干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法技术

本发明专利技术属于宽带雷达信号处理技术领域，具体涉及一种干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法。针对现有宽带雷达距离扩展目标自适应检测器难以兼顾算法计算复杂度、CFAR特性、和抗干扰性能的难题，基于两步检测器设计程序的Gradient检验准则构建具有闭合形式的干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法，在保证CFAR特性的同时，兼顾距离扩展目标自适应检测算法的计算复杂度、智能抗干扰和检测性能等多方面需求，提升复杂干扰环境下多通道宽带雷达对弱小目标的自适应检测性能。目标的自适应检测性能。目标的自适应检测性能。

【技术实现步骤摘要】
干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法


[0001]本专利技术属于宽带雷达信号处理
，具体涉及一种干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法。

技术介绍

[0002]随着雷达带宽的增加，其距离分辨率进一步改善，宽带雷达广泛应用于抗干扰、反侦察、精确探测及成像、高精度跟踪、目标识别等现代军事和民用领域，围绕宽带雷达距离扩展目标的自适应检测已成为雷达界的热点问题之一。不同于窄带雷达目标回波信号通常只占据一个距离分辨单元，宽带雷达目标散射点能量可能会扩散到相邻距离单元，呈现为“一维距离像”，形成距离扩展目标。若仍采用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；一方面，距离扩展目标强散射点能量易泄漏到相邻距离单元而导致信号污染现象，并进一步对单个待检测距离单元的目标信号构成遮蔽效应，使得点目标检测方法效果不佳；另一方面，在实际应用中，雷达探测面临复杂电磁环境，可能存在电子对抗信号或各种民用电磁信号等自然或人为干扰源，另外目标所处环境复杂多变，使得背景杂波非均匀性增强，满足独立同分布的纯杂波辅助数据数量较为有限，而相比窄带雷达，这一问题在宽带雷达目标检测场景下尤为突出，导致现有距离扩展目标检测方法难以取得理想的检测效果。
[0003]此外，具有未知协方差矩阵的高斯杂波下的多通道自适应目标检测一直是研究热点问题，通常假设来自于多个待检测距离单元的观测数据(也称主数据)中的杂波分量与只含纯杂波的参考距离单元数据(也称辅助数据)具有相同的杂波协方差矩阵，并假设存在一组不含目标信号的辅助数据可用来估计未知杂波协方差矩阵。在实际应用场景中，由于波前畸变、阵列校准误差等原因，目标信号导向矢量可能会出现失配的情况。对于雷达搜索模式等应用场景，需要检测器对失配信号具备较强的鲁棒性；而对于常用的秩1信号模型，目标导向矢量是固定且完全已知的，难以应对前述失配问题。若基于多个待检测距离单元的主数据和辅助数据构成的整体数据集，对目标和干扰信号采取子空间建模，并利用GLRT准则构建检测统计量，则可获得均匀杂波加结构化干扰下距离扩展目标的子空间GLRT检测器(简写为S
‑
GLRT
‑
HE)。该检测器可获得较好的检测性能，但计算过程较为复杂，不便于求解。若采用Rao检验准则，则可获得均匀杂波加结构化干扰下距离扩展目标的子空间Rao检测器(S
‑
Rao
‑
HE)。相比GLRT检测器，该检测器的检测性能在部分设定环境下有所提升，但对失配信号的鲁棒性欠佳，其检测统计量的计算复杂度较高，不便于工程实现。
[0004]针对多通道宽带雷达距离扩展目标自适应检测面临的接收机内部噪声以及外部结构化干扰等组成的复杂检测环境，如何充分利用接收数据信息，合理设计距离扩展目标自适应检测器形式，在保持恒虚警率(CFAR)特性的同时，兼顾算法计算复杂度和检测性能间的有效平衡，是提升复杂环境下宽带雷达探测能力的关键，也是多通道宽带雷达距离扩展目标自适应检测面临的难题之一。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术中的问题，本专利技术提出一种干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法。
[0006]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0007]一种干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1.从K个待检测距离单元获取主数据Z；在杂波协方差矩阵M、目标坐标矩阵P和干扰坐标矩阵Q均未知的情况下，利用有目标假设下主数据Z的复高斯概率密度函数对目标参数向量求偏导，并结合有目标假设下未知目标坐标矩阵的最大似然估计和无目标假设下未知干扰坐标矩阵的最大似然估计，构建已知杂波协方差矩阵条件下的距离扩展目标两步Gradient检测统计量；
