CN111025280B - 一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法 - Google Patents

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CN111025280B CN201911400398.7A CN201911400398A CN111025280B CN 111025280 B CN111025280 B CN 111025280B CN 201911400398 A CN201911400398 A CN 201911400398A CN 111025280 B CN111025280 B CN 111025280B
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Abstract

本发明公开了一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法。构建雷达传感器网络探测运动目标，采集运动目标的反射信号，处理反射信号得到仅包含多普勒频移的待估计信号；构建分布式最小总体误差熵模型；采用基于分布式最小总体误差熵模型的雷达测速方法对运动目标进行测速。本发明能便捷地对某一范围内的多个运动目标进行在线测速，在容易产生野值的环境噪声的影响下也能保证测速精度，且处理速度快，用时短。

Description

一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法
技术领域
本发明属于分布式信息处理、信息论学习领域，特别是涉及一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法。
背景技术
雷达测速方法一般基于多普勒效应。根据多普勒效应，雷达所接收到的运动目标反射回来的信号相对于初始的发射信号会产生一个多普勒频移。从多普勒频移中便可获得运动目标的速度信息，所以估计出多普勒频移便可完成测速任务。
在雷达测速中，一种测速方法的精确性和鲁棒性是必要的。传统的单节点测速方法可能会有采样时间受限，对噪声的鲁棒性不足等缺点。雷达传感器网络是由大量雷达节点构成的分布式网络系统，它能够协同地实时监测、采集网络覆盖区域中监测对象的物理信息，并对其进行处理和传输。分布式自适应估计方法无需中央处理单元，有着高的可靠性和鲁棒性；它通过各节点的信息处理与融合，减小网络的数据传输和处理，有效地节省了带宽的资源，在雷达测速领域有重要应用价值。
现在大多数自适应估计方法一般通过均方误差的最小化来实现参数估计，但该方法只有在高斯噪声环境下，估计结果才是最优的。在实际应用中，雷达节点采集到的信号可能会受环境噪声的干扰，相较于高斯噪声，这些环境噪声更复杂、更容易产生野值。因此通过均方误差的最小化来实现参数估计是不太合适的。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题，本发明的目的在于针对反射信号是分布式采集的且受容易产生野值的环境噪声的影响这样一种实际情况，提出了一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法。
如图1所示，本发明所采用的技术方案具体包括如下步骤：
(1)构建雷达传感器网络探测运动目标，采集运动目标的反射信号，处理反射信号得到仅包含多普勒频移的待估计信号；
(2)构建分布式最小总体误差熵模型；
(3)采用基于分布式最小总体误差熵模型的雷达测速方法对运动目标进行测速。
所述步骤(1)中，雷达传感器网络是由部署在地面的多个多普勒雷达组成，各雷达间地位平等，任意两个雷达间的距离若小于预设距离阈值，则该两个雷达间通过无线/有线方式互相连接并进行通信；以雷达作为节点组件，以两个雷达间的通信关系作为节点的连接，组建雷达传感器网络。
所述步骤(1)中，处于雷达传感器网络中心的一个雷达节点向空中发射频率固定的连续窄带信号，发射的连续窄带信号遇到运动目标反射后被雷达传感器网络的雷达节点接收，运动目标的反射信号是由雷达传感器网络采集获得的，每个雷达节点采集各自监测范围内的运动目标的反射信号。
在每个雷达节点，雷达节点包括天线、频率滤波器和一阶陷波器系统，天线接收到的运动目标的反射信号经过频率滤波器，采集到的反射信号被处理为仅包含多普勒频移的待估计信号，待估计信号表示为：
Figure GDA0003215071980000021
式中，xk(n)是雷达节点k在n时刻的待估计信号；M是运动目标的总数，m是运动目标的序数；Bk,m和
Figure GDA0003215071980000022
分别是雷达节点k的待估计信号的第m个分量的幅值和相位；ej(·)是复指数函数，其中j是虚部单位且
Figure GDA0003215071980000023
