辐射源信号，雷达系统通常需要配备一组指向辐射源的参考通道天线，来重构辐射源信号。在检测算法层面，通常将其视为独立同分布的高斯信号或者完全未知的信号，但由于噪声的影响会使信号估计不准确从而影响检测性能。
[0004]分布式被动雷达检测算法主要可以分为两种。一种是将各基站接收到的原始数据上传至融合中心进行集中式处理，这种方法具有较好的检测性能，但是面临通信负担重、计算复杂度高的问题。另一种处理方式将各基站进行单独处理后的局部检验统计量上传至融合中心，降低了通信负担。但是由于存在信息损失，算法性能上会有下降。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
[0006]一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法，所述分布式被动雷达目标检测方法包括：
[0007]步骤1、根据所述分布式被动雷达接收基站的接收信号得到时域离散信号，其中，分布式被动雷达系统包括M
T
个外辐射源基站和N
R
个分布式被动雷达接收基站，每部分布式被动雷达接收基站配有阵元数为N
e
的均匀线阵；
[0008]步骤2、依据分布式被动雷达系统的分辨率将感兴趣的目标不确定区域划分为多个位置与速度网格单元，以得到目标状态向量，所述目标状态向量包括目标信号时延和多普勒频率；
[0009]步骤3、将所述时域离散信号分离为参考信号和监测信号，抑制所述监测信号中的直达波干扰分量，以得到纯净的监测信号，并利用所述目标信号时延和所述多普勒频率对所述纯净的监测信号进行时延和多普勒补偿，得到补偿后的信号；
[0010]步骤4、根据补偿后的信号的幅度参数的统计矩得到不同接收通道的统计矩特征向量，根据所述统计矩特征向量得到局部矩特征矩阵，以基于所述局部矩特征矩阵得到全局矩特征矩阵；
[0011]步骤5、利用所述全局矩特征矩阵得到各阶统计矩的均值与方差；
[0012]步骤6、基于统计矩的概率密度函数得到全局矩特征矩阵的对数似然函数，以根据所述对数似然函数得到的检验统计量确定目标是否存在于待检测网格单元。
[0013]在本专利技术的一个实施例中，所述步骤1包括：
[0014]对所述分布式被动雷达接收基站的接收信号进行解调处理，并对解调后的接收信号进行采样得到所述时域离散信号。
[0015]在本专利技术的一个实施例中，所述时域离散信号表示为：
[0016][0017]其中，s
ij
表示第j个接收天线接收到的来自第i个外辐射源基带信号的时域离散信号，分别为直达波路径与目标反射路径的通道系数，为第i个外辐射源基带信号，为复数集合，L为信号长度，表示指向位置为d
i
的外辐射源基站方向的空间导向矢量，表示指向位置为t的目标方向的空间导向矢量，分别为直达波与目标反射信号的时延
‑
多普勒运算矩阵，为均值为方差为的圆对称复高斯噪声，σ2为噪声功率，为大小为N
e
L
×
N
e
L的单位矩阵，为Kronecker积。
[0018]在本专利技术的一个实施例中，对应于位置与速度网格单元的目标信号时延表示为：
[0019][0020]对应于位置与速度网格单元的目标多普勒频率表示为：
[0021][0022]其中，表示分辨单元与第i个外辐射源基站的距离，表示第j个接收天线与分辨单元的距离，c为光速，和分别为距离和距离对时延的导数，λ
i
为第i个外辐射源信号的波长。
[0023]在本专利技术的一个实施例中，所述步骤3包括：
[0024]步骤3.1、对所述时域离散信号进行数字波束形成处理，以将所述时域离散信号分离为参考信号和监测信号；
[0025]步骤3.2、利用直达波滤除方法抑制所述监测信号中的直达波干扰分量，得到纯净的监测信号；
[0026]步骤3.3、利用所述目标信号时延和所述多普勒频率对所述纯净的监测信号进行时延和多普勒补偿，得到所述补偿后的信号。
[0027]在本专利技术的一个实施例中，所述补偿后的信号表示为：
[0028][0029]其中，为波束形成后的监测通道系数，为指向待检测网格单元的空间导向矢量，()
H
为共轭转置运算符，为监测通道波束形成权矢量，为噪声信
号。
[0030]在本专利技术的一个实施例中，所述全局矩特征矩阵表示为：
[0031][0032][0033][0034]其中，Q为全局矩特征矩阵，m
