CN104076350A - 基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，涉及雷达目标检测领域，其步骤为：步骤1，对雷达回波数据进行分块得到分块回波数据；步骤2，对待检测单元的回波数据计算归一化多普勒谱；步骤3，根据归一化多普勒谱构造检测统计量；步骤4，给定虚警概率，通过蒙特卡罗实验得到检测门限；步骤5，根据检测统计量和检测门限判断目标是否存在，若检测统计量大于检测门限，则判定目标存在，反之，判定目标不存在。本发明主要解决现有技术中在雷达观测时间较短时检测性能不高的问题。本发明的方法具有一定的自适应性，适应于不同的海况、空时变化，而且在雷达观测时间较短时，能对海杂波背景下的漂浮目标进行有效的检测。

Description

基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法

技术领域

本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，用于对海面漂浮目标的检测。

背景技术

海杂波定义为雷达接收到的由海表面反射回来的信号，海面搜索雷达在对目标进行检测时，常常会受到海杂波的影响。海杂波的强度会随着雷达参数、雷达照射方向、海况、空气湿度等的不同而发生改变。在强海杂波背景下，浮标、浮冰、小船、海面漂浮物等这类海面漂浮目标很难通过传统能量累积的方法进行检测。针对海面漂浮目标检测问题，常用的方法是在空间和多普勒域进行高分辨观测。空间高分辨率是通过宽带脉冲和窄波束来实现，多普勒高分辨率需要对单一波位进行长时间的驻留观测得到。然而，在高空间分辨率和长时间驻留观测的情况下，海杂波和目标回波都表现出相当复杂的特性，这将影响传统目标检测方法的检测性能。

由于海杂波时域运动的复杂性，在研究初期常用统计学来研究海杂波的特性。随着对高分辨海杂波研究的深入，统计学模型也不断的发展完善，在此基础上出现了许多目标检测方法，其中包括许多自适应检测方法，如广义似然比检测、自适应匹配滤波、自适应归一化匹配滤波等。这些方法大都假定海杂波满足一定的统计模型，如K分布，复合高斯分布等。自适应检测算法对在多普勒域，目标与海杂波能有较好区分的情况下可以有效检测，然而当目标与杂波在多普勒域无法区分时，即目标的多普勒偏移在海杂波主杂波区范围时，无法对海面漂浮或低速目标进行检测。基于分形特征的检测方法在观测时间较长时达到了很好的检测结果，如J.Hu,J.B.Gao,F.L.Posner,Y.Zheng,W.W.Tung,“Targetdetection within sea clutter:a comparative study by fractal scaling analyses”.Fractals,14,187-204,2006.文献中就采用了该检测方法。但当雷达观测时间缩短时，该检测方法的检测性能出现明显的下降。在实际应用中，雷达通常无法进行较长时间的观测，因此基于分形特征的检测方法很难应用到实际中。

发明内容

本发明的目的在于克服已有技术的不足，提出一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，提高对海面漂浮目标的检测性能。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。

一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，雷达发射机发射连续的脉冲信号，雷达接收机接收到多脉冲的目标信号，将多脉冲的目标信号经过匹配滤波后得到沿着距离维和脉冲维连续的雷达回波数据X，对雷达回波数据X进行分块，即沿着脉冲维分为B块，得到B块分块回波数据(X₁,…,X_b,…,X_B)，b＝1,2,…,B；

步骤2，确定分块回波数据X_b中的待检测距离单元回波数据X_rb和参考距离单元回波数据X_pb；计算参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)；并根据参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)计算分块回波数据X_b中待检测单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)；

步骤3，根据归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)构造待检测距离单元回波数据X_rb的检测统计量ζ_rb；