[0009]步骤2.从与待检测距离单元临近的R个参考距离单元获取辅助数据Y，获得基于辅助数据的杂波协方差矩阵最大似然估计，将杂波协方差矩阵最大似然估计带入步骤1获得的距离扩展目标两步Gradient检测统计量，替换其中未知的杂波协方差矩阵，构建干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法的检测统计量λ；
[0010]步骤3.根据预设的虚警概率设置检测门限T；将检测统计量λ与检测门限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，主数据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，主数据作为后续其他待检测距离单元的辅助数据。
[0011]进一步地，所述步骤1中当杂波协方差矩阵M已知时，干扰背景下目标鲁棒自适应检测器的两步Gradient检测统计量为：
[0012][0013]其中，
[0014][0015][0016][0017][0018]式中，主数据表示为N
×
K维复矩阵Z＝[z1,z2,...,z
K
]，第t个待检测距离单元中的N
×
1维接收复信号表示为z
t
＝s
t
+j
t
+c
t
(t＝1,2,...,K)，其中N
×
1维目标复信号向量s
t
和N
×
1维干扰复向量j
t
均假定为确定性的，并可以分别表示为s
t
＝Ηp
t
和j
t
＝Jq
t
，Η和J分别为已知的列满秩N
×
p维目标信号子空间复矩阵和N
×
q维干扰信号子空间复矩阵，p
×
1维复向量p
t
和q
×
1维复向量q
t
分别表示目标信号和干扰信号的未知复坐标向量；空间Η和J是线性独立的，构建N
×
(p+q)维列满秩增广矩阵B＝[H J]，且满足p+q≤N，I
m
代表m
×
m维单位矩阵，tr函数表示取方阵的迹，上标(
·
)
T
和(
·
)
H
分别表示转置和共轭转置，
·
表示方阵的行列式。
[0019]进一步地，所述步骤2中，利用辅助数据Y的复高斯概率密度函数对杂波协方差矩阵求导并置零，获得基于辅助数据的杂波协方差矩阵最大似然估计为样本协方差矩阵S，即
[0020][0021]其中，辅助数据表示为N
×
R维复矩阵Y＝[y1,y2,...,y
R
]，从与待检测距离单元临近的R个参考距离单元获取R个观测数据y
t
(t＝1,2,...,R)，假定y
t
(t＝1,2,...,R)仅包含纯杂波分量，其中第t个参考距离单元的N
×
1维复向量y
t
(t＝1,2,...,R)满足其在不同距离单元间也是独立同分布的。
[0022]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.从K个待检测距离单元获取主数据Z；在杂波协方差矩阵M、目标坐标矩阵P和干扰坐标矩阵Q均未知的情况下，利用有目标假设下主数据Z的复高斯概率密度函数对目标参数向量求偏导，并结合有目标假设下未知目标坐标矩阵的最大似然估计和无目标假设下未知干扰坐标矩阵的最大似然估计，构建已知杂波协方差矩阵条件下的距离扩展目标两步Gradient检测统计量；步骤2.从与待检测距离单元临近的R个参考距离单元获取辅助数据Y，获得基于辅助数据的杂波协方差矩阵最大似然估计，将杂波协方差矩阵最大似然估计带入步骤1获得的距离扩展目标两步Gradient检测统计量，替换其中未知的杂波协方差矩阵，构建干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法的检测统计量λ；步骤3.根据预设的虚警概率设置检测门限T；将检测统计量λ与检测门限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，主数据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，主数据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所述的一种干扰背景下目标鲁棒自适应检测方法，其特征在于，所述步骤1中当杂波协方差矩阵M已知时，干扰背景下目标鲁棒自适应检测器的两步Gradient检测统计量为：其中，其中，其中，其中，式中，主数据表示为N
×
K维复矩阵Z＝[z1,z2,...,z
K
]，第t个待检测距离单元中的N
×
1维接收复信号表示为z
t
＝s
t
+j
t
+c
t
(t＝1,2,...,K)，其中N
×
1维目标复信号向量s
t
和N
×
1维干扰复向量j
t
均假定为确定性的，并可以分别表示为s
t
＝Ηp
t
和j

【专利技术属性】
技术研发人员：简涛，何佳，刘瑜，李刚，刘军，张财生，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：