Δwm是第m个运动目标对应的多普勒频移；fs是雷达节点接收运动目标的反射信号的采样频率；vk(n)是雷达节点k在n时刻的环境噪声，该环境噪声加性零均值的并且是非高斯分布的或者非圆的。
所述的雷达传感器网络是全连接的，即在雷达传感器网络中不存在孤立的不与其他任何雷达节点通信的雷达节点。
所述的雷达传感器网络中的每个雷达节点的监测范围可以相互重叠，共同接收采集运动目标的反射信号。
所述步骤(2)中，分布式最小总体误差熵模型采用以下方式建立：
(2.1)每个雷达节点内部设有一个一阶陷波器系统，频率滤波器的输出端连接一阶陷波器系统，一阶陷波器系统由多个一阶陷波器以级联的方式组成，一阶陷波器的数量和运动目标的数量相同；使用部署在每个雷达节点内部的一阶陷波器系统处理步骤(1)得到的待估计信号，得到一阶陷波器系统的输出：
依据一阶陷波器的时域特性，得到在雷达节点k的第m个一阶陷波器在n时刻的输出为：
ok,m(n)＝-βbmok,m(n-1)+ok,m-1(n)+bmok,m-1(n-1)
Figure GDA0003215071980000031
式中，β是控制一阶陷波器阻带带宽的参数，是小于1的；ok,m(n)是雷达节点k的第m个一阶陷波器在n时刻的输出，ok,m-1(n-1)是雷达节点k的第m-1个一阶陷波器在n-1时刻的输出，也即为第m个一阶陷波器在n-1时刻的输入，bm表示第m个一阶陷波器的多普勒频移参数，ej(·)是复指数函数，j表示虚部单位；
当m＝1时，ok,m-1(n)＝xk(n)，ok,m-1(n)是雷达节点k的第一个一阶陷波器在n时刻的输入。ok,M(n)是雷达节点k的最后一个一阶陷波器在n时刻的输出。
(2.2)使用香农熵界估计器估计雷达节点的总体误差熵，并根据总体误差熵建立雷达节点的局部目标函数，具体为：
(2.2.1)针对每个雷达节点，根据对多普勒频移参数bm在n时刻的估计值使用下式计算出n时刻的总体误差：
Figure GDA0003215071980000032
bk(n)＝[bk,1(n),bk,2(n),...,bk,M(n)]T
式中，bk,m(n)是雷达节点k在n时刻对多普勒频移参数bm,m＝1,2,...M的估计值；||bk(n)||2为bk(n)的二范数；bk(n)表示雷达节点k在n时刻的各个对多普勒频移参数的估计值构成的多普勒频移参数估计向量；ok(n)是雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出，ok(n)＝ok,M(n)，
Figure GDA0003215071980000033
表示雷达节点k在n时刻的总体误差；
(2.2.2)对总体误差
Figure GDA0003215071980000034
的实部和虚部采用以下公式进行线性分解得到统计独立的实值变量u、v和r：
Figure GDA0003215071980000035
Figure GDA0003215071980000036
Figure GDA0003215071980000037
式中，u、v和r分别表示第一、第二、第三实值变量；
Figure GDA0003215071980000038
表示总体误差
Figure GDA0003215071980000039
的实部，
Figure GDA00032150719800000310
表示总体误差
Figure GDA00032150719800000311
的虚部，下角标R为取实部，下角标I为取虚部；
Figure GDA00032150719800000312
是预设的总体误差
Figure GDA00032150719800000313
实部的方差，
Figure GDA00032150719800000314
是预设的总体误差
Figure GDA00032150719800000315
虚部的方差，ρ是预设的总体误差
Figure GDA0003215071980000041
实部与虚部的协方差；σR是预设的总体误差
Figure GDA0003215071980000042
实部的标准差；Δ1表示第一中间实值变量，Δ2表示第二中间实值变量；
(2.2.3)针对每个雷达节点，使用测量函数和负熵函数计算得到总体误差的香农熵界I的最紧上界
Figure GDA0003215071980000043
Figure GDA0003215071980000044
式中，
Figure GDA0003215071980000045
是雷达节点k在n时刻的总体误差在排列序数i1,i2下的香农熵界；I[I]表示香农熵界I的最大排列个数，i1,i2是香农熵界I的测量函数与负熵函数的排列序数；Y[I]是香农熵界I的负熵函数，香农熵界I的负熵函数无显示的函数表达式，根据预设的一些香农熵界I的负熵函数变量与对应的香农熵界I的负熵函数值，可由样条插值法获得任意香农熵界I的负熵函数变量所对应的香农熵界I的负熵函数值
