CN106093925B - 一种多雷达联合检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多雷达联合检测方法，包括：S1、将多部雷达形成的多通道回波进行平方律检波，得到检波后的信号；S2、根据检波后的信号，进行基于信息熵的检测，得到检测结果；S3、根据所述检测结果，判断目标是否存在。本发明的检测方法，利用了不同通道回波SNR的差异进行检测，可以在多雷达形成的多通道回波SNR差异大的情况下，仍能很好的检测到目标，并且SNR差异越大，其检测性能越好。

Description

一种多雷达联合检测方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种多雷达联合检测方法。
背景技术
多雷达检测是利用空间分布的多部雷达，每部雷达不仅接收自己发射信号的回波，并且接收其它雷达发射信号的回波，从而获得不同方向相互独立的目标回波信号来抑制雷达目标空间起伏造成的检测性能的不稳定性。
在多雷达检测中，常用的一种检测方法是平方律检测法，当各通道的信噪比(SNR)相同时，平方律非相参积累检测器具有最优的检测效果。然而，在目标各向散射截面积不同、各雷达与目标距离不同等因素的影响下，各个通道的回波SNR将不同。在各通道SNR方差大时，平方律检测器性能将恶化，从而影响检测效率。
发明内容
基于上述问题，本发明提供一种多雷达联合检测方法，可以在多雷达形成的多通道回波SNR差异大的情况下，仍能很好的检测到目标。
为解决上述问题，本发明提供了一种多雷达联合检测方法，包括：
S1、将多部雷达形成的多通道回波进行平方律检波，得到检波后的信号；
S2、根据检波后的信号，进行基于信息熵的检测，得到检测结果；
S3、根据所述检测结果，判断目标是否存在。
其中，所述步骤S1具体为：
设定多部雷达形成的目标回波通道数为L，则在k时刻L个通道回波数据组成向量为：
x(k)＝[x1(k) x2(k) … xL(k)]
进行平方律检波后，L个通道的数据向量为：
xs(k)＝[|x1(k)|2 |x2(k)|2 … |xL(k)|2]；
其中，xl(k)为k时刻第l个通道的回波向量。
其中，所述步骤S2具体包括：
根据检波后的信号，计算时刻k的基于信息熵的检测统计量Tk：
Figure GDA0003012307610000021
其中，pl(k)为回波功率分布，且
Figure GDA0003012307610000022
其中，所述步骤S3具体为：
S31、根据预设的虚警概率确定检测门限TH；
S32、比较检测统计量Tk与检测门限TH的大小，判断目标是否存在，当所述检测统计量小于门限值时，则判为存在目标；反之，则不存在目标，即
Figure GDA0003012307610000023
本发明的多雷达联合检测方法，利用了不同通道回波SNR的差异进行检测，可以在多雷达形成的多通道回波SNR差异大的情况下，仍能很好的检测到目标，并且SNR差异越大，其检测性能越好。
附图说明
图1示出了本发明的一种多雷达联合检测方法的流程图；
图2示出了本发明的多雷达联合检测方法的仿真场景示意图；
图3示出了本发明的一个实施例中雷达数为7时不同检测方法的检测结果对比示意图；
图4示出了本发明的一个实施例中雷达数为10时不同检测方法的检测结果对比示意图；
图5示出了本发明的一个实施例中雷达数为15时不同检测方法的检测结果对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本发明提出的多雷达联合检测方法，利用了不同通道回波SNR的差异进行检测，可以在多雷达形成的多通道回波SNR差异大的情况下，仍能很好的检测到目标。
为了描述方便，本实施中设定多雷达二元假设检验模型如下。
多雷达系统中的每部雷达不仅接收自己发射信号的回波，并且接收其它雷达发射信号的回波，形成多通道回波数据。k时刻多雷达探测系统形成的L个通道的回波数据对应的二元假设检验问题可以写成如下形式
Figure GDA0003012307610000031
其中，第k时刻的第l个通道数据xl(k)为经过空时配准后的回波向量，L为多雷达系统的通道数。第k时刻、第l个通道的噪声nl(k)为均值为零、方差为σ2的白高斯噪声，并假设各个通道的噪声方差相同。第l个通道的信号复幅度为
Figure GDA0003012307610000032
Al(k)为k时刻l通道的回波信号的幅度，θl(k)为k时刻l通道的回波信号的相位，第k时刻L个通道的数据形成向量x(k)＝[x1(k) x2(k) … xL(k)]。
以下通过实施例，详细说明本发明的基于信息熵的多雷达联合检测方法。
图1示出了本发明的一种多雷达联合检测方法的流程图。
参照图1，本发明提供了一种多雷达联合检测方法，具体包括：
S1、将多部雷达形成的多通道回波进行平方律检波，得到检波后的信号；
具体地，本实施例设定多部雷达形成的目标回波通道数为L，则在k时刻L个通道回波数据组成向量为：
