CN115598615A - 基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法和装置 - Google Patents

基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法和装置 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法和装置。所述方法包括：计算探测区域的雷达回波对应的多个距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；根据每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、诱导势函数和白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。采用本方法能够在不增加计算复杂度的情况下，实现距离‑多普勒单元目标检测。

Description

基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法和装置
技术领域
本申请涉及雷达信号处理技术领域，特别是涉及一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法和装置。
背景技术
雷达目标检测技术通过对雷达回波信号进行处理，可以实现探测区域内的感兴趣目标检测，是达成空中和海面目标预警探测的重要技术。
基于傅立叶变换的恒虚警概率检测器（FFT-CFAR，fast Fourier transform-Constant False Alarm Rate Detector）是常用的传统目标检测方法，其具有计算效率高、实现简单等特点。且当杂波为高斯白噪声时，FFT-CFAR可以取得最优检测性能。在实际的目标检测场景下，杂波背景通常不具有白噪声特性，需要建立协方差矩阵对杂波统计特性进行表征、分析与处理。基于协方差矩阵模型，矩阵信息几何检测器可以解决FFT-CFAR在非高斯白噪声条件下的性能下降问题。然而现有的信息几何检测器仅能实现距离单元级的目标检测，无法判断目标所处的多普勒单元，从而无法获取目标的速度信息。此外，矩阵信息几何检测器（MIG，Matrix Information Geometry）中涉及大量矩阵运算，这导致了该方法运算复杂，从而难以实现实时检测。
为实现目标的速度分辨，子带滤波器组可将原始回波信号分解为若干小带宽信号，从而实现雷达回波信号在多普勒域的分离。利用MIG对分离后的信号进行检测，可以获取目标的速度信息。然而，由于信号分离后，数据量将增大数倍，从而使得检测运算量也同比增大。因此，子带分解处理所带来的计算量增长，使得原本计算量较大的MIG更难以高效实现。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法和装置。
一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法，所述方法包括：
获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带；
根据所述每一距离单元的样本数据，计算得到所述每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；所述功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心；
根据所述每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；
根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
在其中一个实施例中，还包括：当所述几何测量为KL散度时，根据所述几何测量的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 797809DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 222843DEST_PATH_IMAGE002
为当前距离单元对应参考单元的KL散度-诱导势函数几何中心，
Figure 882494DEST_PATH_IMAGE003
为
Figure 700277DEST_PATH_IMAGE004
个参考单元在第
Figure 496195DEST_PATH_IMAGE005
个功率谱分量上的功率平均值，
Figure 124754DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 6122DEST_PATH_IMAGE007
为参考单元数，
Figure 362017DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 278020DEST_PATH_IMAGE009
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 313366DEST_PATH_IMAGE010
为第
Figure 416451DEST_PATH_IMAGE011
个参考单元在第
Figure 310458DEST_PATH_IMAGE012
个功率谱分量上对应的功率。
在其中一个实施例中，还包括：当所述几何测量为黎曼距离时，根据所述几何测量的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 690755DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 785750DEST_PATH_IMAGE014
为当前距离单元对应参考单元的黎曼距离-诱导势函数几何中心，
Figure 766344DEST_PATH_IMAGE015
为
Figure 604987DEST_PATH_IMAGE016
个参考单元在第
Figure 230003DEST_PATH_IMAGE017
个功率谱分量上的功率谱几何中心，