Figure GDA0003215071980000046
表示第i1个香农熵界I的负熵函数，
Figure GDA0003215071980000047
表示第i2个香农熵界I的负熵函数；E[·]是求期望函数；G[I]是香农熵界I的测量函数，
Figure GDA0003215071980000048
表示第i1个香农熵界I的测量函数，
Figure GDA0003215071980000049
表示第i2个香农熵界I的测量函数，均由下表获得，下表中x＝u或x＝v；
Figure GDA00032150719800000410
(2.2.4)针对每个雷达节点，使用测量函数和负熵函数计算得到总体误差的香农熵界П的最紧上界
Figure GDA00032150719800000411
Figure GDA00032150719800000412
式中，
Figure GDA00032150719800000413
是雷达节点k在n时刻的总体误差在序数i下的香农熵界；I[П]表示香农熵界П的最大排列个数，i是香农熵界П的测量函数与负熵函数的序数；Y[П]是香农熵界П的负熵函数，香农熵界П的负熵函数无显示的函数表达式，根据预设的一些香农熵界П的负熵函数变量与对应的香农熵界П的负熵函数值，可由样条插值法获得任意香农熵界П的负熵函数变量所对应的香农熵界I的负熵函数值
Figure GDA0003215071980000051
表示第i个香农熵界П的负熵函数；E[·]是求期望函数；G[П]是香农熵界П的测量函数，G[П](x)表示第i个香农熵界II的测量函数，由下表获得，下表中x＝r；
Figure GDA0003215071980000052
(2.2.5)针对每个雷达节点，比较步骤(2.2.3)得到的香农熵界I的最紧上界和步骤(2.2.4)得到的香农熵界П的最紧上界，选择其中最小的作为总体误差熵的估计值。
基于总体误差熵的估计值，具体建立以下公式表示的雷达节点的局部目标函数作为分布式最小总体误差熵模型：
Figure GDA0003215071980000053
式中，bk(n)表示雷达节点k在n时刻的各个多普勒频移参数构成的多普勒频移参数向量，
Figure GDA0003215071980000054
是雷达节点k在n时刻的总体误差熵的估计值。
所述步骤(3)中，具体为：
(3.1)针对每个雷达节点，首先计算出雷达节点在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量：
(3.1.1)当香农熵界I的最紧上界为总体误差熵的估计值时，具体采用以下公式计算雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量ψk(n+1)：
Figure GDA0003215071980000055
Figure GDA0003215071980000056
Figure GDA0003215071980000057
Figure GDA0003215071980000061
式中，μ是学习步长；y[I]是香农熵界I的负熵函数的导数，
Figure GDA0003215071980000062
表示第i1个香农熵界I的负熵函数的导数，
Figure GDA0003215071980000063
表示第i2个香农熵界I的负熵函数；g[I]是香农熵界I的测量函数的导数，
Figure GDA0003215071980000064
表示第i1个香农熵界I的测量函数的导数，
Figure GDA0003215071980000065
表示第i2个香农熵界I的测量函数的导数；bk(n)*表示雷达节点k在n时刻的多普勒频移参数估计向量的共轭，上角标*为求共轭操作，
Figure GDA0003215071980000066
是第一中间实值变量Δ1相对于bk(n)*的导数，
Figure GDA0003215071980000067
是第一实值变量u相对于bk(n)*的导数，
Figure GDA0003215071980000068
是第二实值变量v相对于bk(n)*的导数。
且上述公式还具有：
Figure GDA0003215071980000069
Figure GDA00032150719800000610
Figure GDA00032150719800000611
Figure GDA00032150719800000612
Figure GDA00032150719800000613
Figure GDA00032150719800000614
Figure GDA0003215071980000071
其中，
Figure GDA0003215071980000072
表示雷达节点k在n时刻的各个一阶陷波器的组合信号构成的组合信号向量的共轭，