步骤4，给定虚警概率f，通过蒙特卡罗实验得到用于判定待检测距离单元目标是否存在的检测门限T_ζ；

步骤5，根据分块回波数据Xb的检测统计量ζ_rb和检测门限T_ζ判断目标是否存在：

如果分块回波数据X_b的检测统计量ζ_rb大于等于检测门限T_ζ，则判定第b块回波数据X_b中待检测距离单元存在目标，反之，判定目标不存在。

上述技术方案的特点和进一步改进在于：

(1)步骤2包括以下子步骤：

(2a)从分块回波数据X_b中选取待检测距离单元r，待检测距离单元对应的数据为待检测距离单元回波数据X_rb；

(2b)选取P个参考距离单元，参考距离单元对应参考距离单元回波数据X_pb，p＝1,2,…,P，参考距离单元为待检测距离单元周围的临近距离单元；

计算每一个参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)：

$S_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right)=\frac{1}{N}|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{pb}}\left(n\right)\exp (-2\mathrm{\π}{f}_{d}n{T}_r){|}^2,-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r},p=\mathrm{1,2},\·\·\·,P,$

其中x_Pb(n)为参考距离单元回波数据X_pb的第n次回波，n为自然数，j为虚数单位，f_d为多普勒频率，N为FFT点数，T_r为脉冲重复周期，exp()代表以e为底的指数函数，P为选取参考距离单元总数；

(2c)根据P个参考距离单元的多普勒谱计算均值谱和标准差谱

$\begin{array}{c}{\hat{m}}_b\left(f_d\right)=\frac{1}{P}\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right),\\ s\hat{t}\left(f_d\right)=\frac{1}{P-1}\underset{p=1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}{(S_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right)-{\hat{m}}_b\left(f_d\right))}^2.\end{array};$

(2d)计算待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)：

$S_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)=\frac{1}{N}|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{rb}}\left(n\right)\exp (-2\mathrm{\π}{\mathrm{jf}}_{d}n{T}_r){|}^2,-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r},$

其中x_rb(n)为回波数据X_rb的第n次回波；

(2e)根据参考距离单元多普勒谱的均值谱标准差谱和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)计算分块回波数据X_b中待检测距离单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)：

${\mathrm{NDPS}}_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)\≡\frac{S_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)-{\hat{m}}_b\left(f_d\right)}{s\hat{t}{d}_b\left(f_d\right)}.$

(2)步骤3具体包括：

根据分块回波数据X_b中待检测距离单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)计算检测统计量ζ_rb：

${\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{rb}}=\underset{\mathrm{fd}}{\mathrm{\Σ}}\max \{0,{\mathrm{NDPS}}_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)-\mathrm{\λ}\},-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r}$

其中b表示第b块分块回波数据，取λ＝2,当雷达噪声系统更大时我们可以适当提高λ的值，max{0,NDPS_b(f_d)-λ}表示选取0和NDPS_b(f_d)-λ中的最大值，表示对不同多普勒频率下的max{0,NDPS_b(f_d)-λ}进行求和。

(3)步骤4包括以下子步骤：

(4a)当雷达对海工作时，雷达接收机接收到回波数据，数据分为纯杂波数据和包含目标的回波数据；选取分块回波数据X_b中的纯杂波回波数据X_c作为一组训练单元，该组训练单元共包含Q个距离单元，计算每个训练单元的归一化多普勒谱并计算出每个训练单元的检测统计量ζ_q，ζ_q＝[ζ_q1,ζ_q2,…，ζ_qb，…,ζ_qB]，得到共Q×B个训练单元的检测统计量；

(4b)设定虚警概率f，将Q×B个训练单元的检测统计量值按从大到小的顺序排列形成检测统计量序列，选取该检测统计量序列中第Q×B×f个元素作为检测门限T_ζ。

与现有技术相比，本发明具有突出的实质性特点和显著的进步。本发明与现有方法相比，具有以下优点：

1)本发明的检测方法具有一定的自适应性，能够随着海杂波多普勒谱的变化进行实时的更新，适应不同的海况、空间位置和时间。

2)本发明的检测方法提取了海杂波中的归一化多普勒谱特征，并利用这种特征构造了检测统计量对海面漂浮目标进行检测，相比于现有技术中的检测方法，检测性能得到了很大的提升，而且能够在观测时间较短时获得更好的检测效果。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

图1是本发明的实现流程图；

图2是用本发明的检测方法与现有的基于分形的检测方法对四种极化下的数据进行检测性能比较结果图；图中横坐标表示数据长度，即脉冲数，N表示总的脉冲数，纵坐标表示检测概率。