Figure 869801DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 947478DEST_PATH_IMAGE019
为参考单元数，
Figure 714446DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 193969DEST_PATH_IMAGE021
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 506133DEST_PATH_IMAGE022
为第
Figure 336685DEST_PATH_IMAGE023
个参考单元中第
Figure 376186DEST_PATH_IMAGE024
个功率谱分量对应的功率。
在其中一个实施例中，还包括：当所述几何测量为JS散度时，根据所述几何测量的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 975794DEST_PATH_IMAGE025
Figure 960324DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 12594DEST_PATH_IMAGE027
为当前距离单元对应参考单元的JS散度-诱导势函数几何中心，
Figure 855785DEST_PATH_IMAGE028
为功率谱分量，
Figure 575479DEST_PATH_IMAGE029
为第
Figure 354079DEST_PATH_IMAGE030
个参考单元中第
Figure 769011DEST_PATH_IMAGE031
个功率谱分量对应的功率，
Figure 291260DEST_PATH_IMAGE032
为迭代第
Figure 724515DEST_PATH_IMAGE033
次时几何中心第
Figure 939596DEST_PATH_IMAGE031
个功率谱分量对应的功率。
在其中一个实施例中，还包括：根据每一子带的子带滤波器频率响应函数，计算得到每一距离单元对应的滤波器频率响应序列为：
Figure 74780DEST_PATH_IMAGE034
Figure 400719DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 688481DEST_PATH_IMAGE036
为第
Figure 74463DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的滤波器频率响应，
Figure 588620DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 328038DEST_PATH_IMAGE039
为子带滤波器频率响应函数，
Figure 345672DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 292768DEST_PATH_IMAGE041
为子带滤波器频率，
Figure 28643DEST_PATH_IMAGE042
为子带数，
Figure 795918DEST_PATH_IMAGE043
；根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列；根据每一距离单元对应的滤波器频率响应序列和所述几何差异序列，得到当前距离单元每一子带的第一检测统计量为：
Figure 199217DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 927002DEST_PATH_IMAGE045
表示离散傅里叶变换，
Figure 9228DEST_PATH_IMAGE046
表示逆离散傅里叶变换，
Figure 746239DEST_PATH_IMAGE047
为第
Figure 613832DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的几何差异值，
Figure 246939DEST_PATH_IMAGE048
。
在其中一个实施例中，还包括：根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 816461DEST_PATH_IMAGE049
Figure 826005DEST_PATH_IMAGE050
其中，
Figure 781060DEST_PATH_IMAGE051
为白化后的功率谱中第
Figure 709702DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 641886DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 330487DEST_PATH_IMAGE053
为当前距离单元第
Figure 562886DEST_PATH_IMAGE054
个子带对应的功率，
Figure 662429DEST_PATH_IMAGE055
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 347488DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率；所述诱导势函数为所述几何测量为KL散度时对应的诱导势函数。
在其中一个实施例中，还包括：根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 964414DEST_PATH_IMAGE056
Figure 162571DEST_PATH_IMAGE057
其中，
Figure 308381DEST_PATH_IMAGE058
为白化后的功率谱中第
Figure 605370DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 760408DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 46027DEST_PATH_IMAGE060