Figure GDA0003215071980000073
Figure GDA0003215071980000074
是雷达节点k的第m个一阶陷波器在n时刻的组合信号，
Figure GDA0003215071980000075
oR表示雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出ok(n)的实部；oI表示雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出ok(n)的虚部，ok(n)*表示雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出ok(n)的共轭，
Figure GDA0003215071980000076
均表示求导数操作。
(3.1.2)当香农熵界П的最紧上界为总体误差熵的估计值时，具体采用以下公式计算雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量ψk(n+1)：
Figure GDA0003215071980000077
Figure GDA0003215071980000078
Figure GDA0003215071980000079
式中，μ是学习步长；y[П]是香农熵界П的负熵函数的导数，
Figure GDA00032150719800000710
表示第i个香农熵界П的负熵函数的导数；g[П]是香农熵界П的测量函数的导数，
Figure GDA00032150719800000711
表示第i个香农熵界П的测量函数的导数，
Figure GDA00032150719800000712
是第三实值变量r相对于bk(n)*的导数。
且上述公式还具有：
Figure GDA00032150719800000713
Figure GDA00032150719800000714
Figure GDA00032150719800000715
Figure GDA0003215071980000081
Figure GDA0003215071980000082
Figure GDA0003215071980000083
Figure GDA0003215071980000084
其中，
Figure GDA0003215071980000085
是第二中间实值变量Δ2相对于bk(n)*的导数。
(3.2)然后，通过雷达节点k与邻居雷达节点进行多普勒频移参数向量bk(n)的信息交换，采用以下公式表示的扩散式融合方式计算获得每个雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数估计向量bk(n+1)：
Figure GDA0003215071980000086
式中，Nk是由雷达节点k以及自身所有邻居雷达节点构成的集合；clk表示雷达节点k接收邻居雷达节点l的信息加权系数，clk为非负标量。ψl(n+1)为雷达节点l在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量。
所述步骤(3.2)获得多普勒频移参数估计向量bk(n+1)后，使用以下公式获得运动目标的速度：
Figure GDA0003215071980000087
式中，vm是第m个运动目标的速度；c是光传播的速度；w0是雷达节点的发射信号的角频率，各个雷达节点的发射信号的角频率相同。K是雷达节点的总个数。
本发明有益效果：
1)本发明由于采用分布式的处理方式，各个雷达节点都可以处理采集到的反射信号数据，因此不需要将原始反射信号数据集中到某一个数据处理中心，就能便捷地对网络覆盖区域内的多个运动目标进行在线测速，并且具有更小的通信代价和更强的鲁棒性。
2)当雷达节点采集到的信号受容易产生野值的环境噪声的干扰时，使用基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法比使用基于最小均方误差的方法速度更快，精度更高。
附图说明
图1是本发明方法的框架流程图。
图2是本发明的雷达传感器网络示意图。
图3是本发明的实现流程图。
图4是实施例对应的本发明的方法与基于最小均方误差方法的比较图。
图5是实施例对应的本发明的方法的测速结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的阐述。
如附图3所示，本发明方法实现步骤如下：
1、构建雷达传感器网络探测运动目标
雷达传感器网络是由部署在地面的多个多普勒雷达组成，各雷达间地位平等，任意两个雷达间的距离小于预设距离阈值，则该两个雷达间通过无线/有线方式互相连接并进行通信；以雷达作为节点组件，以两个雷达间的通信关系作为节点的连接，组建雷达传感器网络；
2、确定雷达传感器网络的信息加权系数并初始化参数
