CN112799043A - 一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统 - Google Patents

一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统 Download PDF

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CN112799043A CN202110376536.3A CN202110376536A CN112799043A CN 112799043 A CN112799043 A CN 112799043A CN 202110376536 A CN202110376536 A CN 202110376536A CN 112799043 A CN112799043 A CN 112799043A
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Abstract

本发明涉及一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统。首先构造数据矩阵；然后构造采样协方差矩阵；接着根据采样协方差矩阵构造白化矩阵；再根据白化矩阵对信号矩阵、干扰矩阵和待检测数据矩阵进行白化；接着根据白化后的待检测数据矩阵、白化后的信号矩阵和白化后的干扰矩阵构造厄米特矩阵，并计算该矩阵的迹；然后求解协方差矩阵失配量；再根据厄米特矩阵的迹和协方差矩阵失配量构造检测统计量；接着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。本发明设计的检测器无需独立的滤波和恒虚警处理步骤就可实现干扰抑制和目标检测，且具有恒虚警特性。

Description

一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统
技术领域
本发明涉及信号检测技术领域，尤其涉及一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统。
背景技术
随着雷达工作带宽的不断提升，雷达的距离分辨能力也不断提高，相应的雷达距离分辨单元不断变小。因此，目标往往呈现出扩展特性，从而占据多个距离分辨单元。由于分辨单元尺寸的减小，每个分辨单元中含有的杂波强散射点减少，增加了不同距离单元之间统计特性不相同的可能性，从而导致环境的非均匀特性。部分均匀是一种典型的非均匀特性，可广泛适用于机载雷达等其他场景，具体指的是，待检测单元的协方差矩阵与训练样本的协方差矩阵具有相同的结构，但具有不同的功率。
除了杂波环境的非均匀特性以外，雷达的接收数据中往往还含有由敌方释放的干扰或者由友邻雷达/电台/通信设备释放的无意干扰，严重影响雷达探测性能的发挥。
发明内容
为了解决部分均匀环境中存在干扰时的目标检测难题，本发明基于自适应检测思想，提供一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统。
一方面，本发明提供一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统，包括以下步骤：
步骤1：构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵；
步骤2：根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；
步骤3：根据所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；
步骤4：根据所述白化矩阵对信号矩阵、干扰矩阵和待检测数据矩阵进行白化；
步骤5：根据所述白化后的待检测数据矩阵、白化后的信号矩阵和白化后的干扰矩阵构造厄米特矩阵，并计算该矩阵的迹；
步骤6：求解协方差矩阵失配量；
步骤7：根据所述厄米特矩阵的迹和所述协方差矩阵失配量构造检测统计量；
步骤8：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9：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，构造的信号矩阵、干扰矩阵、待检测数据矩阵和训练样本矩阵可分别可表示为
Figure 101605DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 831794DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 142690DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 600216DEST_PATH_IMAGE004
,四者的数据维数分别为
Figure 696479DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 846838DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 379450DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 654049DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 588507DEST_PATH_IMAGE009
表示系统维数，也就是待检测数据矩阵的行数，
Figure 660500DEST_PATH_IMAGE010
表示信号矩阵的列数，
Figure 680408DEST_PATH_IMAGE011
表示干扰矩阵的列数，
Figure 745316DEST_PATH_IMAGE012
表示待检测数据矩阵的列数，
Figure 285013DEST_PATH_IMAGE013