为当前距离单元第
Figure 487373DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 615866DEST_PATH_IMAGE061
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 948496DEST_PATH_IMAGE062
个子带对应的功率；所述诱导势函数为所述几何测量为黎曼距离时对应的诱导势函数。
在其中一个实施例中，还包括：根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 478834DEST_PATH_IMAGE063
Figure 356660DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 972450DEST_PATH_IMAGE065
为白化后的功率谱中第
Figure 344656DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 995080DEST_PATH_IMAGE066
，
Figure 43808DEST_PATH_IMAGE067
为当前距离单元第
Figure 678052DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 89835DEST_PATH_IMAGE068
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 594765DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率；所述诱导势函数为所述几何测量为JS散度时对应的诱导势函数。
在其中一个实施例中，还包括：根据预先获取的无待检测目标时所述探测区域的雷达回波对应的多个距离单元，计算得到每一距离单元中每一子带的第二检测统计量，根据所述第二检测统计量，得到每一子带的检测门限；所述根据所述第二检测统计量，得到每一子带的检测门限的步骤包括：根据所述第二检测统计量，得到第二检测统计量的降序排序结果；根据所述第二检测统计量的降序排序结果，得到每一子带的检测门限为：
Figure 814394DEST_PATH_IMAGE069
其中，
Figure 670355DEST_PATH_IMAGE070
为第
Figure 508998DEST_PATH_IMAGE037
个子带的检测门限，
Figure 9380DEST_PATH_IMAGE071
表示
Figure 540856DEST_PATH_IMAGE072
取上整，
Figure 477588DEST_PATH_IMAGE073
为第二检测统计量的数量，
Figure 962665DEST_PATH_IMAGE074
为虚警概率，
Figure 442187DEST_PATH_IMAGE075
为第二检测统计量的降序排序结果，
Figure 3619DEST_PATH_IMAGE076
对应
Figure 303013DEST_PATH_IMAGE077
，
Figure 358825DEST_PATH_IMAGE078
，
Figure 958434DEST_PATH_IMAGE079
为第
Figure 690766DEST_PATH_IMAGE080
组回波数据第
Figure 477457DEST_PATH_IMAGE081
个距离单元中第
Figure 838424DEST_PATH_IMAGE037
个子带的第二检测统计量。
一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带；
功率谱几何中心计算模块，用于根据所述每一距离单元的样本数据，计算得到所述每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；所述功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心；
第一检测统计量计算模块，用于根据所述每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；
目标检测模块，用于根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带；
根据所述每一距离单元的样本数据，计算得到所述每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；所述功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心；
根据所述每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；
根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带；
根据所述每一距离单元的样本数据，计算得到所述每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；所述功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心；
根据所述每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；
根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
上述基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法和装置，通过计算回波信号对应的每一距离单元的功率谱，并基于协方差矩阵流形上几何测量所诱导的功率谱势函数，计算每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心，通过功率谱白化量化当前距离单元的功率谱与参考单元功率谱之间的特性差异，接着，利用子带滤波器频率响应函数、白化后的功率谱和诱导势函数，进一步获取当前子带的检测统计量，以实现将计算单元精确到子带，从而判断目标所处的多普勒单元，获取目标的速度信息，此外，利用功率谱子带滤波的频域响应特性，能够有效避免子带滤波所带来的运算量增长，最后，通过比较该检测统计量与检测门限的大小关系，确定目标的存在与否。本发明实施例，基于协方差矩阵流形与功率谱流形的对偶特性，使用功率谱模型对样本数据进行建模，并利用功率谱子带滤波的频域响应特性，可在不增加计算复杂度的情况下，实现距离-多普勒单元目标检测。