非负标量clk表示雷达节点k接收邻居雷达节点l的信息加权系数。也就是说，当雷达节点l不属于雷达节点k的邻居雷达节点集时，clk＝0。我们使用以下公式计算该非负标量
Figure GDA0003215071980000091
式中，nk和nl分别表示雷达节点k和雷达节点l的连接度。信息加权系数确定后，初始化每个雷达节点的估计量bk(0)及中间估计量ψk(0)。还需要确定每步学习步长μ
3、雷达节点采集运动目标的反射信号并将其处理得到待估计信号
处于雷达传感器网络中心的一个雷达节点向空中发射频率固定的连续窄带信号，发射的连续窄带信号遇到运动目标反射后被雷达传感器网络的雷达节点接收，运动目标的反射信号是由雷达传感器网络采集获得的，每个雷达节点采集各自监测范围内的运动目标的反射信号。
在每个雷达节点，经过频率滤波器，采集到的反射信号被处理为仅包含多普勒频移的待估计信号：
Figure GDA0003215071980000101
4、得到每个雷达节点的一阶陷波器系统的输出
针对每个雷达节点，获得的待估计信号会被时序地处理。依据一阶陷波器时域特性，可以得到在雷达节点k的第m个一阶陷波器在n时刻的输出为
ok,m(n)＝-βbmok,m(n-1)+ok,m-1(n)+bmok,m-1(n-1)
当m＝1时，ok,m-1(n)＝xk(n)，ok,m-1(n)是雷达节点k的第一个一阶陷波器在n时刻的输入。ok,M(n)是雷达节点k的最后一个一阶陷波器在n时刻的输出。ok(n)是雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出，ok(n)＝ok,M(n)
5、针对每个雷达节点，分别计算总体误差的香农熵界I的最紧上界和香农熵界П的最紧上界：
通过下式计算总体误差的香农熵界I的最紧上界
Figure GDA0003215071980000102
通过下式计算总体误差的香农熵界П的最紧上界
Figure GDA0003215071980000103
6、针对每个雷达节点，计算出其在n+1时刻多普勒频移参数中间估计向量
当香农熵界I的最紧上界小于香农熵界П的最紧上界时，具体采用以下公式计算雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量：
Figure GDA0003215071980000104
否则，采用以下公式计算雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量：
Figure GDA0003215071980000105
7、针对每个雷达节点，计算出其在n+1时刻的多普勒频移参数估计向量
通过雷达节点k与邻居雷达节点进行信息交换，采用以下公式表示的扩散式融合方式计算获得雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数估计向量：
Figure GDA0003215071980000111
8、使用以下公式获得运动目标的速度：
Figure GDA0003215071980000112
为了验证本发明的性能，按照本发明方法进行仿真实验的实施例及其实施情况是：
在本实验中，考虑一个由20个雷达节点组成的雷达传感器网络。传感器节点随机分布在一个平面区域中，传感器节点之间的通信距离为1。在这次模拟实验中，设置雷达的发射信号频率为30MHz。设置飞行目标相对于雷达传感器网络的速度分别为250m/s，500m/s和750m/s。设置雷达节点的采样频率为600Hz。
测速过程中，以雷达节点1和雷达节点13在第4时刻为例，雷达节点1的香农熵界I的最紧上界小于香农熵界П的最紧上界，所以选择使用香农熵界I的最紧上界的梯度计算雷达节点在第5时刻的多普勒频移参数中间估计向量；雷达节点13的香农熵界I的最紧上界大于香农熵界П的最紧上界，所以选择使用香农熵界П的最紧上界的梯度计算雷达节点在第5时刻的多普勒频移参数中间估计向量。
测量值与真实值之间的均方偏差(mean square deviation,MSD)是衡量测量结果的有效指标，在接下来的实验中，将使用均方偏差对测速方法进行性能评估。实验结果如图4所示，本发明的方法相比于基于最小均方误差的方法，均方偏差更小，均方偏差减小速度更快，也即意味着本发明的方法速度更快，精度更高。
图5是实施例对应的本发明的方法的测速结果图，从图中可以看出，本发明的方法的测速结果与设置速度几乎一致。
由此实施例可见，本发明能便捷地对某一范围内的多个运动目标进行在线测速，在容易产生野值的环境噪声的影响下也能保证测速精度，且处理速度快，用时短。

Claims (6)

1.一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法，其特征在于包括以下几个步骤：
(1)构建雷达传感器网络探测运动目标，采集运动目标的反射信号，处理反射信号得到仅包含多普勒频移的待估计信号；
