【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于声纳，尤其涉及一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法。
技术介绍
1、主动声呐通过发送声信号并接收散射体反射的回波来完成水下探测、识别、跟踪等任务，是水下信息获取的重要手段。在浅海环境中，由海面、海底和水体无规则散射并叠加而成的混响是主动声呐的主要干扰。在抑制混响的过程中，为了应对浅海混响的空时耦合性，基于空-时二维联合处理的水下空时自适应检测(stad)技术应运而生，能够有效对抗空时耦合混响，提升主动声呐的工作效率。近年来，未知高斯背景下的自适应目标检测技术受到了广泛的关注，大量的自适应检测算法被提出。如广义似然比(glrt)检测器、自适应匹配滤波器(amf)、自适应相关估计器(ace)、rao检测器等。近期，学者们从最大化后验概率(map)的角度出发，探讨自适应目标检测问题。通过引入潜变量构造线性高斯模型，将各假设下的信息进行有效整合，通过期望最大化方法(em)获得更精确的未知参数估计结果，而后利用接收数据的后验分布设计检测统计量，最终得到em-gmap检测器。在匹配情况下，即认为真实目标方向与波束指向角度一致时，em-gmap检测器具有较高的检测概率。然而在实际应用场景中，天线校准误差、波束指向误差、电磁波传播多径效应等因素可能导致目标来波方向(aoa)与声呐指向方向存在偏差，造成失配问题。em-gmap在失配程度较大时，检测器仍然有较高的检测概率，无法对失配程度较大的信号进行有效抑制，对信号的选择能力较差。
2、为对失配程度较大的信号进行有效抑制，自适应波束形成正交抑制检验(abort
技术实现思路
1、针对现有基于map的em-gmap检测器，在失配程度较大时，检测器仍然有较高的检测概率，无法对失配程度较大的信号进行有效抑制，对信号的选择能力较差，而为提高信号选择能力引入的abort检测器，在匹配情况下，检测性能较差的情况，本专利技术的目的在于克服上述现有技术缺陷，将em-map方法与abort方法相结合，提出一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器，获得好的检测性能的同时，能够对失配程度较大的干扰信号进行有效抑制，
2、有鉴于此，本专利技术提出了一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，包括：
3、步骤1)接收均匀声纳线阵列采集的待检测数据及辅助数据，构造二元假设检验问题；
4、步骤2)引入潜变量，得到观测数据矩阵的线性高斯模型；
5、步骤3)通过em方法分别求解概率密度函数中的未知参数；
6、步骤4)将估计结果代入后验概率中得到最终的em-abot检测器，实现能够抑制失配信号的自适应目标检测。
7、优选的，所述步骤1)包括：
8、由n个阵元组成等间隔均匀线阵，阵元间距为d＝λ/2，其中λ为工作波长，接收的回波数据经处理后形成n维复向量其中z代表待检测单元的回波数据，为辅助数据，zk表示位于主数据附近的第k个辅助数据，k表示共有k个辅助数据，表示复数域；
9、构造二元假设检验检验问题，使用h0和h1分别表示无目标信号假设和有目标信号假设，满足下式：
10、
11、其中，n,nk,k＝1,…,k为独立同分布干扰分量，服从均值为0，协方差矩阵为的高斯分布；α为目标的未知复振幅；v为目标导向向量；v⊥与v在白化空间内正交，即v⊥m-1v＝0，令代表数据矩阵。
12、优选的，所述步骤2)包括：
13、引入代表目标存在性的潜变量c，其中c＝0表示h0假设成立，c＝1表示h1假设成立，c的概率质量函数为p(c＝t)＝pt,t＝0,1且有p0+p1＝1，则z的概率密度函数满足如下线性高斯模型：
14、f(z；m,α,v⊥)＝p0f0(z；m,v⊥)+p1f1(z；m,α)
15、其中，f0(z；m,v⊥)和f1(z；m,α)分别表示h0与h1假设下z的概率密度函数。
16、优选的，所述步骤3)包括：
17、引入可调参数η，获得可调虚警概率pfa，设计检验统计量满足下式的em-abort检测器：
18、
19、其中，及分别为p0、p1、m、α及v⊥经过lmax迭代后的最终估计结果；
20、通过em方法分别求解未知参数p＝{p0,p1}和θ＝{m,v⊥,α}。
21、优选的，所述步骤3)的参数p＝{p0,p1}根据以下步骤得到：
22、步骤s1)p的第l次迭代结果为：
23、
24、其中，上角标(l-1)表示第(l-1)次迭代结果，和分别表示为z在h0与h1假设下的后验分布，满足下式：
25、
26、步骤s2)求解优化问题：
27、
28、步骤s3)用拉格朗日乘子法得到p0,p1的估计值和
29、
30、优选的，所述步骤3)的参数θ＝{m,v⊥,α}根据以下步骤得到：
31、步骤t1)θ的第l次迭代结果θ(l)为：
32、
33、步骤t2)求解优化问题：
34、
35、步骤t3)对v⊥进行估计，将优化问题转化为：
36、
37、得到v⊥的第l次迭代结果为：
38、
39、步骤t4)得到α的第l次迭代结果为：
40、
41、步骤t5)将步骤t3)的和步骤t4)的代入步骤t2)的优化问题，得到α的第l次迭代结果为：
42、
43、其中，为投影矩阵的补。
44、优选的，所述步骤4)最终的em-abot检测器满足下式：
45、
46、与现有技术相比，本专利技术的优势在于：
47、1、本专利技术通过引入潜变量构造线性高斯模型，将各假设下的信息进行有效整合，获得了更精确的参数估计结果，从而实现了匹配情况下最优的检测性能。
48、2、本专利技术在获得高检测概率的同时，能够有效抑制失配程度较大的干扰信号，提高检测器对信号的选择能力。
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1.一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，包括：
2.根据权利要求1所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤1)包括：
3.根据权利要求2所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤2)包括：
4.根据权利要求2所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤3)包括：
5.根据权利要求4所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测方法，其特征在于，所述步骤3)的参数p＝{p0,p1}根据以下步骤得到：
6.根据权利要求4所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤3)的参数θ＝{M,v⊥,α}根据以下步骤得到：
7.根据权利要求6所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤4)最终的EM-ABOT检测器满足下式：
【技术特征摘要】
1.一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，包括：
2.根据权利要求1所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤1)包括：
3.根据权利要求2所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤2)包括：
4.根据权利要求2所述的能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，其特征在于，所述步骤3)包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：郝程鹏，金禹希，殷超然，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：
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