本發(fā)明涉及一種基于備擇假設(shè)全參數(shù)估計的目標(biāo)智能融合檢測方法,屬于雷達(dá)信號處理。
背景技術(shù):
1、不同于低分辨率窄帶雷達(dá),寬帶雷達(dá)帶寬大、距離分辨率高,在抗干擾、反偵察、精確探測及成像、高精度跟蹤、目標(biāo)識別等方面具有明顯的優(yōu)勢,在現(xiàn)代軍事和民用領(lǐng)域引起了廣泛重視,已經(jīng)成為現(xiàn)代雷達(dá)發(fā)展的一個重要方向。窄帶雷達(dá)的距離分辨單元一般遠(yuǎn)大于常見目標(biāo)的幾何尺寸,目標(biāo)回波信號只占據(jù)一個距離分辨單元,實際目標(biāo)常被作為“點目標(biāo)”進(jìn)行處理。而寬帶雷達(dá)目標(biāo)的回波信號不僅僅只占據(jù)一個距離分辨單元,而是分布在不同的徑向距離分辨單元中,呈現(xiàn)為“一維距離像”,形成“距離擴(kuò)展目標(biāo)”。隨著寬帶雷達(dá)的廣泛應(yīng)用,距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測問題正受到越來越多的關(guān)注,成為近年來雷達(dá)信號處理界的熱點和難點問題之一。
2、一方面,由于寬帶雷達(dá)觀測到的目標(biāo)回波分布在多個徑向距離單元上,若仍采用窄帶雷達(dá)的點目標(biāo)檢測方法,針對單個距離單元對回波信號進(jìn)行目標(biāo)檢測,并利用鄰近的距離單元采樣進(jìn)行背景雜波統(tǒng)計特性估計,則距離擴(kuò)展目標(biāo)強(qiáng)散射點的能量會泄漏到鄰近距離單元中形成信號污染現(xiàn)象,并進(jìn)一步對單個待檢測距離單元的目標(biāo)信號構(gòu)成遮蔽效應(yīng),導(dǎo)致無法檢測到目標(biāo);由于未能充分利用分布在多個距離單元中目標(biāo)回波的全部能量,這不但不能體現(xiàn)寬帶雷達(dá)的優(yōu)勢,反而會降低對距離擴(kuò)展目標(biāo)的檢測能力。另一方面,寬帶雷達(dá)目標(biāo)自適應(yīng)檢測面臨目標(biāo)自然環(huán)境復(fù)雜多變、電磁干擾等多種因素的影響,雜波非均勻性增強(qiáng),滿足獨立同分布的輔助數(shù)據(jù)量相比窄帶雷達(dá)情況更為有限,這一問題在寬帶雷達(dá)目標(biāo)檢測場景下尤為突出,導(dǎo)致現(xiàn)有距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測方法難以取得理想的檢測效果。
3、多通道寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測中,在雜波協(xié)方差矩陣未知的情況下,通常假設(shè)來自于多個待檢測距離單元的觀測數(shù)據(jù)(也稱主數(shù)據(jù))中的雜波分量與只含純雜波的參考距離單元數(shù)據(jù)(也稱輔助數(shù)據(jù))具有相同的協(xié)方差矩陣。若基于多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)構(gòu)成的整體數(shù)據(jù)集,構(gòu)建廣義似然比檢驗(glrt)檢測統(tǒng)計量,則可獲得距離擴(kuò)展目標(biāo)的一步glrt檢測器,簡稱距離擴(kuò)展目標(biāo)glrt檢測器;該檢測器可獲得較好的檢測性能,但檢測統(tǒng)計量的計算復(fù)雜度較高,不便于工程實現(xiàn);另外,其對于失配信號過于敏感,在目標(biāo)信號導(dǎo)向矢量失配環(huán)境下魯棒性有所欠缺。若采用兩步法設(shè)計策略:第一步先假設(shè)雜波協(xié)方差矩陣已知,僅基于多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)計算未知參數(shù)的最大似然(ml)估計,形成寬帶目標(biāo)glrt檢測統(tǒng)計量;第二步利用基于輔助數(shù)據(jù)的采樣協(xié)方差矩陣(scm)的估計形式,獲得未知雜波協(xié)方差矩陣的估計值,并將估計矩陣帶入第一步形成的寬帶目標(biāo)glrt檢測統(tǒng)計量中,進(jìn)而替換其中的未知雜波協(xié)方差矩陣,即可得到距離擴(kuò)展目標(biāo)的兩步glrt檢測器,簡稱廣義自適應(yīng)匹配濾波(gamf)檢測器;相比距離擴(kuò)展目標(biāo)的一步glrt檢測器,gamf的檢測統(tǒng)計量計算復(fù)雜度較低,但其檢測性能亦有所下降。