(2)构建分布式最小总体误差熵模型；
(3)采用基于分布式最小总体误差熵模型的雷达测速方法对运动目标进行测速；
所述步骤(2)中，分布式最小总体误差熵模型采用以下方式建立：
(2.1)每个雷达节点内部设有一个一阶陷波器系统，频率滤波器的输出端连接一阶陷波器系统，一阶陷波器系统由多个一阶陷波器以级联的方式组成，一阶陷波器的数量和运动目标的数量相同；使用部署在每个雷达节点内部的一阶陷波器系统处理步骤(1)得到的待估计信号，得到一阶陷波器系统的输出：
依据一阶陷波器的时域特性，得到在雷达节点k的第m个一阶陷波器在n时刻的输出为：
ok,m(n)＝-βbmok,m(n-1)+ok,m-1(n)+bmok,m-1(n-1)
Figure FDA0003215071970000011
式中，β是控制一阶陷波器阻带带宽的参数；ok,m(n)是雷达节点k的第m个一阶陷波器在n时刻的输出，ok,m-1(n-1)是雷达节点k的第m-1个一阶陷波器在n-1时刻的输出，也即为第m个一阶陷波器在n-1时刻的输入，bm表示第m个一阶陷波器的多普勒频移参数，ej(·)是复指数函数，j表示虚部单位，Δwm是第m个运动目标对应的多普勒频移；fs是雷达节点接收运动目标的反射信号的采样频率；
(2.2)使用香农熵界估计器估计雷达节点的总体误差熵，并根据总体误差熵建立雷达节点的局部目标函数，具体为：
(2.2.1)针对每个雷达节点，根据对多普勒频移参数bm在n时刻的估计值使用下式计算出n时刻的总体误差：
Figure FDA0003215071970000012
bk(n)＝[bk,1(n),bk,2(n),...,bk,M(n)]T
式中，bk,m(n)是雷达节点k在n时刻对多普勒频移参数bm,m＝1,2,...M的估计值；||bk(n)||2为bk(n)的二范数；bk(n)表示雷达节点k在n时刻的各个对多普勒频移参数的估计值构成的多普勒频移参数估计向量；ok(n)是雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出，ok(n)＝ok,M(n)，
Figure FDA0003215071970000021
表示雷达节点k在n时刻的总体误差；
(2.2.2)对总体误差
Figure FDA0003215071970000022
的实部和虚部采用以下公式进行线性分解得到统计独立的实值变量u、v和r：
Figure FDA0003215071970000023
Figure FDA0003215071970000024
Figure FDA0003215071970000025
式中，u、v和r分别表示第一、第二、第三实值变量；
Figure FDA0003215071970000026
表示总体误差
Figure FDA0003215071970000027
的实部，
Figure FDA0003215071970000028
表示总体误差
Figure FDA0003215071970000029
的虚部；
Figure FDA00032150719700000210
是总体误差
Figure FDA00032150719700000211
实部的方差，
Figure FDA00032150719700000212
是总体误差
Figure FDA00032150719700000213
虚部的方差，ρ是总体误差
Figure FDA00032150719700000214
实部与虚部的协方差；σR是总体误差
Figure FDA00032150719700000215
实部的标准差；Δ1表示第一中间实值变量，Δ2表示第二中间实值变量；
(2.2.3)针对每个雷达节点，使用测量函数和负熵函数计算得到总体误差的香农熵界I的最紧上界
Figure FDA00032150719700000216
Figure FDA00032150719700000217
式中，
Figure FDA00032150719700000218
是雷达节点k在n时刻的总体误差在排列序数i1,i2下的香农熵界；I[I]表示香农熵界I的最大排列个数，i1,i2是香农熵界I的测量函数与负熵函数的排列序数；
Figure FDA00032150719700000219
表示第i1个香农熵界I的负熵函数
Figure FDA00032150719700000220
表示第i2个香农熵界I的负熵函数；E[·]是求期望函数；
Figure FDA00032150719700000221
表示第i1个香农熵界I的测量函数，
Figure FDA00032150719700000222
表示第i2个香农熵界I的测量函数，均通过以下方式获得，其中x＝u或x＝v；
若为第1个香农熵界I的测量函数，则G[I](x)表达式为x4；
若为第2个香农熵界I的测量函数，则G[I](x)表达式为