具体实施方式

参照图1，说明本发明一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，具体实现步骤如下：

步骤1，雷达发射机发射连续的脉冲信号，雷达接收机接收到多脉冲的目标信号，将多脉冲的目标信号经过匹配滤波后得到沿着距离维和脉冲维连续的雷达回波数据X，对雷达回波数据X进行分块，即沿着脉冲维分为B块，得到B块分块回波数据(X₁,…,X_b,…,X_B)，b＝1,2,…,B。

雷达回波数据X表示为一个M×L二维矩阵，M表示包含M个距离单元，L表示包含L个脉冲，根据脉冲数L对雷达回波数据X均匀分成块B块，B为大于1小于L的整数，具体大小根据脉冲数按经验取值。

由于雷达目标回波数据X的脉冲数较多，若将回波数据中所有脉冲累积进行检测，其检测结果并不能代表检测器的检测效果，因此对雷达回波数据沿脉冲维进行分块处理。

步骤2，确定分块回波数据X_b中的待检测距离单元回波数据X_rb和参考距离单元回波数据X_pb；计算参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)；并根据参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)计算分块回波数据X_b中待检测单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)。

(2a)从分块回波数据X_b中选取待检测距离单元r，待检测距离单元对应的数据为待检测距离单元回波数据X_rb；

(2b)选取P个参考距离单元，参考距离单元对应参考距离单元回波数据X_pb，p＝1,2,…,P，参考距离单元为待检测距离单元周围的临近距离单元。

计算每一个参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)：

$S_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right)=\frac{1}{N}|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{pb}}\left(n\right)\exp (-2\mathrm{\π}{f}_{d}n{T}_r){|}^2,-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r},p=\mathrm{1,2},\·\·\·,P,$

其中x_Pb(n)为参考距离单元回波数据X_pb的第n次回波，n为自然数，j为虚数单位，f_d为多普勒频率，N为FFT点数，T_r为脉冲重复周期，exp()代表以e为底的指数函数，P为选取参考距离单元总数；

(2c)根据P个参考距离单元的多普勒谱计算均值谱和标准差谱

$\begin{array}{c}{\hat{m}}_b\left(f_d\right)=\frac{1}{P}\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right),\\ s\hat{t}\left(f_d\right)=\frac{1}{P-1}\underset{p=1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}{(S_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right)-{\hat{m}}_b\left(f_d\right))}^2.\end{array};$

(2d)计算待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)：

$S_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)=\frac{1}{N}|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{rb}}\left(n\right)\exp (-2\mathrm{\π}{\mathrm{jf}}_{d}n{T}_r){|}^2,-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r},$

其中x_rb(n)为回波数据X_rb的第n次回波；

(2e)根据参考距离单元多普勒谱的均值谱标准差谱和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)计算分块回波数据X_b中待检测距离单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)：

${\mathrm{NDPS}}_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)\≡\frac{S_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)-{\hat{m}}_b\left(f_d\right)}{s\hat{t}{d}_b\left(f_d\right)}.$

步骤3，根据归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)构造待检测距离单元回波数据X_rb的检测统计量ζ_rb。

根据分块回波数据X_b中待检测距离单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)计算检测统计量ζ_rb：

${\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{rb}}=\underset{\mathrm{fd}}{\mathrm{\Σ}}\max \{0,{\mathrm{NDPS}}_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)-\mathrm{\λ}\},-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r}$

其中b表示第b块分块回波数据，λ为一个经验性固定门限，用来排除归一化多普勒谱中噪声起伏对检测统计量的影响，通常我们取λ＝2,当雷达噪声系统更大时我们可以适当提高λ的值，max{0,NDPS_b(f_d)-λ}表示选取0和NDPS_b(f_d)-λ中的最大值，表示对不同多普勒频率下的max{0,NDPS_b(f_d)-λ}进行求和。

计算出共B块分块回波数据中待检测距离单元的检测统计量ζ_r，ζ_r＝[ζ_r1,ζ_r2,…，ζ_rb，…,ζ_rB]。

步骤4，给定虚警概率f，通过蒙特卡罗实验得到用于判定待检测距离单元目标是否存在的检测门限T_ζ。

(4a)当雷达对海工作时，雷达接收机接收到回波数据，数据分为纯杂波数据和包含目标的回波数据。选取分块回波数据X_b中的纯杂波回波数据X_c作为一组训练单元，该组训练单元共包含Q个距离单元，计算每个训练单元的归一化多普勒谱并计算出每个训练单元的检测统计量ζ_q，ζ_q＝[ζ_q1,ζ_q2,…，ζ_qb，…,ζ_qB]，得到共Q×B个训练单元的检测统计量。