4、值得注意的是,在無目標(biāo)情況(對應(yīng)h0假設(shè))下,多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)中僅含有純雜波,將其直接用于未知雜波協(xié)方差矩陣的估計,可有效改善矩陣估計精度,為后續(xù)距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測器設(shè)計提供有力支撐;且參與矩陣估計的待檢測距離單元數(shù)越多,矩陣估計精度改善越明顯。但與無目標(biāo)情況不同,在有目標(biāo)情況(對應(yīng)h1假設(shè))下,多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)中同時含有距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量和雜波分量,若將主數(shù)據(jù)直接用于未知雜波協(xié)方差矩陣的估計,主數(shù)據(jù)中所含距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量將對雜波協(xié)方差矩陣估計產(chǎn)生污染,進(jìn)而會降低未知雜波協(xié)方差矩陣的估計精度;此時參與矩陣估計的待檢測距離單元數(shù)越多,對雜波協(xié)方差矩陣估計產(chǎn)生的污染越嚴(yán)重,矩陣估計精度將下降越明顯,進(jìn)而會惡化后續(xù)距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測性能。
5、針對多通道寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測面臨的均勻輔助數(shù)據(jù)量較為有限的難題,如何充分挖掘有目標(biāo)假設(shè)下多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)中的可用雜波信息,在利用多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)雜波分量可用信息的同時,避免距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量對雜波協(xié)方差矩陣估計的污染,并充分結(jié)合可用輔助數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高未知雜波協(xié)方差矩陣估計精度,合理設(shè)計距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測器形式,保持恒虛警率(cfar)特性的同時,兼顧失配魯棒性和檢測性能間的有效平衡,是提升復(fù)雜環(huán)境下寬帶雷達(dá)探測能力的關(guān)鍵,也是多通道寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測面臨的難題之一。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的現(xiàn)有寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測面臨的均勻輔助數(shù)據(jù)量較為有限的難題,如何充分挖掘有目標(biāo)假設(shè)下多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)中的可用雜波信息,在充分利用主數(shù)據(jù)雜波分量可用信息的同時,避免距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量對雜波協(xié)方差矩陣估計的污染,設(shè)計出合適的雜波協(xié)方差矩陣估計方法,本發(fā)明通過挖掘有目標(biāo)假設(shè)下多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)中的雜波信息并結(jié)合可用輔助數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高未知雜波協(xié)方差矩陣估計精度,進(jìn)而設(shè)計合理的距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測器形式,在保證cfar特性的同時,兼顧距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測算法的失配魯棒性和檢測性能等多方面需求,提升復(fù)雜環(huán)境下多通道寬帶雷達(dá)對弱小目標(biāo)和失配目標(biāo)的自適應(yīng)檢測性能。
2、本發(fā)明的基于備擇假設(shè)全參數(shù)估計的目標(biāo)智能融合檢測方法,其特殊之處在于包括以下步驟:
3、步驟1)雷達(dá)系統(tǒng)從p個待檢測距離單元獲取主數(shù)據(jù)x,從與待檢測距離單元臨近的k個純雜波距離單元獲取k個輔助數(shù)據(jù);根據(jù)廣義似然比檢驗準(zhǔn)則,在雜波協(xié)方差矩陣m已知和距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點復(fù)幅度未知的條件下,求解距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點未知復(fù)幅度的最大似然估計,構(gòu)建僅基于主數(shù)據(jù)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測統(tǒng)計量;利用有目標(biāo)假設(shè)下主數(shù)據(jù)x和k個輔助數(shù)據(jù)的聯(lián)合復(fù)高斯條件概率密度函數(shù),通過對距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點未知復(fù)幅度進(jìn)行解耦,對未知雜波協(xié)方差矩陣求極值,在避免距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量污染雜波協(xié)方差矩陣估計的基礎(chǔ)上,構(gòu)建雜波協(xié)方差矩陣的全參數(shù)聯(lián)合最大似然估計方法,獲得未知雜波協(xié)方差矩陣的全參數(shù)聯(lián)合最大似然估計
