无监督近邻传播聚类的机载雷达杂波抑制目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种无监督近邻传播聚类的机载雷达杂波抑制目标检测方法，主要解决现有技术在复杂环境下目标检测概率低的问题。其实现方案是：雷达发射信号并获得经匹配滤波和脉冲堆栈后的接收数据；根据杂波加噪声和信号的功率特性，设计数据点和权重并进行矩阵变换得到第一加权输入数据矩阵，再对其进行无监督加权近邻传播聚类，得到第一聚类结果；根据第一加权输入数据矩阵重新设计第二加权输入数据矩阵，并对其进行无监督加权近邻传播聚类，得到第二聚类结果；利用两次聚类输出结果设计雷达目标检测判别标准，根据此标准获得目标检测结果。本发明专利技术充分利用了数据特征，极大地提高了目标检测性能，可用于杂波背景下机载雷达信号处理及预警。号处理及预警。号处理及预警。

【技术实现步骤摘要】
无监督近邻传播聚类的机载雷达杂波抑制目标检测方法


[0001]本专利技术属于雷达
，特别涉及一种机载雷达目标检测方法，可用于杂波背景下机载雷达信号处理及预警。

技术介绍

[0002]机载雷达以其灵活性强、视野远的特点备受关注，但其核心问题是强杂波及其展宽的杂波谱会淹没目标。对此为了处理杂波并检测目标，空时自适应处理STAP技术通过估计精确的杂波和噪声协方差矩阵来实现，但同时还需要足够的独立同分布IID样本。然而，由于雷达结构和信号环境原因，实际杂波特性通常是非均匀的，致使传统杂波抑制与目标检测方法的性能显著降低。特别是当机载雷达天线阵列的结构为非正侧视时，由于杂波的距离依赖性，直接导致样本不满足独立同分布，因此需要对杂波谱进行距离补偿。
[0003]距离补偿方法的目标是使补偿后各距离单元的杂波谱彼此一致。现有距离补偿方法主要有多普勒频移补偿DW方法，角度多普勒补偿ADC方法。
[0004]DW方法是针对机载雷达非正侧视阵，利用雷达导航参数提出的多普勒频移补偿方法，见IEE proceedings.Radar，sonar a本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无监督近邻传播聚类的机载雷达杂波抑制目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)雷达发射信号并获得经匹配滤波和脉冲堆栈后的接收数据x
cn,l
，根据杂波加噪声和信号的功率特性，设计数据点和权重E
cns
并进行矩阵变换，构造出第一加权输入数据矩阵F
w
；2)设计第一加权输入数据矩阵F
w
的参考度P
i
及相似度s(i,j)，计算吸引度和归属度β(i,j)，并对其迭代更新进行无监督加权近邻传播聚类，当某一点j使最大时，获得点i的聚类中心，提取i＝1,2,...,M所有点分别形成共小于M个聚类中心的不同部分，作为第一聚类结果输出{I1,I2,...}，M为F
w
的行数；3)根据第一聚类输出结果，计算个数小于M的第一聚类中心数：Q1＝num{I1,I2,...}；4)根据杂波加噪声的功率特性以及所设计加权输入数据矩阵F
w
的结构，重新设计第二加权输入数据矩阵Y
w
；5)计算第二加权输入数据矩阵Y
w
的相似度s
γ
(i',j')、吸引度归属度β
γ
(i',j')，并对其迭代更新进行第二无监督加权近邻传播聚类，当某一点j'使最大时，获得点i'的聚类中心，提取i'＝1,2,...,M'所有点分别形成共小于M'个聚类中心的不同部分，作为第二聚类结果输出M'为Y
w
的行数；6)根据第二聚类输出结果计算个数小于M'的第二聚类中心数：7)设置五个判别区间值u
d1
、u
d2
、u
d3
、u
d4
、u
d5
和OS
‑
CFAR检测门限值η0，利用两次无监督加权近邻传播聚类的输出结果{I1,I2,...}和及聚类中心数Q1和Q2，设计含目标存在三个条件的雷达目标检测判别标准：条件1,Q1＝Q2＝1,u
d3
≤I1≤u
d4
；条件2，Q1＝Q2＝1,u
d3
≤I1≤u
d4
；条件3，Q1＝1,Q2＝2,|x
l
|＞η0，其中x
l
表示雷达接收数据；8)根据步骤7)设计的雷达目标检测标准，判断出机载雷达的杂波抑制目标检测结果：当满足判别标准中任一条件时，则目标存在，否则，目标不存在。2.根据权利要求1所述的方法，特征在于，步骤1)中所述的雷达发射信号并获得经匹配滤波和脉冲堆栈后的接收数据x
cn,l
，表示如下：其中，l代表L个训练距离单元样本的第l个距离环单元，n
l
代表零均值噪声，N
c
是对应该距离环的总杂波块数目，ξ
i,l
是对应复数幅值，i＝1...N
c
；代表第i个杂波块NK
×
1维空时导向矢量，N为均匀线阵接收阵元个数，K为发送脉冲数目，是克罗内克积，和分别表示
时间导向矢量和空间导向矢量；和分别表示归一化的多普勒频率和空间频率。3.根据权利要求1所述的方法，特征在于，步骤1)中设计数据点和权重E
cns
并进行矩阵变换，构造出第一加权输入数据矩阵F
w
，实现如下：1a)设计数据点其包含杂波加噪声和信号，表示如下：其中，为数据点矩阵的第(l,m)个元素，L为训练距离单元样本总数，M为功率点总数；为协方差矩阵估计，其从可能存在被检测目标的所有样本获得；为空时导向矢量，是克罗内克积，表示感兴趣时域中的第m个功率点对应的归一化多普勒频率，表示空间分布中第l个功率点的归一化空间频率；1b)设计加权数据的权重E
cns
：1b1)计算第l个加权数据的权重E
cns
(l)：其中，l＝1,2,...,L，ω
max
和ω
min
分别是归一化后的期望最大值和最小值；x
cn,l
表示第l个距离环单元的接收数据，X
cns
为L个接收回波数据组成的矩阵，表示为[x
cn,1
,x
cn,2
,...,x
cn,l
,...,x
cn,L
]，w
opt
为STAP权矢量；1b2)根据l个加权数据的权重E
cns
(l)得到权重矩阵E
cns
为：1c)根据步骤1a)～步骤1b)的结果，计算第(m,l)个元素的数据矩阵计算第(m,l)个元素的数据矩阵其中[
·
]
η
是[
·
]的η次幂；1d)依次计算M
×
L个F
w
(m,l)，组成数据矩阵并对其进行矩阵变换得到第一加权输入数据矩阵F
w
：其中|
·
|代表对矩阵的每个元素取绝对值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1b1)中的STAP权矢量w
opt
，其通过拉格朗日乘子法并解决最小方差问题获得，具体公式如下
其中，a
st
(f
s0
,f
d0
)为NK
×
1维的目标空时导向矢量，f
d0
和f
s0
分别时间频率和空间频率；(
·
)
‑1表示矩阵的逆运算，(
·
)
H
表示矩阵的共轭转置；R
X
为关于x
cn,l
的杂波加噪声协方差估计矩阵，在进行估计时不包含可能存在目标的回波矢量x
cn,ls
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘婧，廖桂生，许京伟，黄鹏程，朱圣棋，曾操，陶海红，李康佳，李军，杨志伟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：