CN112799022A - 一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法与系统 - Google Patents

一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法与系统，系统包括：数据矩阵构造模块、中间变量矩阵计算模块、检测统计量构造模块、检测门限确定模块、目标判决模块；方法包括：首先构造数据矩阵，然后利用数据矩阵构造中间变量矩阵，接着利用中间变量矩阵构造检测统计量，再根据系统设定的虚警概率及检测统计量确定检测门限，最后比较检测统计量与检测门限的大小，并判决目标是否存在。本发明设计的检测方法基于自适应检测思想，能够彻底抑制干扰，并适用于非均匀杂波环境，不仅流程简便，性能优良，而且无需独立的滤波和恒虚警处理步骤即可实现高效的目标检测。

Description

一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法与系统
技术领域
本发明涉及信号检测技术领域，尤其涉及一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法与系统。
背景技术
随着雷达距离分辨能力的不断提高，雷达目标的回波往往占据多个距离分辨单元，呈现出扩展特性，尤其对于大型舰船及战略轰战机等大型目标。一方面，雷达距离分辨力的提高还会使得单个距离单元包含的杂波强散射点数目降低，提高了信杂噪比，有利于目标检测性能的提升。另一方面，随着雷达距离分辨单元所包含的杂波强散射点数目降低，增加了杂波闪烁的可能性，从而增加了杂波环境的非均匀特性，进而增加了目标检测的难度。
此外，雷达面临的电磁环境日益复杂，时常存在电子干扰，进一步降低了雷达目标探测性能的正常发挥。
发明内容
为了解决非均匀杂波及存在干扰时的扩展目标检测问题，本发明提供一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法与系统。
一方面，本发明提供一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法，包括以下步骤：
步骤1：构造数据矩阵；
步骤2：利用所述数据矩阵构造中间变量矩阵；
步骤3：利用所述中间变量矩阵构造检测统计量；
步骤4：根据系统设定的虚警概率及所述的检测统计量确定检测门限；
步骤5：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，并判决目标是否存在；
所述步骤1中构造的数据矩阵包括：待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和 干扰矩阵，且依次表示为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，且维数分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为系统通道数，也就是待检测数据矩阵的行数，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为待检测数据矩阵的列 数，物理含义为扩展目标占据的距离单元数，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为训练样本个数，也就是训练样本矩阵的列 数，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
表示信号矩阵列数，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示干扰矩阵的列数；
所述步骤2中利用所述数据矩阵构造的中间变量矩阵包括
Figure DEST_PATH_IMAGE014
Figure DEST_PATH_IMAGE015
Figure DEST_PATH_IMAGE016
Figure DEST_PATH_IMAGE017
Figure DEST_PATH_IMAGE018
Figure DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure DEST_PATH_IMAGE020
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，上标
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示共轭转置，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示矩阵的逆。
进一步地，所述步骤3中利用所述中间变量矩阵构造的检测统计量为
Figure DEST_PATH_IMAGE024
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示矩阵的迹。
进一步地，所述步骤4中的检测门限为
Figure DEST_PATH_IMAGE026
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为蒙特卡洛仿真次数，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为系统设定的虚警概率 值，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为取整操作，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为序列
Figure DEST_PATH_IMAGE032
由大到小排列第
Figure DEST_PATH_IMAGE033
个最大值，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为训练样本的第
Figure DEST_PATH_IMAGE041
次实现，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为仅含干扰和 噪声分量的待检测数据矩阵的第
Figure DEST_PATH_IMAGE043
次实现，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
。
进一步地，所述步骤5中比较检测统计量和检测门限的大小分下述两种情况进行判定：
若检测统计量
Figure DEST_PATH_IMAGE045
大于等于检测门限
Figure DEST_PATH_IMAGE046
，则判定目标存在；
若检测统计量
Figure 213101DEST_PATH_IMAGE045
小于检测门限
Figure 130241DEST_PATH_IMAGE046
，则判定目标不存在。
另一方面，本发明提供一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测系统，包括以下模块：
数据矩阵构造模块，用于构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵；
中间变量矩阵计算模块，用于利用待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵计算构造检测统计量所需的中间变量矩阵；
检测统计量构造模块，用于利用中间变量矩阵构造检测统计量；
检测门限确定模块，用于利用系统设定的虚警概率和检测统计量确定检测门限；
目标判决模块，用于比较检测统计量与检测门限之间的大小，若检测统计量大于检测门限，则判决目标存在，反之则判决目标不存在。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1）本发明提供的检测方法流程简略，无需独立的滤波处理即可实现杂波抑制和干扰抑制；
2）本发明提供的检测方法能够有效抑制非均匀杂波；
3）本发明提供的检测方法能够彻底抑制干扰；
4）本发明提供的检测方法具有恒虚警特性，无需额外的恒虚警处理流程；
5）本发明提供的检测方法性能优良，提高了目标检测效率。
附图说明
图1为本发明所述一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法的流程示意图；
图2为本发明所述一种具有恒虚警特性的扩展目标自适应检测系统的结构框架图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
假设雷达的系统通道数为
Figure DEST_PATH_IMAGE047
，目标扩展维数为
Figure DEST_PATH_IMAGE048
，则当待检测数据中包含目标、 干扰、杂波和热噪声时，待检测数据可用
Figure DEST_PATH_IMAGE049
维矩阵表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
(1)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
维矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE052
表示待检测数据矩阵、
Figure DEST_PATH_IMAGE053
维矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE054
表示信号 矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
维矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE056
表示信号的坐标矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
维矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE058
表示干扰矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE060
表示干扰坐标矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
维矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE062
表示杂波与热噪声之和对应的数 据矩阵。
在上述变量中，信号矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE063
和干扰矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE064
已知，信号坐标矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE065
和干扰坐标矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE066
未知。此外，令杂波加噪声分量
Figure DEST_PATH_IMAGE067
的每一列均分从均值为零、协方差矩阵为
Figure DEST_PATH_IMAGE068
的复高斯 分布，在实际环境中，
Figure 470830DEST_PATH_IMAGE068
通常未知。为了估计
Figure 803723DEST_PATH_IMAGE068
，一般需要用到训练样本，而训练样本一 般从待检测数据单元附近的距离单元获得。假设存在
Figure DEST_PATH_IMAGE069
个仅含杂波及热噪声分量的训练样 本，记第
Figure DEST_PATH_IMAGE070
个训练样本为：
Figure DEST_PATH_IMAGE071
(2)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure DEST_PATH_IMAGE073
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE074
个训练样本中的噪声，令
Figure DEST_PATH_IMAGE075
为训练样本矩阵，则基于训练样本，
Figure DEST_PATH_IMAGE076
的最常用估计量 为采样协方差矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE077
(3)
式中，上标
Figure DEST_PATH_IMAGE078
表示共轭转置。
本发明的目的在于解决非均匀环境中存在干扰时扩展目标检测问题。为实现上述目的，请参阅图1所示，本发明提供了一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法，包括以下步骤：
步骤1：构造数据矩阵；
步骤2：利用所述数据矩阵构造中间变量矩阵；
步骤3：利用所述中间变量矩阵构造检测统计量；
步骤4：根据系统设定的虚警概率及所述的检测统计量确定检测门限；
步骤5：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，并判决目标是否存在；
所述步骤1中构造的数据矩阵包括：待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和 干扰矩阵，且依次表示为
Figure 431144DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 253607DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 520640DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 657223DEST_PATH_IMAGE004
，且维数分别为
Figure 326102DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 319466DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 73795DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 502152DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 25537DEST_PATH_IMAGE009
为系统通道数，也就是待检测数据矩阵的行数，
Figure 455382DEST_PATH_IMAGE010
为待检测数据矩阵的列数， 物理含义为扩展目标占据的距离单元数，
Figure 697007DEST_PATH_IMAGE011
为训练样本个数，也就是训练样本矩阵的列数，
Figure 909814DEST_PATH_IMAGE012
表示信号矩阵列数，
Figure 553285DEST_PATH_IMAGE013
表示干扰矩阵的列数；
所述步骤2中利用所述数据矩阵构造的中间变量矩阵包括
Figure 888451DEST_PATH_IMAGE014
Figure 804323DEST_PATH_IMAGE015
Figure 883138DEST_PATH_IMAGE016
Figure 381115DEST_PATH_IMAGE017
Figure 90445DEST_PATH_IMAGE018
Figure 41084DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 923589DEST_PATH_IMAGE020
式中，
Figure 276073DEST_PATH_IMAGE021
，上标
Figure 907037DEST_PATH_IMAGE022
表示共轭转置，
Figure 344971DEST_PATH_IMAGE023
表示矩阵的逆。
具体而言，所述步骤3中利用所述中间变量矩阵构造的检测统计量为
Figure 765589DEST_PATH_IMAGE024
式中，
Figure 238158DEST_PATH_IMAGE025
表示矩阵的迹。
具体而言，所述步骤4中的检测门限为
Figure 289291DEST_PATH_IMAGE026
式中，
Figure 214521DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 438829DEST_PATH_IMAGE028
为蒙特卡洛仿真次数，
Figure 687277DEST_PATH_IMAGE029
为系统设定的虚警概率 值，
Figure 971628DEST_PATH_IMAGE030
为取整操作，
Figure 384155DEST_PATH_IMAGE031
为序列
Figure 412153DEST_PATH_IMAGE032
由大到小排列第
Figure 531419DEST_PATH_IMAGE033
个最大值，
Figure 721092DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 620915DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 872511DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 174180DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 534754DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 921873DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 229357DEST_PATH_IMAGE040
为训练样本的第
Figure 119953DEST_PATH_IMAGE041
次实现，
Figure 917008DEST_PATH_IMAGE042
为仅含干扰和 噪声分量的待检测数据矩阵的第