表示训练样本的个数，也就是训练样本矩阵的列数；
所述步骤5中，根据所述白化后的待检测数据矩阵、白化后的信号矩阵和白化后的干扰矩阵构造的厄米特矩阵为
Figure 42754DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 549958DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 903710DEST_PATH_IMAGE016
为
Figure 812761DEST_PATH_IMAGE017
维单位矩阵，上标
Figure 223626DEST_PATH_IMAGE018
表示矩阵的逆；
Figure 218127DEST_PATH_IMAGE019
根据平方根矩阵对信号矩阵进行白化处理；
Figure 624837DEST_PATH_IMAGE020
根据平方根矩阵对干扰矩阵进行白化处理；
Figure 139126DEST_PATH_IMAGE021
根据平方根矩阵对待检测数据矩阵进行白化处理；
所述步骤6中，协方差矩阵失配量通过求解下述方程得到
Figure 238669DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 736778DEST_PATH_IMAGE023
为未知量，表示协方差矩阵失配量，
Figure 947179DEST_PATH_IMAGE024
为
Figure 565242DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 586419DEST_PATH_IMAGE026
中较小的一个，
Figure 289933DEST_PATH_IMAGE027
为矩阵
Figure 241709DEST_PATH_IMAGE028
的第
Figure 789977DEST_PATH_IMAGE029
个非零特征值，
Figure 965743DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 907286DEST_PATH_IMAGE031
的取值为1、2、……、
Figure 459490DEST_PATH_IMAGE032
。
进一步，所述步骤2中，根据所述训练样本构造的采样协方差矩阵为
Figure 786566DEST_PATH_IMAGE033
其中，上标
Figure 149545DEST_PATH_IMAGE034
表示共轭转置。
进一步，所述步骤3中，根据所述采样协方差矩阵构造的白化矩阵为
Figure 93231DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 386809DEST_PATH_IMAGE036
为采样协方差矩阵
Figure 647020DEST_PATH_IMAGE037
的特征值分解，
Figure 102272DEST_PATH_IMAGE038
为
Figure 533253DEST_PATH_IMAGE039
的特征矩阵，
Figure 175063DEST_PATH_IMAGE040
为对角矩阵，
Figure 742310DEST_PATH_IMAGE041
为
Figure 181513DEST_PATH_IMAGE042
的
Figure 99790DEST_PATH_IMAGE043
个特征值，
Figure 266330DEST_PATH_IMAGE044
。
进一步，所述步骤4中，根据所述平方根矩阵对信号矩阵、干扰矩阵和待检测数据矩阵进行白化处理分别通过下面3个等式实现
Figure 235554DEST_PATH_IMAGE045
Figure 563767DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 438182DEST_PATH_IMAGE047
。
进一步，所述步骤7中，根据所述厄米特矩阵的迹和所述协方差矩阵失配量构造检测统计量为
Figure 690303DEST_PATH_IMAGE048
其中，符号
Figure 966563DEST_PATH_IMAGE049
表示矩阵的迹。
进一步，所述步骤8中，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通过下式实现
Figure 10218DEST_PATH_IMAGE050
式中，
Figure 371929DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 614692DEST_PATH_IMAGE052
为蒙特卡洛仿真次数，
Figure 558508DEST_PATH_IMAGE053
为系统设定的虚警概率值，
Figure 962945DEST_PATH_IMAGE054
为取整操作，
Figure 874269DEST_PATH_IMAGE055
为序列
Figure 140296DEST_PATH_IMAGE056
由大到小排列第
Figure 453466DEST_PATH_IMAGE057
个最大值，
Figure 28804DEST_PATH_IMAGE058
Figure 178157DEST_PATH_IMAGE059
Figure 293880DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 147042DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 955598DEST_PATH_IMAGE062
为采样协方差矩阵第
Figure 61089DEST_PATH_IMAGE063
次实现
Figure 183765DEST_PATH_IMAGE064
的特征值分解，
Figure 205948DEST_PATH_IMAGE065