Figure FDA00032150719700000223
若为第3个香农熵界I的测量函数，则G[I](x)表达式为
Figure FDA00032150719700000224
若为第4个香农熵界I的测量函数，则G[I](x)表达式为
Figure FDA0003215071970000031
(2.2.4)针对每个雷达节点，使用测量函数和负熵函数计算得到总体误差的香农熵界П的最紧上界
Figure FDA0003215071970000032
Figure FDA0003215071970000033
式中，
Figure FDA0003215071970000034
是雷达节点k在n时刻的总体误差在序数i下的香农熵界；I[П]表示香农熵界П的最大排列个数，i是香农熵界П的测量函数与负熵函数的序数；Yi [П]{·}表示第i个香农熵界П的负熵函数；E[·]是求期望函数；G[П](x)表示第i个香农熵界II的测量函数，通过以下方式获得，其中x＝r；
若为第1个香农熵界П的测量函数，则G[П](x)表达式为x4；
若为第2个香农熵界П的测量函数，则G[П](x)表达式为
Figure FDA0003215071970000035
(2.2.5)针对每个雷达节点，比较步骤(2.2.3)得到的香农熵界I的最紧上界和步骤(2.2.4)得到的香农熵界П的最紧上界，选择其中最小的作为总体误差熵的估计值；
具体建立以下公式表示的雷达节点的局部目标函数作为分布式最小总体误差熵模型：
Figure FDA0003215071970000036
式中，bk(n)表示雷达节点k在n时刻的各个多普勒频移参数构成的多普勒频移参数向量，
Figure FDA0003215071970000037
是雷达节点k在n时刻的总体误差熵的估计值。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法，其特征在于：所述步骤(1)中，雷达传感器网络是由部署在地面的多个多普勒雷达组成，各雷达间地位平等，任意两个雷达间的距离若小于预设距离阈值，则该两个雷达间通过无线/有线方式互相连接并进行通信；以雷达作为节点组件，以两个雷达间的通信关系作为节点的连接，组建雷达传感器网络；处于雷达传感器网络中心的一个雷达节点向空中发射频率固定的连续窄带信号，发射的连续窄带信号遇到运动目标反射后被雷达传感器网络的雷达节点接收，每个雷达节点采集各自监测范围内的运动目标的反射信号；
在每个雷达节点，接收到的运动目标的反射信号经过频率滤波器，采集到的反射信号被处理为仅包含多普勒频移的待估计信号，待估计信号表示为：
Figure FDA0003215071970000038
式中，xk(n)是雷达节点k在n时刻的待估计信号；M是运动目标的总数，m是运动目标的序数；Bk,m和
Figure FDA0003215071970000041
分别是雷达节点k的待估计信号的第m个分量的幅值和相位；ej(·)是复指数函数，其中j是虚部单位且
Figure FDA0003215071970000042
vk(n)是雷达节点k在n时刻的环境噪声。
3.根据权利要求2所述的一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法，其特征在于：所述的雷达传感器网络是全连接的，即在雷达传感器网络中不存在孤立的不与其他任何雷达节点通信的雷达节点。
4.根据权利要求2所述的一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法，其特征在于：所述的雷达传感器网络中的每个雷达节点的监测范围可以相互重叠，共同接收采集运动目标的反射信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法，其特征在于：所述步骤(3)中，具体为：
(3.1)针对每个雷达节点，首先计算出雷达节点在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量：
(3.1.1)当香农熵界I的最紧上界为总体误差熵的估计值时，具体采用以下公式计算雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量ψk(n+1)：
Figure FDA0003215071970000043
Figure FDA0003215071970000044
Figure FDA0003215071970000045
Figure FDA0003215071970000046
Figure FDA0003215071970000047
式中，u表示第一实值变量，μ是学习步长；y[I]是香农熵界I的负熵函数的导数，
Figure FDA0003215071970000048
表示第i1个香农熵界I的负熵函数的导数，