4、步驟2)利用未知雜波協(xié)方差矩陣的全參數(shù)聯(lián)合最大似然估計將帶入步驟1)獲得的僅基于主數(shù)據(jù)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測統(tǒng)計量中,替換其中的未知雜波協(xié)方差矩陣m,構(gòu)建基于備擇假設(shè)全參數(shù)估計的目標(biāo)智能融合檢測方法的等效檢測統(tǒng)計量;
5、步驟3)為保持檢測方法的cfar特性,根據(jù)預(yù)設(shè)的虛警概率設(shè)置檢測門限t;將主數(shù)據(jù)x對應(yīng)的檢測統(tǒng)計量λ與檢測門限t進(jìn)行比較,若λ≥t,則判定當(dāng)前p個待檢測距離單元存在距離擴(kuò)展目標(biāo),主數(shù)據(jù)x不作為后續(xù)其他待檢測距離單元的輔助數(shù)據(jù);反之若λ<t,則判定當(dāng)前p個待檢測距離單元不存在距離擴(kuò)展目標(biāo),主數(shù)據(jù)x作為后續(xù)其他待檢測距離單元的輔助數(shù)據(jù)。
6、優(yōu)選的,步驟1)具體步驟包括:
7、由p個待檢測距離單元回波復(fù)幅值構(gòu)成p個待檢測數(shù)據(jù)向量xm(m=1,2,...,p),進(jìn)而構(gòu)建n×p維的主數(shù)據(jù)x=[x1,x2,...,xm,...,xp],即xm(m=1,2,...,p)表示第m個主數(shù)據(jù)分量,p為大于1的自然數(shù);以p個待檢測距離單元為中心,在其前后分別連續(xù)取一定數(shù)量的不包含目標(biāo)的距離單元回波復(fù)幅值,構(gòu)成k個只含純雜波的輔助數(shù)據(jù)yk(k=1,2,...,k),其中,xm和yk均為n×1維的復(fù)向量,n表示雷達(dá)接收陣元數(shù)與相干處理脈沖數(shù)的乘積,令y=[y1,y2,...,yk,...,yk]表示k個只含純雜波的輔助數(shù)據(jù)構(gòu)成的n×k維聯(lián)合數(shù)據(jù);p個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)中的雜波分量和輔助數(shù)據(jù)是相互統(tǒng)計獨立同分布的,均服從零均值復(fù)高斯分布,其雜波協(xié)方差矩陣m為n×n維的hermitian復(fù)數(shù)矩陣;第m個主數(shù)據(jù)分量表示為xm=amp+cm,其中復(fù)標(biāo)量am表示距離擴(kuò)展目標(biāo)第m個散射點的未知復(fù)幅度,令距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點未知復(fù)幅度向量a=[a1,a2,...,ap];p表示已知的空時導(dǎo)向矢量,是一個n×1維的單位向量,根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)工作參數(shù)確定;cm表示第m個待檢測距離單元觀測數(shù)據(jù)中n×1維的復(fù)高斯雜波分量;令k+p≥n。
8、在雜波協(xié)方差矩陣m已知的條件下,根據(jù)廣義似然比檢驗準(zhǔn)則,此時,僅距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點復(fù)幅度向量a未知,距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測統(tǒng)計量初步表示為
9、
10、其中,fx(x|m,h0)和fx(x|a,m,h1)分別表示無目標(biāo)假設(shè)(h0假設(shè))和有目標(biāo)假設(shè)(h1假設(shè)或稱備擇假設(shè))兩種假設(shè)下p個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)x在m已知時的復(fù)高斯分布條件概率密度函數(shù)(pdf);表示目標(biāo)函數(shù)對參數(shù)a求最大值;
11、距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點未知復(fù)幅度向量a的最大似然估計表示為
12、
13、其中,上標(biāo)h表示共軛轉(zhuǎn)置;