附图说明
图1为一个实施例中基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法的流程示意图；
图2为一个实施例中本发明方法以及对比方法的运算时间曲线示意图；
图3为一个实施例中数据距离单元子带归一化能量分布示意图；
图4为另一个实施例中基于Kullback-Leibler散度的Fast Sub PSIG检测统计量归一化能量分布示意图；
图5为一个实施例中基于黎曼距离的Fast Sub PSIG检测统计量归一化能量分布示意图；
图6为一个实施例基于Jensen-Shannon散度的Fast Sub PSIG检测统计量归一化能量分布示意图；
图7为一个实施例中子带归一化自适应匹配滤波器的检测统计量归一化能量分布示意图；
图8为一个实施例中子带最大特征值检测器的检测统计量归一化能量分布示意图；
图9为一个实施例中本发明方法以及对比方法的检测性能曲线示意图；
图10为一个实施例中基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测装置的结构框图；
图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
矩阵信息几何检测器（MIG），通过对数据进行协方差矩阵建模，可以解决传统方法在非独立杂波条件下的性能下降问题，基于协方差矩阵流形与功率谱流形的对偶特性，本发明提出了与矩阵信息几何检测器具有渐近性能的基于快速子带滤波的功率谱信息几何检测器（Fast Sub PSIG，Fast Sub Power Spectrum Information Geometry）。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法，包括以下步骤：
步骤102，获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带。
利用雷达发射
Figure 292539DEST_PATH_IMAGE082
个相参脉冲，接收探测区域的雷达回波数据，接收到的脉冲串数据矩阵为：
Figure 461352DEST_PATH_IMAGE083
其中，第
Figure 735339DEST_PATH_IMAGE084
行
Figure 132953DEST_PATH_IMAGE085
代表第
Figure 441575DEST_PATH_IMAGE084
个距离单元的样本数据，距离单元指的是雷达在一个相干处理间隔内发送
Figure 250131DEST_PATH_IMAGE082
个脉冲波，对回波信号进行采样处理可以得到一组离散的接收数据，由于雷达与目标之间的距离是有限的，因此，可以根据距离分辨单元的大小将此距离分为许多区间，每一个区间称为距离单元，距离单元的样本数据为采样点对应的接收数据。
对于每个距离单元，选取临近距离单元作为参考单元，在本发明实施例中，对于每个距离单元，选取前后各
Figure 276993DEST_PATH_IMAGE086
个距离单元作为
Figure 976833DEST_PATH_IMAGE087
个参考单元，当前或后距离单元数不足
Figure 405541DEST_PATH_IMAGE088
时，取另一侧将参考单元补充至
Figure 791523DEST_PATH_IMAGE087
个，令参考单元数为脉冲数的两倍，即
Figure 164735DEST_PATH_IMAGE089
，在获取参考单元后，利用当前距离单元对应的参考单元功率谱几何中心对当前距离单元的功率谱进行白化，以消除数据中杂波分量的相关性，同时保留目标回波重要信息，便于挖掘当前距离单元与对应参考单元之间的差异。
进一步地，为了获取目标的速度信息，需要判断目标所处的多普勒单元，在实现子带分解前，需要先设计低通原型滤波器，接收的雷达回波信号经过一组并行的滤波器后实现多普勒频率分离，每个滤波器的设计都是为了得到一个较窄的多普勒频带，子带滤波器组采用如下方法进行设计：
由脉冲数量
Figure 28786DEST_PATH_IMAGE090
，通常可设定子带数为
Figure 187366DEST_PATH_IMAGE091
，对于第
Figure 744249DEST_PATH_IMAGE037
个子带，其通带设为
Figure 604758DEST_PATH_IMAGE092
，首先，基于等波纹FIR（Finite Impulse Response，有限长单位冲激响应）滤波器设计原则，设计原型低通滤波器
Figure 272500DEST_PATH_IMAGE093
，其通带为
Figure 675799DEST_PATH_IMAGE094
，阻带为
Figure 526554DEST_PATH_IMAGE095
，阻带抑制为-40 dB，基于原型滤波器，第
Figure 749725DEST_PATH_IMAGE037
个子带的子带滤波器频率响应函数为：
Figure 345792DEST_PATH_IMAGE096
其中，
Figure 603598DEST_PATH_IMAGE097
为子带滤波器频率响应函数，
Figure 112070DEST_PATH_IMAGE098
为子带滤波器频率，
Figure 88117DEST_PATH_IMAGE099
为子带数。
步骤104，根据每一距离单元的样本数据，计算得到每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心。
基于接收到的脉冲串，计算每个距离单元样本数据的功率谱，对于当前距离单元的样本数据
Figure 97661DEST_PATH_IMAGE100
，其功率谱为：