x(k)＝[x1(k) x2(k) … xL(k)]
进行平方律检波后，L个通道的数据向量为：
xs(k)＝[|x1(k)|2 |x2(k)|2 … |xL(k)|2]。
S2、根据检波后的信号，进行基于信息熵的检测，得到检测结果；具体过程为，根据检波后的信号，计算时刻k的基于信息熵的检测统计量Tk：
Figure GDA0003012307610000041
其中，pl(k)为回波功率分布，且
Figure GDA0003012307610000042
S3、根据所述检测结果，判断目标是否存在。该判断过程包括：
S31、根据预设的虚警概率确定检测门限TH；
S32、比较检测统计量Tk与检测门限TH的大小，判断目标是否存在，当所述检测统计量小于门限值时，则判为存在目标；反之，则不存在目标，即
Figure GDA0003012307610000043
本发明的基于信息熵的多雷达联合检测方法，在每个采用时刻，多个通道回波数据集合可认为是一个随机变量的可能的取值范围，对应的概率值为不同通道回波的功率归一化值，根据概率值可获得这一随机变量的信息熵。
假设第k时刻，L个通道回波数据组成向量，
x(k)＝[x1(k) x2(k) … xL(k)]
那么，定义第k时刻L个通道回波的信息熵为，
Figure GDA0003012307610000051
当采用平方律检波时，将上式定义的信息熵记作多通道回波的信息熵。并且上述的信息熵中概率密度为回波功率分布，
Figure GDA0003012307610000052
由此可知，通过求不同通道的回波功率在所有通道回波的和的比例，可得到各通道回波功率的概率。进而，通过回波功率的概率可得多通道回波的信息熵。
根据信息熵理论可知，当k时刻L个通道的回波功率的归一化概率相等，即p1(k)＝p2(k)＝…＝pL(k)＝1/L时，多雷达回波信息熵取得最大值，即目标回波在各个通道功率的概率分布越平坦熵值越大。在假定个通道噪声功率相同时，当存在目标且各通道回波SNR差异大时，各通道回波的功率差别大，对应的多通道回波信息熵小；当不存在目标时，各通道回波均为噪声，各通道回波功率差别小，对应的多通道回波信息熵大。因而，信息熵可用来判断是否存在各通道SNR差异大的目标。
在一个具体的实施例中，如图2是仿真场景示意图，图3、图4和图5为不同雷达数目情况下不同检测方法的仿真结果图。在本实施例中，多雷达系统通道总数L。虚警概率为Pfa＝10-4。最大通道回波RCS比最小通道回波RCS高30dB，噪声功率为1。仿真中考虑雷达数目为7、10和15这三种情况，进行仿真验证。
由仿真结果图2-图4可知，雷达数目越多，使得回波能量在各个通道的分配越分散，此时多雷达联合检测的包络检测器和平方律检波效果越差，而基于信息熵的多雷达联合检测效果越好。并且，信息熵检测性能最好，其次是平方律检测器，包络检测效果最差。因而，信息熵检测在多通道回波SNR差异大时具有很好的检测效果，弥补了平方律检测在各个通道回波SNR差别大时检测效果差的不足，与平方律检测形成了互补。
本发明的多雷达联合检测方法，利用了不同通道回波SNR的差异进行检测，可以在多雷达形成的多通道回波SNR差异大的情况下，仍能很好的检测到目标，并且SNR差异越大，其检测性能越好。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (3)

1.一种多雷达联合检测方法，其特征在于，包括：
S1、将多部雷达形成的多通道回波进行平方律检波，得到检波后的信号；
S2、根据检波后的信号，进行基于信息熵的检测，得到检测结果；
S3、根据所述检测结果，判断目标是否存在；
所述步骤S3具体为：
S31、根据预设的虚警概率确定检测门限TH；
S32、比较检测统计量Tk与检测门限TH的大小，判断目标是否存在，当所述检测统计量小于门限值时，则判为存在目标；反之，则不存在目标，即
Figure FDA0003012307600000011
2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，上述步骤S1具体为：
设定多部雷达形成的目标回波通道数为L，则在k时刻L个通道回波数据组成向量为：
x(k)＝[x1(k) x2(k) … xL(k)]
进行平方律检波后，L个通道的数据向量为：
xs(k)＝[|x1(k)|2 |x2(k)|2 … |xL(k)|2]；
其中，xl(k)为k时刻第l个通道的回波向量。
3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
根据检波后的信号，计算时刻k的基于信息熵的检测统计量Tk：
Figure FDA0003012307600000012
其中，pl(k)为回波功率分布，且
Figure FDA0003012307600000021
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