s
为所述补偿后的信号的第s阶统计矩。
[0035]在本专利技术的一个实施例中，所述统计矩的均值与方差表示为：
[0036][0037]其中，为均值，为方差，mean(
·
)为取均值运算，std(
·
)计算随机变量的标准差，q
s
为所有通道第s阶矩的集合。
[0038]在本专利技术的一个实施例中，所述步骤6包括：
[0039]步骤6.1、分别计算零假设与备选假设下不同通道的统计矩的概率密度函数；
[0040]步骤6.2、比较零假设与备选假设下的概率密度函数得到对数似然函数；
[0041]步骤6.3、根据所述对数似然函数得到检验统计量；
[0042]步骤6.4、判断所述检验统计量与所述门限的关系，若所述检验统计量大于所述门限，则目标存在，否则搜索下一个所述位置与速度网格单元。
[0043]本专利技术的有益效果：
[0044]本专利技术公开了一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法，应用于被动雷达目标检测
建立分布式被动雷达的接收信号模型，得到采样后的时域离散信号。基于位置与速度网格单元对接收信号进行数字波束形成、直达波抑制与时延多普勒补偿等预处理；计算各通道预处理后信号幅度参数的一阶矩与二阶矩，形成局部矩特征矩阵，上传至融合中心得到全局矩特征矩阵；近似各阶矩(即统计矩)的均值与方差，引入似然比检测函数，得到矩空间下的全局检验统计量；将统计量与门限相比较确定目标是否存在于待检测单元。相比现有传输局部检测结果和原始数据的分布式被动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于矩空间的分布式被动雷达目标检测方法，其特征在于，所述分布式被动雷达目标检测方法包括：步骤1、根据所述分布式被动雷达接收基站的接收信号得到时域离散信号，其中，分布式被动雷达系统包括M
T
个外辐射源基站和N
R
个分布式被动雷达接收基站，每部分布式被动雷达接收基站配有阵元数为N
e
的均匀线阵；步骤2、依据分布式被动雷达系统的分辨率将感兴趣的目标不确定区域划分为多个位置与速度网格单元，以得到目标状态向量，所述目标状态向量包括目标信号时延和多普勒频率；步骤3、将所述时域离散信号分离为参考信号和监测信号，抑制所述监测信号中的直达波干扰分量，以得到纯净的监测信号，并利用所述目标信号时延和所述多普勒频率对所述纯净的监测信号进行时延和多普勒补偿，得到补偿后的信号；步骤4、根据补偿后的信号的幅度参数的统计矩得到不同接收通道的统计矩特征向量，根据所述统计矩特征向量得到局部矩特征矩阵，以基于所述局部矩特征矩阵得到全局矩特征矩阵；步骤5、利用所述全局矩特征矩阵得到各阶统计矩的均值与方差；步骤6、基于统计矩的概率密度函数得到全局矩特征矩阵的对数似然函数，以根据所述对数似然函数得到的检验统计量确定目标是否存在于待检测网格单元。2.根据权利要求1所述的分布式被动雷达目标检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：对所述分布式被动雷达接收基站的接收信号进行解调处理，并对解调后的接收信号进行采样得到所述时域离散信号。3.根据权利要求2所述的分布式被动雷达目标检测方法，其特征在于，所述时域离散信号表示为：其中，s
ij
表示第j个接收天线接收到的来自第i个外辐射源基带信号的时域离散信号，分别为直达波路径与目标反射路径的通道系数，为第i个外辐射源基带信号，为复数集合，L为信号长度，表示指向位置为d
i
的外辐射源基站方向的空间导向矢量，表示指向位置为t的目标方向的空间导向矢量，分别为直达波信号与目标信号的时延
‑
多普勒运算矩阵，为均值为0
NeL
、方差为的圆对称复高斯噪声，σ2为噪声功率，为大小为N
e
L
×
N
e
L的单位矩阵，为Kronecker积。4.根据权利要求1所述的分布式被动雷达目标检测方法，其特征在于，所述目标状态向量的目标信号时延表示为：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李军，李斌，沈鹏阳，赵小宇，许相乐，孙飞虎，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：