Figure 69028DEST_PATH_IMAGE101
，
Figure 404194DEST_PATH_IMAGE102
其中，
Figure 710280DEST_PATH_IMAGE103
为当前距离单元的第
Figure 523515DEST_PATH_IMAGE104
个功率谱分量，
Figure 349389DEST_PATH_IMAGE105
，
Figure 589877DEST_PATH_IMAGE106
为当前距离单元的样本数据中的第
Figure 274936DEST_PATH_IMAGE107
个脉冲数据，
Figure 501649DEST_PATH_IMAGE108
，
Figure 588554DEST_PATH_IMAGE109
为虚数单位符号，则对于样本数据
Figure 124578DEST_PATH_IMAGE110
，可以得到对应的功率谱
Figure 31354DEST_PATH_IMAGE111
。
在本发明中定义参考单元的功率谱几何中心，以对距离单元对应的所有参考单元的功率谱流形信息进行描述，功率谱流形是将参考单元功率谱的集合看成一个微分流形，它的几何结构有助于更深入地研究其各方面的性质，参考单元的功率谱几何中心通过几何测量来衡量，几何测量衡量了矩阵流形上两个点之间的差异性，进而反映了矩阵流形的内蕴几何结构差异，几何测量包括KL（Kullback-Leibler）散度、黎曼距离和JS（Jensen-Shannon）散度，这些几何测量是由矩阵范数诱导得到，基于协方差矩阵流形上几何测量所诱导的功率谱势函数，计算每个距离单元的参考单元功率谱几何中心，功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心，当前距离单元的参考单元功率谱为
Figure 451971DEST_PATH_IMAGE112
，其中，
Figure 504634DEST_PATH_IMAGE113
，
Figure 86925DEST_PATH_IMAGE114
，
Figure 605631DEST_PATH_IMAGE115
为距离单元对应的参考单元数量，本发明提供基于该三种几何测量诱导势函数的参考单元功率谱几何中心计算方法：
（a）KL散度-诱导势函数几何中心：
Figure 298780DEST_PATH_IMAGE116
其中，
Figure 235644DEST_PATH_IMAGE117
为当前距离单元对应参考单元的KL散度-诱导势函数几何中心，
Figure 723257DEST_PATH_IMAGE118
为
Figure 729259DEST_PATH_IMAGE119
个参考单元在第
Figure 491678DEST_PATH_IMAGE120
个功率谱分量上的功率平均值，
Figure 142103DEST_PATH_IMAGE121
，
Figure 440098DEST_PATH_IMAGE122
为参考单元数，
Figure 808762DEST_PATH_IMAGE123
，
Figure 968348DEST_PATH_IMAGE124
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 738858DEST_PATH_IMAGE125
为第
Figure 709219DEST_PATH_IMAGE126
个参考单元中在第
Figure 565180DEST_PATH_IMAGE127
个功率谱分量上对应的功率；
（b）黎曼距离-诱导势函数几何中心：
Figure 403823DEST_PATH_IMAGE128
其中，
Figure 153473DEST_PATH_IMAGE129
为当前距离单元对应参考单元的黎曼距离-诱导势函数几何中心，
Figure 684948DEST_PATH_IMAGE130
为
Figure 139457DEST_PATH_IMAGE131
个参考单元在第
Figure 516212DEST_PATH_IMAGE132
个功率谱分量上的功率谱几何中心；
（c）JS散度-诱导势函数几何中心：
Figure 120368DEST_PATH_IMAGE133
其中，
Figure 557166DEST_PATH_IMAGE134
为当前距离单元对应参考单元的JS散度-诱导势函数几何中心，
Figure 387718DEST_PATH_IMAGE135
为功率谱分量，
Figure 443530DEST_PATH_IMAGE136
可通过下列迭代式得到，
Figure 777560DEST_PATH_IMAGE137
其中，
Figure 509892DEST_PATH_IMAGE138
为第
Figure 827741DEST_PATH_IMAGE139
个参考单元中第
Figure 185779DEST_PATH_IMAGE140
个功率谱分量对应的功率，
Figure 374315DEST_PATH_IMAGE141
为迭代第
Figure 277549DEST_PATH_IMAGE142
次时几何中心第
Figure 82694DEST_PATH_IMAGE140
个功率谱分量对应的功率，初始条件
Figure 604942DEST_PATH_IMAGE143
，迭代收敛条件为
Figure 788930DEST_PATH_IMAGE144
（
Figure 4011DEST_PATH_IMAGE145
通常取为0.001）。
步骤106，根据每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、诱导势函数和白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量。
利用当前距离单元对应的参考单元功率谱几何中心
Figure 155506DEST_PATH_IMAGE146
对当前距离单元功率谱
Figure 215866DEST_PATH_IMAGE147
进行白化处理，得到白化后的功率谱为：
Figure 644573DEST_PATH_IMAGE148
Figure 407386DEST_PATH_IMAGE149
其中，