Figure FDA0003215071970000049
表示第i2个香农熵界I的负熵函数；g[I]是香农熵界I的测量函数的导数，
Figure FDA0003215071970000051
表示第i1个香农熵界I的测量函数的导数，
Figure FDA0003215071970000052
表示第i2个香农熵界I的测量函数的导数；bk(n)*表示雷达节点k在n时刻的多普勒频移参数估计向量的共轭，上角标*为求共轭操作，
Figure FDA0003215071970000053
是第一中间实值变量Δ1相对于bk(n)*的导数，
Figure FDA0003215071970000054
是第一实值变量u相对于bk(n)*的导数，
Figure FDA0003215071970000055
是第二实值变量v相对于bk(n)*的导数；
且上述公式还具有：
Figure FDA0003215071970000056
Figure FDA0003215071970000057
Figure FDA0003215071970000058
Figure FDA0003215071970000059
Figure FDA00032150719700000510
Figure FDA00032150719700000511
Figure FDA00032150719700000512
其中，
Figure FDA00032150719700000513
表示雷达节点k在n时刻的各个一阶陷波器的组合信号构成的组合信号向量的共轭，
Figure FDA00032150719700000514
是雷达节点k的第m个一阶陷波器在n时刻的组合信号，
Figure FDA00032150719700000515
oR表示雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出ok(n)的实部；oI表示雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出ok(n)的虚部，ok(n)*表示雷达节点k在n时刻的一阶陷波器系统的输出ok(n)的共轭，
Figure FDA00032150719700000516
均表示求导数操作；
(3.1.2)当香农熵界П的最紧上界为总体误差熵的估计值时，具体采用以下公式计算雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量ψk(n+1)：
Figure FDA0003215071970000061
Figure FDA0003215071970000062
Figure FDA0003215071970000063
式中，μ是学习步长；y[П]是香农熵界П的负熵函数的导数，
Figure FDA0003215071970000064
表示第i个香农熵界П的负熵函数的导数；g[П]是香农熵界П的测量函数的导数，
Figure FDA0003215071970000065
表示第i个香农熵界П的测量函数的导数，
Figure FDA0003215071970000066
是第三实值变量r相对于bk(n)*的导数；
且上述公式还具有：
Figure FDA0003215071970000067
Figure FDA0003215071970000068
Figure FDA0003215071970000069
Figure FDA00032150719700000610
Figure FDA00032150719700000611
Figure FDA00032150719700000612
其中，
Figure FDA00032150719700000613
是第二中间实值变量Δ2相对于bk(n)*的导数；
(3.2)然后，通过雷达节点k与邻居雷达节点进行多普勒频移参数向量bk(n)的信息交换，采用以下公式表示的扩散式融合方式计算获得每个雷达节点k在n+1时刻的多普勒频移参数估计向量bk(n+1)：
Figure FDA0003215071970000071
式中，Nk是由雷达节点k以及自身所有邻居雷达节点构成的集合；clk表示雷达节点k接收邻居雷达节点l的信息加权系数，clk为非负标量；ψl(n+1)为雷达节点l在n+1时刻的多普勒频移参数中间估计向量。
6.根据权利要求5所述的一种基于分布式最小总体误差熵的运动目标测速方法，其特征在于：所述步骤(3.2)获得多普勒频移参数估计向量bk(n+1)后，使用以下公式获得运动目标的速度：
Figure FDA0003215071970000072
式中，vm是第m个运动目标的速度；c是光传播的速度；w0是雷达节点的发射信号的角频率；K是雷达节点的总个数。
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