Figure 712794DEST_PATH_IMAGE043
次实现，
Figure 886287DEST_PATH_IMAGE044
。
具体而言，所述步骤5中比较检测统计量和检测门限的大小分下述两种情况进行判定：
若检测统计量
Figure 896968DEST_PATH_IMAGE045
大于等于检测门限
Figure 864924DEST_PATH_IMAGE046
，则判定目标存在；
若检测统计量
Figure 898739DEST_PATH_IMAGE045
小于检测门限
Figure 610343DEST_PATH_IMAGE046
，则判定目标不存在。
请参阅图2所示，本发明还提供一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测系统，其特征在于：包括以下模块：
数据矩阵构造模块，用于构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵；
中间变量矩阵计算模块，用于利用待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵计算构造检测统计量所需的中间变量矩阵；
检测统计量构造模块，用于利用中间变量矩阵构造检测统计量；
检测门限确定模块，用于利用系统设定的虚警概率和检测统计量确定检测门限；
目标判决模块，用于比较检测统计量与检测门限之间的大小，若检测统计量大于检测门限，则判决目标存在，反之则判决目标不存在。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。 凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：构造数据矩阵；
步骤2：利用所述数据矩阵构造中间变量矩阵；
步骤3：利用所述中间变量矩阵构造检测统计量；
步骤4：根据系统设定的虚警概率及所述的检测统计量确定检测门限；
步骤5：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，并判决目标是否存在；
所述步骤1中构造的数据矩阵包括：待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰 矩阵，且依次表示为
Figure 967435DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 831486DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 740798DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 625578DEST_PATH_IMAGE004
，且维数分别为
Figure 627032DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 357090DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 885024DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 439240DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 662411DEST_PATH_IMAGE009
为系统通道数，也就是待检测数据矩阵的行数，
Figure 461739DEST_PATH_IMAGE010
为待检测数据矩阵的列数， 物理含义为扩展目标占据的距离单元数，
Figure 844179DEST_PATH_IMAGE011
为训练样本个数，也就是训练样本矩阵的列数，
Figure 805182DEST_PATH_IMAGE012
表示信号矩阵列数，
Figure 515649DEST_PATH_IMAGE013
表示干扰矩阵的列数；
所述步骤2中利用所述数据矩阵构造的中间变量矩阵包括
Figure 416871DEST_PATH_IMAGE014
Figure 591500DEST_PATH_IMAGE015
Figure 926667DEST_PATH_IMAGE016
Figure 186747DEST_PATH_IMAGE017
Figure 390195DEST_PATH_IMAGE018
Figure 443165DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 745971DEST_PATH_IMAGE020
式中，
Figure 696609DEST_PATH_IMAGE021
，上标
Figure 641431DEST_PATH_IMAGE022
表示共轭转置，
Figure 790653DEST_PATH_IMAGE023
表示矩阵的逆。
2.根据权利要求1所述的一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法，其特征在于：所述步骤3中利用所述中间变量矩阵构造的检测统计量为
Figure 31404DEST_PATH_IMAGE024
式中，
Figure 797234DEST_PATH_IMAGE025
表示矩阵的迹。
3.根据权利要求2所述的一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法，其特征在于：所述步骤4中的检测门限为
Figure 280168DEST_PATH_IMAGE026
式中，
Figure 346213DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 754936DEST_PATH_IMAGE028
为蒙特卡洛仿真次数，
Figure 742483DEST_PATH_IMAGE029
为系统设定的虚警概率值，
Figure 701212DEST_PATH_IMAGE030
为取整操作，
Figure 825026DEST_PATH_IMAGE031
为序列
Figure 171693DEST_PATH_IMAGE032
由大到小排列第
Figure 679160DEST_PATH_IMAGE033
个最大值，
Figure 503897DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 419900DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 671890DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 634030DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 563590DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 396416DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 756991DEST_PATH_IMAGE040
为训练样本的第
Figure 940847DEST_PATH_IMAGE041
次实现，
Figure 107386DEST_PATH_IMAGE042
为仅含干扰 和噪声分量的待检测数据矩阵的第
Figure 827343DEST_PATH_IMAGE043
次实现，
Figure 483452DEST_PATH_IMAGE044
。
4.根据权利要求3所述的一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测方法，其特征在于：所述步骤5中比较检测统计量和检测门限的大小分下述两种情况进行判定：
若检测统计量
Figure 889026DEST_PATH_IMAGE045
大于等于检测门限
Figure 531360DEST_PATH_IMAGE046
，则判定目标存在；
若检测统计量
Figure 604358DEST_PATH_IMAGE045
小于检测门限
Figure 867587DEST_PATH_IMAGE046
，则判定目标不存在。
5.一种非均匀及干扰环境中的扩展目标检测系统，其特征在于：包括以下模块：
数据矩阵构造模块，用于构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵；
中间变量矩阵计算模块，用于利用待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵计算构造检测统计量所需的中间变量矩阵；
检测统计量构造模块，用于利用中间变量矩阵构造检测统计量；
检测门限确定模块，用于利用系统设定的虚警概率和检测统计量确定检测门限；
目标判决模块，用于比较检测统计量与检测门限之间的大小，若检测统计量大于检测门限，则判决目标存在，反之则判决目标不存在。
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