Figure 655965DEST_PATH_IMAGE053
为当前距离单元第
Figure 644650DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 927864DEST_PATH_IMAGE150
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 360113DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，白化后的功率谱保留了当前距离单元功率谱与参考单元功率谱之间的差异，利用诱导势函数对白化后的功率谱进行处理，就可以计算每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何之间的几何差异。
由于子带分解所带来的计算量增长，使得原本计算量较大的MIG更难以高效实现，而在本发明提出的Fast Sub PSIG中，利用功率谱子带滤波的频域响应特性，能够有效避免子带滤波所带来的运算量增长，从而进行高效目标检测，得到每一子带的第一检测统计量的具体步骤包括：
首先，根据子带滤波器频率响应函数，计算滤波器频率响应序列
Figure 95988DEST_PATH_IMAGE151
，
Figure 888363DEST_PATH_IMAGE152
其次，基于诱导势函数，计算每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何之间的几何差异，具体是通过诱导势函数对白化后的功率谱进行处理，得到每一距离单元对应的几何差异序列
Figure 26084DEST_PATH_IMAGE153
，根据三种几何测量三种几何测量诱导势函数，序列
Figure 862190DEST_PATH_IMAGE154
可按如下方式计算：
（a）KL散度-诱导势函数几何差异：
Figure 85361DEST_PATH_IMAGE155
；
（b）黎曼距离-诱导势函数几何差异：
Figure 415848DEST_PATH_IMAGE156
；
（c）JS散度-诱导势函数几何差异：
Figure 408075DEST_PATH_IMAGE157
。
最后，令每个子带的检测统计量为
Figure 182127DEST_PATH_IMAGE158
，则检测统计量的计算公式为：
Figure 158174DEST_PATH_IMAGE159
其中，
Figure 902139DEST_PATH_IMAGE160
表示离散傅里叶变换，
Figure 139085DEST_PATH_IMAGE161
表示逆离散傅里叶变换，利用快速傅立叶变换计算两个序列的卷积，能够大幅减少计算量，提高检测效率。
步骤108，根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
根据当前子带对应的第一检测统计量和检测门限，得到判决式为：
Figure 943093DEST_PATH_IMAGE162
其中，
Figure 771548DEST_PATH_IMAGE163
为当前子带对应的第一检测统计量，
Figure 319204DEST_PATH_IMAGE164
表示当前子带存在待检测目标，
Figure 410656DEST_PATH_IMAGE165
表示当前子带不存在待检测目标；根据判决式，判断当前子带是否存在待检测目标，其中，通过采集获取无目标时探测区域雷达回波数据
Figure 916724DEST_PATH_IMAGE166
，计算第
Figure 336204DEST_PATH_IMAGE037
个子带的门限值
Figure 562917DEST_PATH_IMAGE167
，其具体步骤如下：基于第
Figure 649822DEST_PATH_IMAGE168
组回波数据
Figure 185845DEST_PATH_IMAGE169
，计算每个距离单元的几何差异值，并记第
Figure 92622DEST_PATH_IMAGE170
个距离单元的第
Figure 355982DEST_PATH_IMAGE037
个子带的检测统计量为
Figure 562972DEST_PATH_IMAGE171
。将所有
Figure 145263DEST_PATH_IMAGE172
个
Figure 663969DEST_PATH_IMAGE173
按照降序排序为
Figure 357119DEST_PATH_IMAGE174
，则虚警概率
Figure 28403DEST_PATH_IMAGE175
所对应的门限为
Figure 781595DEST_PATH_IMAGE176
，其中，
Figure 787597DEST_PATH_IMAGE177
表示
Figure 550017DEST_PATH_IMAGE178
取上整。
上述基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法中，通过计算回波信号对应的每一距离单元的功率谱，并基于协方差矩阵流形上几何测量所诱导的功率谱势函数，计算每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心，通过功率谱白化量化当前距离单元的功率谱与参考单元功率谱之间的特性差异，接着，利用子带滤波器频率响应函数、白化后的功率谱和诱导势函数，进一步获取当前子带的检测统计量，以实现将计算单元精确到子带，可以判断目标所处的多普勒单元，从而获取目标的速度信息，此外，利用功率谱子带滤波的频域响应特性，能够有效避免子带滤波所带来的运算量增长，最后，通过比较该检测统计量与检测门限的大小关系，确定目标的存在与否，本发明实施例，基于协方差矩阵流形与功率谱流形的对偶特性，使用功率谱模型对样本数据进行建模，并利用功率谱子带滤波的频域响应特性，可在不增加计算复杂度的情况下，实现距离-多普勒单元目标检测。
在一个实施例中，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心包括：当几何测量为KL散度时，根据几何测量的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 200441DEST_PATH_IMAGE179