为仅含干扰和噪声分量的待检测数据矩阵的第
Figure 873821DEST_PATH_IMAGE066
次实现，
Figure 450296DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 173401DEST_PATH_IMAGE068
，
Figure 738506DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 154444DEST_PATH_IMAGE070
。
进一步，所述步骤9中,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，分下述两种情况进行判定：
若检测统计量
Figure 687056DEST_PATH_IMAGE071
大于等于检测门限
Figure 985093DEST_PATH_IMAGE072
，则判定目标存在；
若检测统计量
Figure 919551DEST_PATH_IMAGE071
小于检测门限
Figure 444073DEST_PATH_IMAGE072
，则判定目标不存在。
另一方面，本发明提供一种部分均匀环境中存在干扰时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、干扰矩阵和信号矩阵；
采样协方差矩阵构造模块，用于利用训练样本构造采样协方差矩阵；
白化矩阵构造模块，用于利用采样协方差矩阵构造白化矩阵；
数据白化模块，用于利用白化矩阵对待检测数据矩阵、信号矩阵和干扰矩阵进行白化处理；
厄米特矩阵构造及迹计算模块，用于利用白化后的数据矩阵构造厄米特矩阵并求该矩阵的迹；
协方差矩阵失配量计算模块，用于计算协方差矩阵的失配量；
检测统计量构造模块，用于利用厄米特矩阵的迹和协方差矩阵失配量构造检测统计量；
检测门限确定模块，用于根据检测统计量和系统设定的虚警概率值确定检测门限；
目标判决模块，用于比较检测统计量与检测门限的大小，并做出目标是否存在的判决。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于:
1）本发明设计的检测器能够彻底抑制干扰，且无需独立的干扰抑制步骤，干扰抑制能力体现在检测器的检测统计量中；
2）本发明设计的检测器对噪声协方差矩阵和协方差矩阵失配量均具有恒虚警特性，无需额外的恒虚警处理；
3）由于无需独立的干扰抑制和恒虚警处理，本发明设计的检测器有效简化了检测流程，提高了检测效率。
附图说明
图1为本发明所述一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器的流程示意图；
图2为本发明所述一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测系统的结构框架图。
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 277031DEST_PATH_IMAGE073
，目标扩展维数为
Figure 279622DEST_PATH_IMAGE074
，则当待检测数据中包含目标、干扰和杂波及热噪声时，待检测数据可用
Figure 334166DEST_PATH_IMAGE075
维矩阵表示为：
Figure 577059DEST_PATH_IMAGE076
(1)
其中，
Figure 881002DEST_PATH_IMAGE077
维矩阵
Figure 438016DEST_PATH_IMAGE078
表示信号矩阵，
Figure 409383DEST_PATH_IMAGE079
维矩阵
Figure 10129DEST_PATH_IMAGE080
表示信号坐标矩阵，
Figure 814749DEST_PATH_IMAGE081
维矩阵
Figure 159143DEST_PATH_IMAGE082
表示干扰矩阵，
Figure 188279DEST_PATH_IMAGE083
维矩阵
Figure 772975DEST_PATH_IMAGE084
表示干扰坐标矩阵，
Figure 254772DEST_PATH_IMAGE085
维矩阵
Figure 215906DEST_PATH_IMAGE086
表示杂波和热噪声分量之和。令杂波和热噪声分量之和
Figure 99548DEST_PATH_IMAGE087
对应的协方差矩阵为
Figure 307675DEST_PATH_IMAGE088
。
相反地，如果待检测数据中不含有目标信号，则待检测数据可表示为：
Figure 824239DEST_PATH_IMAGE089
(2)
在上述变量中，
Figure 510435DEST_PATH_IMAGE090
和
Figure 310901DEST_PATH_IMAGE091
已知，而
Figure 172153DEST_PATH_IMAGE092
、
Figure 628542DEST_PATH_IMAGE093
和
Figure 180746DEST_PATH_IMAGE094
未知。通常，
Figure 524134DEST_PATH_IMAGE095
和
Figure 136381DEST_PATH_IMAGE096
通过最大似然估计得到，而为了对
Figure 814487DEST_PATH_IMAGE097
进行估计，需要一定数量的训练样本。假设存在
Figure 858797DEST_PATH_IMAGE098
个仅含噪声分量的训练样本，记第
Figure 368276DEST_PATH_IMAGE099
个训练样本为：
Figure 89107DEST_PATH_IMAGE100
(3)
其中，
Figure 67559DEST_PATH_IMAGE101
，
Figure 164828DEST_PATH_IMAGE102
为第
Figure 466496DEST_PATH_IMAGE103
个训练样本中的噪声。令
