CN111812591B - 一种基于贝叶斯估计的目标检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于贝叶斯估计的目标检测方法，属于雷达信号处理领域。该方法包括：一部分是虚警概率近似等于目标存在的概率；另一部分是目标存在的情况下，目标检测概率的表达式。本发明用贝叶斯估计的方法推导出了检测概率和虚警概率相应的表达式，近似得到了两者的关系式，使检测达到最优，对目前雷达目标的探测问题的补充及完善具有重要意义。

Description

一种基于贝叶斯估计的目标检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于贝叶斯估计的目标检测方法，属于雷达信号处理领域。
背景技术
雷达(“Radar”,Radar Detection and Ranging)的概念形成于20世纪初，表示“无线电探测和测距”，是用无线电方法发现并测定它们在空间的位置，这也是雷达最基本的功能。随着雷达技术的发展，雷达的功能越来越多，应用也越来越广泛。1948年香农发表信息论后，许多学者开始研究信息论在相应领域上的应用。从Woodward和Davies的研究开始，就有一些学者研究信息论在雷达探测中与参数估计的关系，Bell首先研究了信息论在雷达波形设计中的应用，给出了获得最佳估计波形的方法以及能量分配对目标和接收波形之间的互信息的影响。雷达可以看作是一个信息获取系统，它的工作原理是首先发射探测信号，然后对目标反射的回波信号进行相应的处理，检测到目标并提取目标的信息，包括距离、幅度和相位等。衡量雷达系统性能的主要指标是目标参数估计的均方误差(Mean SquareError,MSE)、距离和方位向分辨率、以及检测概率/虚警概率等。目前现有技术中，虚警检测的方法有奈曼-皮尔逊准则。但在具体应用中，虚警检测的方法仍有进一步进步的空间。
发明内容
本发明提出了一种基于贝叶斯估计的目标检测方法，用贝叶斯估计的方法推导出了检测概率和虚警概率相应的表达式，近似得到了两者的关系式，使得检测性能达到最优，同时完善了空间信息论中除时间，相位，幅度调制外判断目标是否存在这一重要环节，对雷达目标探测的补充及完善具有重要意义。
本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：
一种基于贝叶斯估计的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤:
(1)引入目标存在性参数v，其中v∈{0,1}，得到雷达探测系统判断目标是否存在的理论模型。在恒模散射目标的情况，假设目标的归一化时延为x，则接收机的离散序列为
Figure BDA0002541022880000021
式中，
Figure BDA0002541022880000022
为目标的复散射系数；假设目标在检测范围内独立地均匀分布，则X的先验概率密度为p(x)＝1/N，N为采样数；
Figure BDA0002541022880000023
为目标的相位，
Figure BDA0002541022880000024
为在区间[0,2π]上服从均匀分布的随机变量；s(n-x)表示采样后的基带信号；w(n)是零均值、方差为N0的复高斯白噪声；
(2)当已知目标不存在时，z0表示在接收信号中不存在目标信号；并得到虚警概率：
Pfa≈p(1)
其中Pfa为虚警概率，表示目标不存在情况下，目标被检测出的概率；p(1)表示目标存在的概率；
(3)当已知目标存在时，z1表示在接收信号中存在目标信号；并得到检测概率：
Figure BDA0002541022880000031
其中Pd为检测概率，表示目标存在情况下，目标被检测出的概率。p(0)表示目标不存在的概率。
本发明的有益效果如下：
在雷达探测信息先前的研究基础上，进一步讨论了在恒模散射模型下判断目标存在性情况。用贝叶斯的方法推导出了检测概率和虚警概率相应的表达式，近似得到了两者的关系式，使得检测性能达到最优。
附图说明
图1为本发明公开的基于贝叶斯估计的目标检测方法的流程图。
图2为雷达探测系统判断目标是否存在的等效通信模型示意图。
图3为在恒模散射目标模型下虚警检测概率的关系图。
图4为贝叶斯估计和奈曼皮尔逊准则下虚警检测关系的对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。
如图1所示，一种基于贝叶斯估计得出虚警检测概率之间关系的方法，包括如下步骤：
步骤1.引入目标存在性参数v，其中v∈{0,1}；如图2所示，得到雷达探测系统判断目标是否存在的理论模型。在恒模散射目标的情况，假设目标的归一化时延为x，则接收机的离散序列为
Figure BDA0002541022880000032
式中，α为目标的散射系数的幅值，是常数；假设目标在检测范围内独立地均匀分布，则X的先验概率密度为p(x)＝1/N，N为采样数。
Figure BDA0002541022880000041
为目标的相位，
Figure BDA0002541022880000042
为在区间[0,2π]上服从均匀分布的随机变量，w(n)是零均值、方差为N0的复高斯白噪声。
如果噪声为复高斯分布，那么在给定x、
Figure BDA0002541022880000043
和v的条件下，获得的探测统计矢量Z的多维概率密度函数为
Figure BDA0002541022880000044
其中，
Figure BDA0002541022880000045
为匹配滤波后的信号部分。
已知接收信号z条件下关于存在性参数v的后验概率密度为
Figure BDA0002541022880000046
其中，
Figure BDA0002541022880000047
p(z)＝p(z,v＝0)+p(z,v＝1)，
Figure BDA0002541022880000048
且p(0)表示目标不存在的概率，p(1)表示目标存在的概率。
步骤2.当已知目标不存在时，z0表示在接收信号中不存在目标信号。
可以得到虚警概率：
Pfa≈p(1)
其中Pfa为虚警概率，表示目标不存在情况下，目标被检测出的概率；p(1)表示目标存在的概率。
步骤3.当已知目标存在时，z1表示在接收信号中存在目标信号。如图3所示，可以得到检测概率：
Figure BDA0002541022880000051
其中Pd为检测概率，表示目标存在情况下，目标被检测出的概率。p(0)表示目标不存在的概率。
如图4所示，在MATLAB仿真后对比发现，在高信噪比情况下贝叶斯参数估计和奈曼皮尔逊准则检测达到最优，该方法在雷达目标检测中判断目标是否存在具有理论指导意义。