其中，
Figure 235786DEST_PATH_IMAGE180
为当前距离单元对应参考单元的KL散度-诱导势函数几何中心，
Figure 604451DEST_PATH_IMAGE181
为
Figure 29616DEST_PATH_IMAGE182
个参考单元在第
Figure 800126DEST_PATH_IMAGE183
个功率谱分量上的功率平均值，
Figure 504908DEST_PATH_IMAGE184
，
Figure 360868DEST_PATH_IMAGE185
为参考单元数，
Figure 324145DEST_PATH_IMAGE186
，
Figure 949161DEST_PATH_IMAGE187
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 215058DEST_PATH_IMAGE188
为第
Figure 666637DEST_PATH_IMAGE189
个参考单元在第
Figure 308970DEST_PATH_IMAGE017
个功率谱分量上对应的功率。
在一个实施例中，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心还包括：当几何测量为黎曼距离时，根据几何测量的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 178706DEST_PATH_IMAGE190
其中，
Figure 615504DEST_PATH_IMAGE191
为当前距离单元对应参考单元的黎曼距离-诱导势函数几何中心，
Figure 55844DEST_PATH_IMAGE192
为
Figure 236289DEST_PATH_IMAGE193
个参考单元在第
Figure 835898DEST_PATH_IMAGE194
个功率谱分量上的功率谱几何中心，
Figure 568231DEST_PATH_IMAGE195
，
Figure 620500DEST_PATH_IMAGE196
为参考单元数，
Figure 715889DEST_PATH_IMAGE197
，
Figure 435583DEST_PATH_IMAGE198
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 338817DEST_PATH_IMAGE199
为第
Figure 878383DEST_PATH_IMAGE200
个参考单元中第
Figure 666210DEST_PATH_IMAGE201
个功率谱分量对应的功率。
在一个实施例中，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心还包括：当几何测量为JS散度时，根据几何测量的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 850198DEST_PATH_IMAGE202
Figure 799699DEST_PATH_IMAGE203
其中，
Figure 685616DEST_PATH_IMAGE204
为当前距离单元对应参考单元的JS散度-诱导势函数几何中心，
Figure 277134DEST_PATH_IMAGE205
为功率谱分量，
Figure 814163DEST_PATH_IMAGE206
为第
Figure 934566DEST_PATH_IMAGE207
个参考单元中第
Figure 573358DEST_PATH_IMAGE208
个功率谱分量对应的功率，
Figure 437409DEST_PATH_IMAGE209
为迭代第
Figure 720622DEST_PATH_IMAGE210
次时几何中心第
Figure 152872DEST_PATH_IMAGE211
个功率谱分量对应的功率。
在一个实施例中，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、诱导势函数和白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量包括：根据每一子带的子带滤波器频率响应函数，计算得到每一距离单元对应的滤波器频率响应序列为：
Figure 888747DEST_PATH_IMAGE212
Figure 681122DEST_PATH_IMAGE213
其中，
Figure 553263DEST_PATH_IMAGE214
为第
Figure 923458DEST_PATH_IMAGE215
个子带对应的滤波器频率响应，
Figure 146629DEST_PATH_IMAGE216
，
Figure 477116DEST_PATH_IMAGE217
为子带滤波器频率响应函数，
Figure 469343DEST_PATH_IMAGE218
，
Figure 633608DEST_PATH_IMAGE219
为子带滤波器频率，
Figure 953862DEST_PATH_IMAGE220
为子带数，
Figure 963407DEST_PATH_IMAGE221
；根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列；根据每一距离单元对应的滤波器频率响应序列和几何差异序列，得到当前距离单元每一子带的第一检测统计量为：
Figure 465932DEST_PATH_IMAGE222
其中，
Figure 269940DEST_PATH_IMAGE223
表示离散傅里叶变换，
Figure 841605DEST_PATH_IMAGE224
表示逆离散傅里叶变换，
Figure 654840DEST_PATH_IMAGE225
为第
Figure 621659DEST_PATH_IMAGE215
个子带对应的几何差异值，
Figure 721202DEST_PATH_IMAGE226
。
在一个实施例中，根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 406261DEST_PATH_IMAGE227