Figure 168348DEST_PATH_IMAGE104
的协方差矩阵为
Figure 821047DEST_PATH_IMAGE105
，则在部分均匀环境中
Figure 738318DEST_PATH_IMAGE106
，其中
Figure 222389DEST_PATH_IMAGE107
为未知的协方差矩阵失配量。
整合式（1）、（2）和（3）中的结果，可把检测问题用下述二元假设检验表示为：
Figure 285023DEST_PATH_IMAGE108
(4)
式中，
Figure 706908DEST_PATH_IMAGE109
表示待检测数据
Figure 208297DEST_PATH_IMAGE110
不含有目标信号，
Figure 500869DEST_PATH_IMAGE111
表示待检测数据
Figure 734404DEST_PATH_IMAGE112
含有目标信号。
本发明的目的在于解决存在干扰时部分均匀环境中的扩展目标检测问题。为实现上述目的，请参阅图1所示，本发明提供了一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统，包括以下步骤：
步骤1：构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵；
步骤2：根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；
步骤3：根据所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；
步骤4：根据所述白化矩阵对信号矩阵、干扰矩阵和待检测数据矩阵进行白化；
步骤5：根据所述白化后的待检测数据矩阵、白化后的信号矩阵和白化后的干扰矩阵构造厄米特矩阵，并计算该矩阵的迹；
步骤6：求解协方差矩阵失配量；
步骤7：根据所述厄米特矩阵的迹和所述协方差矩阵失配量构造检测统计量；
步骤8：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9：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，构造的信号矩阵、干扰矩阵、待检测数据矩阵和训练样本矩阵可分别可表示为
Figure 158432DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 617839DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 279765DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 746518DEST_PATH_IMAGE004
,四者的数据维数分别为
Figure 611837DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 127132DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 440302DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 31951DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 368254DEST_PATH_IMAGE009
表示系统维数，也就是待检测数据矩阵的行数，
Figure 952820DEST_PATH_IMAGE010
表示信号矩阵的列数，
Figure 871228DEST_PATH_IMAGE011
表示干扰矩阵的列数，
Figure 883047DEST_PATH_IMAGE012
表示待检测数据矩阵的列数，
Figure 441067DEST_PATH_IMAGE013
表示训练样本的个数，也就是训练样本矩阵的列数；
所述步骤5中，根据所述白化后的待检测数据矩阵、白化后的信号矩阵和白化后的干扰矩阵构造的厄米特矩阵为
Figure 373863DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 599308DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 516449DEST_PATH_IMAGE016
为
Figure 92923DEST_PATH_IMAGE017
维单位矩阵，上标
Figure 566761DEST_PATH_IMAGE018
表示矩阵的逆；
Figure 381133DEST_PATH_IMAGE019
根据平方根矩阵对信号矩阵进行白化处理；
Figure 334DEST_PATH_IMAGE020
根据平方根矩阵对干扰矩阵进行白化处理；
Figure 345995DEST_PATH_IMAGE021
根据平方根矩阵对待检测数据矩阵进行白化处理；
所述步骤6中，协方差矩阵失配量通过求解下述方程得到
Figure 544896DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 744933DEST_PATH_IMAGE023
为未知量，表示协方差矩阵失配量，
Figure 82504DEST_PATH_IMAGE024
为
Figure 836834DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 370583DEST_PATH_IMAGE026
中较小的一个，
Figure 969667DEST_PATH_IMAGE027
为矩阵
Figure 399512DEST_PATH_IMAGE028
的第
Figure 172296DEST_PATH_IMAGE029
个非零特征值，
Figure 791627DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 435098DEST_PATH_IMAGE031