Claims (5)

1.一种基于贝叶斯估计的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤:
(1)引入目标存在性参数v，其中v∈{0,1}，得到雷达探测系统判断目标是否存在的理论模型；在恒模散射目标的情况，假设目标的归一化时延为x，则接收机的离散序列为
Figure FDA0003750776280000011
式中，
Figure FDA0003750776280000012
为目标的复散射系数；假设目标在检测范围内独立地均匀分布，则X的先验概率密度为p(x)＝1/N，N为采样数；
Figure FDA0003750776280000013
为目标的相位，
Figure FDA0003750776280000014
为在区间[0,2π]上服从均匀分布的随机变量；s(n-x)表示采样后的基带信号；w(n)是零均值、方差为N0的复高斯白噪声；
(2)当已知目标不存在时，z0表示在接收信号中不存在目标信号；并得到虚警概率：
Pfa≈p(1)
其中Pfa为虚警概率，表示目标不存在情况下，目标被检测出的概率；p(1)表示目标存在的概率；
(3)当已知目标存在时，z1表示在接收信号中存在目标信号；并得到检测概率：
Figure FDA0003750776280000015
其中Pd为检测概率，表示目标存在情况下，目标被检测出的概率；p(0)表示目标不存在的概率。
2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，步骤(1)中，如果噪声为复高斯分布，那么在给定x、
Figure FDA0003750776280000021
和v的条件下，获得的探测统计矢量Z的多维概率密度函数为
Figure FDA0003750776280000022
其中，
Figure FDA0003750776280000023
为匹配滤波后的信号部分。
3.如权利要求1或2所述的目标检测方法，其特征在于，已知接收信号z条件下关于存在性参数v的后验概率密度为
Figure FDA0003750776280000024
其中，
Figure FDA0003750776280000025
p(z)＝p(z,v＝0)+p(z,v＝1)，
Figure FDA0003750776280000026
且p(0)表示目标不存在的概率，p(1)表示目标存在的概率。
4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，该检测方法在MATLAB软件中仿真。
5.如权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，应用于雷达信号处理。
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CN102043143B (zh) * 2010-11-09 2013-12-11 河海大学 统计mimo雷达目标检测仿真方法
CN106707273B (zh) * 2017-01-23 2019-05-21 西安电子科技大学 基于奈曼皮尔逊准则量化的多站雷达信号融合检测方法
CN110275158B (zh) * 2018-03-15 2023-04-28 南京理工大学 基于贝叶斯压缩感知的宽带雷达回波信号参数估计方法
CN108845311B (zh) * 2018-05-29 2020-12-04 南京航空航天大学 一种基于信息论的分辨雷达探测目标的方法
CN109782249B (zh) * 2019-02-22 2022-09-27 南京航空航天大学 一种两目标相关时延估计算法
CN110780295B (zh) * 2019-09-29 2022-11-11 西安电子科技大学 一种基于变分贝叶斯的雷达关联成像方法

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