一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端技术方案

本发明专利技术公开了一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端，所述方法包括：根据目标雷达天线阵列信息生成天线阵列接收数据表示，根据天线阵列接收数据表示得到目标协方差矩阵，对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到目标变换矩阵，根据盖氏圆定理，生成所述目标变换矩阵对应的半径向量；获取噪声背景，当所述噪声背景为高斯色噪声背景时，对所述半径向量进行压缩和标准化，得到目标半径矩阵；根据目标聚类算法对所述目标半径矩阵进行聚类，得到聚类结果；根据所述聚类结果获取目标簇，根据所述目标簇得到雷达信源数目。本发明专利技术提升了在低信噪比和色噪声下信号源数目估计的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及阵列信号处理领域，尤其涉及一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端。

技术介绍

1、在阵列雷达信号处理技术中，信号源角度估计，即雷达回波信号到达角度（direction of arrival，doa）估计，是一个关键的问题，许多空间角度估计算法，如多信号分类（multiple signal classification，music）、旋转不变子空间技术（estimation ofsignal parameters via rotational invariance techniques，esprit）等，依赖于准确的雷达信号源（雷达回波信号）数目作为先验输入，但在实际的应用中，信号源的数目往往是未知的，因此，需要准确地估计信号源数目。

2、目前，所提出的多种信号源数目估计方法在色噪声条件下性能较差，而其中盖氏圆方法虽然能在空间色噪声下估计信号源的数目，但在低信噪比情况下准确率不高，因此会影响信号源数目的估计，从而导致雷达回波信号到达角度估计不准确。

3、因此，现有技术还有待于改进和发展。</p>
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【技术保护点】

1.一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述基于密度聚类的雷达信源数目检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述根据目标雷达天线阵列信息生成天线阵列接收数据表示，根据天线阵列接收数据表示得到目标协方差矩阵，对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到目标变换矩阵，根据盖氏圆定理，生成所述目标变换矩阵对应的半径向量，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述根据所述雷达回波信号协方差矩阵对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到所述目标变换矩阵，具体包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述基于密度聚类的雷达信源数目检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述根据目标雷达天线阵列信息生成天线阵列接收数据表示，根据天线阵列接收数据表示得到目标协方差矩阵，对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到目标变换矩阵，根据盖氏圆定理，生成所述目标变换矩阵对应的半径向量，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述根据所述雷达回波信号协方差矩阵对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到所述目标变换矩阵，具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述获取噪声背景，当所述噪声背景为高斯色噪声背景时，对所述半径向量进行压缩和标准化，得到目标半径矩阵，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述获取噪声背景，并判断所述噪声背景的类型，之后还包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：李强，王思琪，黄磊，赖思佳，赵阳，罗瑞发，杜水荣，李晓鹏，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：