的取值为1、2、……、
Figure 567002DEST_PATH_IMAGE032
。
具体而言，所述步骤2中，根据所述训练样本构造的采样协方差矩阵为
Figure 108973DEST_PATH_IMAGE033
其中，上标
Figure 984525DEST_PATH_IMAGE034
表示共轭转置。
具体而言，所述步骤3中，根据所述采样协方差矩阵构造的白化矩阵为
Figure 748082DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 332778DEST_PATH_IMAGE036
为采样协方差矩阵
Figure 814575DEST_PATH_IMAGE037
的特征值分解，
Figure 228239DEST_PATH_IMAGE038
为
Figure 656421DEST_PATH_IMAGE039
的特征矩阵，
Figure 598970DEST_PATH_IMAGE040
为对角矩阵，
Figure 115533DEST_PATH_IMAGE041
为
Figure 332887DEST_PATH_IMAGE042
的
Figure 805457DEST_PATH_IMAGE043
个特征值，
Figure 997535DEST_PATH_IMAGE044
。
具体而言，所述步骤4中，根据所述平方根矩阵对信号矩阵、干扰矩阵和待检测数据矩阵进行白化处理分别通过下面3个等式实现
Figure 453924DEST_PATH_IMAGE045
Figure 943811DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 349516DEST_PATH_IMAGE047
。
具体而言，所述步骤7中，根据所述厄米特矩阵的迹和所述协方差矩阵失配量构造检测统计量为
Figure 899446DEST_PATH_IMAGE048
其中，符号
Figure 577552DEST_PATH_IMAGE049
表示矩阵的迹。
具体而言，所述步骤8中，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通过下式实现
Figure 704687DEST_PATH_IMAGE050
式中，
Figure 151849DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 138260DEST_PATH_IMAGE052
为蒙特卡洛仿真次数，
Figure 116711DEST_PATH_IMAGE053
为系统设定的虚警概率值，
Figure 213980DEST_PATH_IMAGE054
为取整操作，
Figure 515649DEST_PATH_IMAGE055
为序列
Figure 220430DEST_PATH_IMAGE056
由大到小排列第
Figure 873129DEST_PATH_IMAGE057
个最大值，
Figure 508509DEST_PATH_IMAGE058
Figure 743313DEST_PATH_IMAGE059
Figure 71526DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 945941DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 385013DEST_PATH_IMAGE062
为采样协方差矩阵第
Figure 471393DEST_PATH_IMAGE063
次实现
Figure 704928DEST_PATH_IMAGE064
的特征值分解，
Figure 332218DEST_PATH_IMAGE065
为仅含干扰和噪声分量的待检测数据矩阵的第
Figure 122451DEST_PATH_IMAGE066
次实现，
Figure 518797DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 188813DEST_PATH_IMAGE068
，
Figure 585290DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 366165DEST_PATH_IMAGE070
。
具体而言，所述步骤9中,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，分下述两种情况进行判定：
若检测统计量
Figure 882597DEST_PATH_IMAGE071
大于等于检测门限
Figure 270984DEST_PATH_IMAGE072
，则判定目标存在；
若检测统计量
Figure 607287DEST_PATH_IMAGE071
小于检测门限
Figure 926273DEST_PATH_IMAGE072
，则判定目标不存在。
请参阅图2所示，本发明还提供一种部分均匀环境中存在干扰时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、干扰矩阵和信号矩阵；
采样协方差矩阵构造模块，用于利用训练样本构造采样协方差矩阵；
白化矩阵构造模块，用于利用采样协方差矩阵构造白化矩阵；
数据白化模块，用于利用白化矩阵对待检测数据矩阵、信号矩阵和干扰矩阵进行白化处理；
厄米特矩阵构造及迹计算模块，用于利用白化后的数据矩阵构造厄米特矩阵并求该矩阵的迹；
协方差矩阵失配量计算模块，用于计算协方差矩阵的失配量；
检测统计量构造模块，用于利用厄米特矩阵的迹和协方差矩阵失配量构造检测统计量；
检测门限确定模块，用于根据检测统计量和系统设定的虚警概率值确定检测门限；
目标判决模块，用于比较检测统计量与检测门限的大小，并做出目标是否存在的判决。