本步骤计算每个训练单元的检测统计量ζ_q的具体实现与步骤2,3相同。

(4b)设定虚警概率f，将Q×B个训练单元的检测统计量值按从大到小的顺序排列形成检测统计量序列，选取该检测统计量序列中第Q×B×f个元素作为检测门限T_ζ。

步骤5，根据分块回波数据X_b的检测统计量ζ_rb和检测门限T_ζ判断目标是否存在。

如果分块回波数据X_b的检测统计量ζ_rb大于等于检测门限T_ζ，则判定第b块回波数据X_b中待检测距离单元存在目标，反之，判定目标不存在。

本发明根据参考距离单元多普勒谱的均值、标准差和待检测距离单元的多普勒谱求取待检测距离单元的归一化多普勒谱，再通过归一化多普勒谱构建检测统计量，进一步通过蒙特卡罗实验确定检测门限，并与检测统计量进行比较来判定目标是否存在，相对于现有技术中没有方案通过求取待检测距离单元的归一化多普勒谱来构建检测统计量的情况，本发明的检测方案能够实现对海面漂浮目标的检测，而且相对于现有技术方案中的检测方法，检测性能得到了很大的提升。

本发明的效果可以通过以下实验进一步说明：

一、实验数据

本实验所用的雷达目标回波数据是1993年由加拿大McMaster大学Haykin教授带领的一批团队在加拿大东海岸采集的一批海杂波数据，雷达架设高度为30m，目标为直径为1米的圆球，表面用金属丝包裹。雷达载频为9.3GHz，波束宽度为0.9°，距离分辨率为30m，距离采样间隔为15m。每组数据包含四种极化数据，其中两种为同极化数据HH、VV，两种为交叉极化数据HV、VH。脉冲重复频率为1000Hz。

二、实验内容

设定虚警概率为0.001，参考距离单元总数为20，对四种极化数据采用本发明方法和基于分形的方法进行目标检测，在选用数据长度不同的情况下，其目标检测性能对比结果如图2所示。其中图2(a)为HH极化数据下检测性能比较图，图2(b)为VV极化数据下检测性能比较图，图2(c)为HV极化数据下检测性能比较图，图2(d)为VH极化数据下检测性能比较图。横坐标表示数据长度，即脉冲数，N表示总的脉冲数，纵坐标表示检测概率。图中实心圆所标注的曲线为采用本发明方法进行目标检测得到的检测概率曲线，方框所标注的曲线为采用基于分形的方法进行目标检测得到的检测概率曲线。

采用本发明基于归一化多普勒谱的目标检测方法与现有的基于分形的检测方法进行检测性能比较，从图2可以看出，本发明方法的检测性能明显提升。在数据长度较短时，检测概率也基本保持在0.6左右，数据长度较短，意味着雷达发射脉冲数较少，即说明雷达观测时间较短，在雷达观测时间较短时，本发明的方法也能获得相对较好的检测效果。

Claims (4)

1.一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，雷达发射机发射连续的脉冲信号，雷达接收机接收到多脉冲的目标信号，将多脉冲的目标信号经过匹配滤波后得到沿着距离维和脉冲维连续的雷达回波数据X，对雷达回波数据X进行分块，即沿着脉冲维分为B块，得到B块分块回波数据(X₁,…,X_b,…,X_B)，b＝1,2,…,B；

步骤2，确定分块回波数据X_b中的待检测距离单元回波数据X_rb和参考距离单元回波数据X_pb；计算参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)；并根据参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)计算分块回波数据X_b中待检测单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)；

步骤3，根据归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)构造待检测距离单元回波数据X_rb的检测统计量ζ_rb；

