CN114660567B - 部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法与系统,属于雷达目标检测领域,首先利用雷达在待检测距离单元附近接收的训练样本构造非奇异采样协方差矩阵,然后利用非奇异采样协方差矩阵构造临时协方差矩阵估计值,接着利用训练样本和临时协方差矩阵估计值计算广义内积,并剔除环境中的野值,挑选出有效训练样本,从而构造有效协方差矩阵估计值,再计算检测统计量,并根据虚警概率确定检测门限,最后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。本发明的检测方法及系统消除了野值的影响,并且一体化实现了杂波抑制、信号积累和目标判决,简化了流程,提高了检测性能。
Description
技术领域
本发明属于雷达目标检测领域,更具体地,涉及一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法与系统。
背景技术
雷达接收数据往往在距离维呈现出非均匀特性,部分均匀是一种常见的典型非均匀环境,具体指的是待检测数据和训练样本具有相同的协方差矩阵结构,但具有不同的未知功率失配。
在多通道雷达目标检测中,待检测数据的协方差矩阵通常未知,协方差矩阵的有效估计极为重要。最常用的估计方法为采样协方差矩阵,即:利用待检测数据附近的训练样本,形成采样协方差矩阵,作为待检测数据中未知协方差矩阵的估计结果。协方差矩阵在均匀环境中,是待检测数据真实协方差矩阵的最大似然估计,当训练样本数趋近无穷时,采样协方差矩阵接近待检测数据真实协方差矩阵。该结果基于对数据特定概率分布的假设,并且适用于均匀环境。然而,真实训练样本数据集中往往存在野值,且真实数据的统计特性不一定满足事先假定的统计分布。野值指的是,功率远远大于其他数据功率的数据,通常可由设备不稳定、雷达环境存在孤立杂波(如铁塔、铁路线等)等因素引起。野值的存在进一步导致雷达目标检测性能的下降。
因此,如何克服现有技术中野值的存在导致雷达目标检测性能下降的缺陷,是本领域技术人员亟需解决问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法与系统,其目的在于解决部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测问题。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法,包括以下步骤:
,,为第次蒙特卡洛仿真实验时广义内积序列由小到大排列的前个值对应的训练样本;具体地,为对应的训练样本,其中,;类似地,为对应的训练样本,以此类推;为第次蒙特卡洛仿真实验时的有效训练样本个数,通过下式确定:,为满足的最小正整数,为广义内积序列的均值,即:,,为第次蒙特卡洛仿真实验中第个训练样本,当不等式不成立时,令。
另一方面,本发明提供了一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测系统,包括:
单样本协方差矩阵构造模块,用于利用雷达在待检测距离单元附近接收的训练样本构造非奇异协方差矩阵;
临时协方差矩阵构造模块,用于利用所述非奇异采样协方差矩阵构造临时协方差矩阵估计值;
广义内积计算模块,用于利用训练样本和临时协方差矩阵计算广义内积;
有效训练样本挑选模块,用于利用广义内积剔除环境中的野值,得到有效训练样本;
有效协方差矩阵构造模块,用于利用所述有效训练样本构造有效协方差矩阵;
检测统计量计算及检测门限确定模块,用于利用雷达接收的待检测数据、信号导向矢量和所述有效协方差矩阵构造检测统计量,并根据虚警概率确定检测门限;
目标判决模块,用于比较检测统计量和检测门限的大小,并判决目标是否存在,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。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有如下有益效果:
(4)本发明可以解决部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测问题,提高了雷达目标检测性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明所述一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法原理示意图;
图2为本发明所述一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测系统结构框架图;
图3为本发明所提方法剔除野值选取有效训练样本的概率结果示意图;
图4为本发明所提方法的目标检测结果示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
雷达在进行目标检测时,逐个方位分辨单元、逐个距离单元依次判断是否存在目标。当判断某个方位、某个距离单元是否存在目标时,该单元通常被称为待检测单元,相应地,待检测单元的接收数据被称为待检测数据。为了判决待检测单元是否存在目标,通常还要用到训练样本数据,训练样本通常与待检测单元处于同一个方位,且在该待检测单元附近的不同距离单元。
假设雷达的系统维数为,则待检测距离单元的回波数据可以用维列向量表示。当待检测数据中含有目标时,可表示为,其中,表示信号导向矢量,为目标未知幅度,为杂波和热噪声之和。当待检测数据中不含有目标时,可表示为。在实际环境中,的协方差矩阵未知,为了估计,需要用到一定数量的训练样本,这些训练样本往往从待检测数据单元的附近的回波数据得到。假设存在个训练样本,记作,,令训练样本的协方差矩阵为。在部分均匀环境中,,其中,为待检测数据和训练样本的未知功率失配。综上所述,检测问题可用二元假设检验表示为:
需要指出的是,上述关于训练样本独立同分布的假设在实际环境中可能不成立,例如,当某几个训练样本包含铁塔或者铁路反射回的强回波信号时,其功率往往远远高于其他训练样本,这类训练样本可被称为野值。野值的存在会导致式所示的检测器性能严重下降。
本发明的目的在于解决部分均匀环境中存在野值时的目标检测难题。为了实现上述目的,请参阅图1所示,本实施例提供了一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法,包括:
所述步骤4中挑选出的有效训练样本,,分别为广义内积序列由小到大排列的前个值对应的训练样本;具体地,为对应的训练样本,其中,;类似地,为对应的训练样本,以此类推;为有效训练样本个数,,通过下式确定:,为满足的最小正整数,为广义内积序列的均值,即:,当不等式不成立时,令。
,,为第次蒙特卡洛仿真实验时广义内积序列由小到大排列的前个值对应的训练样本;具体地,为对应的训练样本,其中,;类似地,为对应的训练样本,以此类推;为第次蒙特卡洛仿真实验时的有效训练样本个数,通过下式确定:,为满足的最小正整数,为广义内积序列的均值,即:,,为第次蒙特卡洛仿真实验中第个训练样本,当不等式不成立时,令。
请参阅图2所示,本发明提供了一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测系统,包括:
单样本协方差矩阵构造模块,用于利用雷达在待检测距离单元附近接收的训练样本构造非奇异协方差矩阵;
临时协方差矩阵构造模块,用于利用所述非奇异采样协方差矩阵构造临时协方差矩阵估计值;
广义内积计算模块,用于利用训练样本和临时协方差矩阵计算广义内积;
有效训练样本挑选模块,用于利用广义内积剔除环境中的野值,得到有效训练样本;
有效协方差矩阵构造模块,用于利用所述有效训练样本构造有效协方差矩阵;
检测统计量计算及检测门限确定模块,用于利用雷达接收的待检测数据、信号导向矢量和所述有效协方差矩阵构造检测统计量,并根据虚警概率确定检测门限;
目标判决模块,用于比较检测统计量和检测门限的大小,并判决目标是否存在,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。
下面结合仿真实验对本发明的效果做进一步说明。
仿真实验1
图3给出了本发明所提方法在不同野值功率下,剔除野值挑选出有效训练样本的概率,图例中的SCM表示现有基于采样协方差矩阵的广义内积方法。从图中可以看出,本发明所提方法比现有方法具有更高的野值剔除概率,且随着野值功率的增加,所提方法能够以较高概率剔除这些野值。
仿真实验2
假设待检测数据中含有干扰,不含目标。令雷达系统通道数为,信号矩阵的具有结构,其中为目标归一化频率,在仿真中令,野值功率设置为20dB,其他参数与仿真实验1相同。图4给出了本发明所提方法与现有方法在不同信杂噪比下的目标检测概率。从图中可以看出,随着信杂噪比的提高,本发明所提方法的目标检测概率逐渐提高,且相比现有方法,当检测概率为80%时,具有6dB以上的性能提高,即:在检测概率不变的前提下,所需要的信杂噪比降低6dB。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测方法,其特征在于,包括:
步骤1:利用雷达在待检测距离单元附近接收的L个训练样本xl,l=1,2,…,L,计算每个训练样本构造的非奇异采样协方差矩阵Sl,l=1,2,…,L;
步骤4:利用所述广义内积βl,l=1,2,…,L,剔除环境中的野值,得到Leff个有效训练样本x(l),l=1,2,…,Leff,其中Leff≤L;
其中,logm(·)表示矩阵对数,S(l)表示使用有效训练样本构造的非奇异采样协方差矩阵,l=1,2,…,Leff,IN为N×N维单位矩阵,上标(·)H表示共轭转置,wl为权系数,表征第l个训练样本的重要性;
步骤7:比较所述检测统计量teff与检测门限ηeff之间的大小,若teff>ηeff,则判决目标存在,反之则判决目标不存在。
7.一种部分均匀环境中存在野值时的雷达目标检测系统,其特征在于,包括:
单样本协方差矩阵构造模块,用于利用雷达在待检测距离单元附近接收的训练样本构造非奇异采样协方差矩阵;
临时协方差矩阵构造模块,用于利用所述非奇异采样协方差矩阵构造临时协方差矩阵估计值,表达式为:
广义内积计算模块,用于利用训练样本和临时协方差矩阵计算广义内积;
有效训练样本挑选模块,用于利用广义内积剔除环境中的野值,得到有效训练样本;
有效协方差矩阵构造模块,用于利用所述有效训练样本构造有效协方差矩阵估计值,表达式为:
其中,logm(·)表示矩阵对数,S(l)表示使用有效训练样本构造的非奇异采样协方差矩阵,l=1,2,…,Leff,IN为N×N维单位矩阵,上标(·)H表示共轭转置,wl为权系数,表征第l个训练样本的重要性,Leff为有效训练样本个数,x(l)为有效训练样本,上标(·)H表示共轭转置;
检测统计量计算及检测门限确定模块,用于利用雷达接收的待检测数据、信号导向矢量和所述有效协方差矩阵估计值构造检测统计量,并根据虚警概率确定检测门限;
目标判决模块,用于比较检测统计量和检测门限的大小,并判决目标是否存在,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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