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 (8)

1.一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器与系统，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵、信号矩阵和干扰矩阵；
步骤2：根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；
步骤3：根据所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；
步骤4：根据所述白化矩阵对信号矩阵、干扰矩阵和待检测数据矩阵进行白化；
步骤5：根据所述白化后的待检测数据矩阵、白化后的信号矩阵和白化后的干扰矩阵构造厄米特矩阵，并计算该矩阵的迹；
步骤6：求解协方差矩阵失配量；
步骤7：根据所述厄米特矩阵的迹和所述协方差矩阵失配量构造检测统计量；
步骤8：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9：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，构造的信号矩阵、干扰矩阵、待检测数据矩阵和训练样本矩阵可分别可表示为
Figure 980485DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 477456DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 97794DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 765011DEST_PATH_IMAGE004
,四者的数据维数分别为
Figure 990456DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 173175DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 31541DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 489067DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 569019DEST_PATH_IMAGE009
表示系统维数，也就是待检测数据矩阵的行数，
Figure 470110DEST_PATH_IMAGE010
表示信号矩阵的列数，
Figure 2722DEST_PATH_IMAGE011
表示干扰矩阵的列数，
Figure 280251DEST_PATH_IMAGE012
表示待检测数据矩阵的列数，
Figure 214709DEST_PATH_IMAGE013
表示训练样本的个数，也就是训练样本矩阵的列数；
所述步骤5中，根据所述白化后的待检测数据矩阵、白化后的信号矩阵和白化后的干扰矩阵构造的厄米特矩阵为
Figure 535969DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 303680DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 368588DEST_PATH_IMAGE016
为
Figure 970602DEST_PATH_IMAGE017
维单位矩阵，上标
Figure 400446DEST_PATH_IMAGE018
表示矩阵的逆；
Figure 969968DEST_PATH_IMAGE019
根据平方根矩阵对信号矩阵进行白化处理；
Figure 526982DEST_PATH_IMAGE020
根据平方根矩阵对干扰矩阵进行白化处理；
Figure 232770DEST_PATH_IMAGE021
根据平方根矩阵对待检测数据矩阵进行白化处理；
所述步骤6中，协方差矩阵失配量通过求解下述方程得到
Figure 646565DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 375487DEST_PATH_IMAGE023
为未知量，表示协方差矩阵失配量，
Figure 251039DEST_PATH_IMAGE024
为
Figure 293557DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 596362DEST_PATH_IMAGE026
中较小的一个，
Figure 874897DEST_PATH_IMAGE027
为矩阵
Figure 773714DEST_PATH_IMAGE028
的第
Figure 454094DEST_PATH_IMAGE029
个非零特征值，
Figure 209691DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 913205DEST_PATH_IMAGE031
的取值为1、2、……、
Figure 927297DEST_PATH_IMAGE032
。
2.根据权利要求1所述的一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器，其特征在于：所述步骤2中，根据所述训练样本构造的采样协方差矩阵为
Figure 150599DEST_PATH_IMAGE033
其中，上标
Figure 591945DEST_PATH_IMAGE034
表示共轭转置。
3.根据权利要求2所述的一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器，其特征在于：所述步骤3中，根据所述采样协方差矩阵构造的白化矩阵为