14、將未知復(fù)幅度向量a的最大似然估計帶入式(1),在雜波協(xié)方差矩陣m已知條件下,得僅基于主數(shù)據(jù)的距離擴(kuò)展目標(biāo)檢測統(tǒng)計量
15、
16、其中,|·|表示取復(fù)數(shù)的模值,∑表示求和。
17、在有目標(biāo)的h1假設(shè)下,主數(shù)據(jù)同時含有復(fù)高斯雜波分量和p個距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量,因此,可考慮綜合利用主數(shù)據(jù)中的雜波分量和輔助數(shù)據(jù)對未知雜波協(xié)方差矩陣m進(jìn)行智能聯(lián)合解耦估計,在h1假設(shè)下,主數(shù)據(jù)中的雜波分量和輔助數(shù)據(jù)服從獨立同分布的零均值復(fù)高斯分布,考慮到p個距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量的影響,p個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)的聯(lián)合條件pdf可表示為
18、
19、其中,exp[·]表示指數(shù)函數(shù),函數(shù)tr(·)和det(·)分別表示對矩陣求跡和求行列式;
20、函數(shù)f(x,y|a,m,h1)先對未知雜波協(xié)方差矩陣m求極值,進(jìn)而通過對距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點未知復(fù)幅度向量a進(jìn)行解耦并求極值;即:f(x,y|a,m,h1)先對矩陣m求導(dǎo),獲得導(dǎo)數(shù)為零時對應(yīng)的函數(shù)值;進(jìn)而利用該函數(shù)值對復(fù)向量a求導(dǎo),獲得導(dǎo)數(shù)為零時對應(yīng)的復(fù)幅度向量估計值,并用于求解矩陣m的解耦最大似然估計,最終得未知雜波協(xié)方差矩陣m的全參數(shù)聯(lián)合最大似然估計為
21、
22、其中,
23、優(yōu)選的,步驟2)具體步驟包括:
24、利用式(5)中未知雜波協(xié)方差矩陣的全參數(shù)聯(lián)合最大似然估計將其帶入式(3)中替換未知雜波協(xié)方差矩陣m,即可得基于備擇假設(shè)全參數(shù)估計的目標(biāo)智能融合檢測方法的等效檢測統(tǒng)計量
25、
26、其中,||·||表示取復(fù)向量的歐幾里得范數(shù)。
27、與距離擴(kuò)展目標(biāo)glrt檢測器相比,基于備擇假設(shè)全參數(shù)估計的目標(biāo)智能融合檢測方法對距離擴(kuò)展目標(biāo)導(dǎo)向矢量失配信號具有更強(qiáng)的檢測魯棒性;而相比gamf檢測器,本發(fā)明的檢測方法能充分挖掘并利用有目標(biāo)假設(shè)下多個待檢測距離單元的主數(shù)據(jù)中的可用雜波信息,在雜波協(xié)方矩陣估計方法中通過去除主數(shù)據(jù)中距離擴(kuò)展目標(biāo)p個散射點分量估計值,有效避免了主數(shù)據(jù)中可能存在的距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量對雜波協(xié)方差矩陣估計的污染,因此具有更好的檢測性能。綜合來看,本發(fā)明中基于備擇假設(shè)全參數(shù)估計的目標(biāo)智能融合檢測方法在保持cfar特性的同時,能有效剔除主數(shù)據(jù)中距離擴(kuò)展目標(biāo)散射點分量對雜波協(xié)方差矩陣估計的不利影響,有效兼顧了算法失配魯棒性和檢測性能間的合理平衡。
28、本發(fā)明的有益效果是:1)針對多通道寬帶雷達(dá)距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測面臨的均勻輔助數(shù)據(jù)量較為有限的難題,通過充分利用有目標(biāo)假設(shè)下主數(shù)據(jù)中多個雜波分量可用信息,在提高主數(shù)據(jù)中雜波信息利用率的同時,避免了距離擴(kuò)展目標(biāo)多散射點分量對雜波協(xié)方差矩陣估計的污染,基于主數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù),構(gòu)建了易于數(shù)學(xué)處理的雜波協(xié)方差矩陣的全參數(shù)聯(lián)合最大似然估計方法,進(jìn)一步提高了未知雜波協(xié)方差矩陣的估計精度,降低了對輔助數(shù)據(jù)量的需求,為實現(xiàn)小樣本條件下的距離擴(kuò)展目標(biāo)自適應(yīng)檢測提供了有力支撐;2)構(gòu)建了基于備擇假設(shè)全參數(shù)估計的目標(biāo)智能融合檢測方法,其檢測器具有閉合形式的表達(dá)式,且在保持cfar特性的同時,能有效剔除主數(shù)據(jù)中距離擴(kuò)展目標(biāo)多散射點分量對雜波協(xié)方差矩陣估計的不利影響,兼顧了算法檢測性能和失配魯棒性的性能平衡,提升了復(fù)雜環(huán)境下多通道寬帶雷達(dá)對弱小目標(biāo)和失配目標(biāo)的自適應(yīng)檢測性能。