步骤4，给定虚警概率f，通过蒙特卡罗实验得到用于判定待检测距离单元目标是否存在的检测门限T_ζ；

步骤5，根据分块回波数据X_b的检测统计量ζ_rb和检测门限T_ζ判断目标是否存在：

如果分块回波数据X_b的检测统计量ζ_rb大于等于检测门限T_ζ，则判定第b块回波数据X_b中待检测距离单元存在目标，反之，判定目标不存在。

2.根据权利要求1所述的一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，其特征在于，步骤2包括以下子步骤：

(2a)从分块回波数据X_b中选取待检测距离单元r，待检测距离单元对应的数据为待检测距离单元回波数据X_rb；

(2b)选取P个参考距离单元，参考距离单元对应参考距离单元回波数据X_pb，p＝1,2,…,P，参考距离单元为待检测距离单元周围的临近距离单元；

计算每一个参考距离单元回波数据X_pb的多普勒谱S_pb(f_d)：

$S_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right)=\frac{1}{N}|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{pb}}\left(n\right)\exp (-2\mathrm{\π}{f}_{d}n{T}_r){|}^2,-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r},p=\mathrm{1,2},\·\·\·,P,$

其中x_Pb(n)为参考距离单元回波数据X_pb的第n次回波，n为自然数，j为虚数单位，f_d为多普勒频率，N为FFT点数，T_r为脉冲重复周期，exp()代表以e为底的指数函数，P为选取参考距离单元总数；

(2c)根据P个参考距离单元的多普勒谱计算均值谱和标准差谱

$\begin{array}{c}{\hat{m}}_b\left(f_d\right)=\frac{1}{P}\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right),\\ s\hat{t}\left(f_d\right)=\frac{1}{P-1}\underset{p=1}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}{(S_{\mathrm{pb}}\left(f_d\right)-{\hat{m}}_b\left(f_d\right))}^2.\end{array};$

(2d)计算待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)：

$S_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)=\frac{1}{N}|\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{rb}}\left(n\right)\exp (-2\mathrm{\π}{\mathrm{jf}}_{d}n{T}_r){|}^2,-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r},$

其中x_rb(n)为回波数据X_rb的第n次回波；

(2e)根据参考距离单元多普勒谱的均值谱标准差谱和待检测距离单元回波数据X_rb的多普勒谱S_rb(f_d)计算分块回波数据X_b中待检测距离单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)：

${\mathrm{NDPS}}_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)\≡\frac{S_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)-{\hat{m}}_b\left(f_d\right)}{s\hat{t}{d}_b\left(f_d\right)}.$

3.根据权利要求1所述的一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，其特征在于，步骤3具体包括：

根据分块回波数据X_b中待检测距离单元回波数据X_rb的归一化多普勒谱NDPS_rb(f_d)计算检测统计量ζ_rb：

${\mathrm{\ζ}}_{\mathrm{rb}}=\underset{\mathrm{fd}}{\mathrm{\Σ}}\max \{0,{\mathrm{NDPS}}_{\mathrm{rb}}\left(f_d\right)-\mathrm{\λ}\},-\frac{1}{2T_r}\≤f_d\≤\frac{1}{2T_r}$

其中b表示第b块分块回波数据，取λ＝2,max{0,NDPS_b(f_d)-λ}表示选取0和NDPS_b(f_d)-λ中的最大值，表示对不同多普勒频率下的max{0,NDPS_b(f_d)-λ}进行求和。

4.根据权利要求1所述的一种基于归一化多普勒谱的海面漂浮目标检测方法，其特征在于，步骤4包括以下子步骤：

(4a)当雷达对海工作时，雷达接收机接收到回波数据，数据分为纯杂波数据和包含目标的回波数据；选取分块回波数据X_b中的纯杂波回波数据X_c作为一组训练单元，该组训练单元共包含Q个距离单元，计算每个训练单元的归一化多普勒谱并计算出每个训练单元的检测统计量ζ_q，ζ_q＝[ζ_q1,ζ_q2,…，ζ_qb，…,ζ_qB]，得到共Q×B个训练单元的检测统计量；

(4b)设定虚警概率f，将Q×B个训练单元的检测统计量值按从大到小的顺序排列形成检测统计量序列，选取该检测统计量序列中第Q×B×f个元素作为检测门限T_ζ。