Figure 782755DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 82762DEST_PATH_IMAGE036
为采样协方差矩阵
Figure 675417DEST_PATH_IMAGE037
的特征值分解，
Figure 225347DEST_PATH_IMAGE038
为
Figure 716502DEST_PATH_IMAGE039
的特征矩阵，
Figure 10081DEST_PATH_IMAGE040
为对角矩阵，
Figure 270292DEST_PATH_IMAGE041
为
Figure 991123DEST_PATH_IMAGE042
的
Figure 953263DEST_PATH_IMAGE043
个特征值，
Figure 801264DEST_PATH_IMAGE044
。
4.根据权利要求3所述的一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器，其特征在于：所述步骤4中，根据所述平方根矩阵对信号矩阵、干扰矩阵和待检测数据矩阵进行白化处理分别通过下面3个等式实现
Figure 368512DEST_PATH_IMAGE045
Figure 322561DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 457483DEST_PATH_IMAGE047
。
5.根据权利要求4所述的一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器，其特征在于：所述步骤7中，根据所述厄米特矩阵的迹和所述协方差矩阵失配量构造检测统计量为
Figure 155181DEST_PATH_IMAGE048
其中，符号
Figure 576935DEST_PATH_IMAGE049
表示矩阵的迹。
6.根据权利要求5所述的一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器，其特征在于：所述步骤8中，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通过下式实现
Figure 452618DEST_PATH_IMAGE050
式中，
Figure 327033DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 766105DEST_PATH_IMAGE052
为蒙特卡洛仿真次数，
Figure 855415DEST_PATH_IMAGE053
为系统设定的虚警概率值，
Figure 88950DEST_PATH_IMAGE054
为取整操作，
Figure 263710DEST_PATH_IMAGE055
为序列
Figure 240894DEST_PATH_IMAGE056
由大到小排列第
Figure 637240DEST_PATH_IMAGE057
个最大值，
Figure 586217DEST_PATH_IMAGE058
Figure 700803DEST_PATH_IMAGE059
Figure 278415DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 76738DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 652076DEST_PATH_IMAGE062
为采样协方差矩阵第
Figure 801429DEST_PATH_IMAGE063
次实现
Figure 120414DEST_PATH_IMAGE064
的特征值分解，
Figure 288091DEST_PATH_IMAGE065
为仅含干扰和噪声分量的待检测数据矩阵的第
Figure 785062DEST_PATH_IMAGE066
次实现，
Figure 670979DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 528076DEST_PATH_IMAGE068
，
Figure 133999DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 316719DEST_PATH_IMAGE070
。
7.根据权利要求6所述的一种部分均匀环境中存在干扰时的扩展目标检测器，其特征在于：所述步骤9中,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，分下述两种情况进行判定：
若检测统计量
Figure 175084DEST_PATH_IMAGE071
大于等于检测门限
Figure 101452DEST_PATH_IMAGE072
，则判定目标存在；
若检测统计量
Figure 181404DEST_PATH_IMAGE071
小于检测门限
Figure 82495DEST_PATH_IMAGE072
，则判定目标不存在。
8.一种部分均匀环境中存在干扰时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、干扰矩阵和信号矩阵；
采样协方差矩阵构造模块，用于利用训练样本构造采样协方差矩阵；
白化矩阵构造模块，用于利用采样协方差矩阵构造白化矩阵；
数据白化模块，用于利用白化矩阵对待检测数据矩阵、信号矩阵和干扰矩阵进行白化处理；
厄米特矩阵构造及迹计算模块，用于利用白化后的数据矩阵构造厄米特矩阵并求该矩阵的迹；
协方差矩阵失配量计算模块，用于计算协方差矩阵的失配量；
检测统计量构造模块，用于利用厄米特矩阵的迹和协方差矩阵失配量构造检测统计量；
检测门限确定模块，用于根据检测统计量和系统设定的虚警概率值确定检测门限；
目标判决模块，用于比较检测统计量与检测门限的大小，并做出目标是否存在的判决。
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