Figure 898553DEST_PATH_IMAGE228
其中，
Figure 719879DEST_PATH_IMAGE229
为白化后的功率谱中第
Figure 255902DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 428258DEST_PATH_IMAGE230
，
Figure 317716DEST_PATH_IMAGE231
为当前距离单元第
Figure 647677DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 964389DEST_PATH_IMAGE232
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 748674DEST_PATH_IMAGE233
个子带对应的功率；诱导势函数为几何测量为KL散度时对应的诱导势函数。
在一个实施例中，根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 441824DEST_PATH_IMAGE234
Figure 503321DEST_PATH_IMAGE235
其中，
Figure 131879DEST_PATH_IMAGE236
为白化后的功率谱中第
Figure 13248DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 369143DEST_PATH_IMAGE237
，
Figure 19567DEST_PATH_IMAGE238
为当前距离单元第
Figure 317562DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 686226DEST_PATH_IMAGE239
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 845812DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率；诱导势函数为几何测量为黎曼距离时对应的诱导势函数。
在一个实施例中，根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 350743DEST_PATH_IMAGE240
Figure 321104DEST_PATH_IMAGE241
其中，
Figure 442644DEST_PATH_IMAGE242
为白化后的功率谱中第
Figure 140342DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 765358DEST_PATH_IMAGE243
，
Figure 296833DEST_PATH_IMAGE244
为当前距离单元第
Figure 751342DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 393676DEST_PATH_IMAGE245
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 997832DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率；诱导势函数为几何测量为JS散度时对应的诱导势函数。
在一个实施例中，根据预先获取的无待检测目标时探测区域的雷达回波对应的多个距离单元，计算得到每一距离单元中每一子带的第二检测统计量，根据第二检测统计量，得到每一子带的检测门限；根据第二检测统计量，得到每一子带的检测门限的步骤包括：根据第二检测统计量，得到第二检测统计量的降序排序结果；根据第二检测统计量的降序排序结果，得到每一子带的检测门限为：
Figure 700209DEST_PATH_IMAGE246
其中，
Figure 140549DEST_PATH_IMAGE247
为第
Figure 55415DEST_PATH_IMAGE037
个子带的检测门限，
Figure 779658DEST_PATH_IMAGE248
表示
Figure 652936DEST_PATH_IMAGE249
取上整，
Figure 705206DEST_PATH_IMAGE250
为第二检测统计量的数量，
Figure 63243DEST_PATH_IMAGE251
为虚警概率，
Figure 517358DEST_PATH_IMAGE252
为第二检测统计量的降序排序结果，
Figure 420592DEST_PATH_IMAGE253
对应
Figure 960158DEST_PATH_IMAGE254
，
Figure 747986DEST_PATH_IMAGE255
，
Figure 931973DEST_PATH_IMAGE256
为第
Figure 881475DEST_PATH_IMAGE257
组回波数据第
Figure 32970DEST_PATH_IMAGE258
个距离单元中第
Figure 358910DEST_PATH_IMAGE037
个子带的第二检测统计量。
在一个具体实施例中，通过实验验证本发明方法的运算时间与检测性能，如图2所示，提供了一种本发明方法以及对比方法的运算时间曲线示意图，令脉冲数
Figure 898869DEST_PATH_IMAGE259
，参考单元数为脉冲数的两倍，即
Figure 612747DEST_PATH_IMAGE260
，对比方法包括Sub ANMF（SubbandAdaptive Normalized Matched Filter，子带归一化自适应匹配滤波器）和SubMaxEig（Subband Maximum Eigenvalue，子带最大特征值检测器），分别对应图2和图9中的D和E，2中显示了各方法100次运算的平均时间，其中，根据所采用的几何测量不同，Fast SubPSIG分为：Fast Sub PSIG-KLD（Fast Sub PSIG -KullbackLeibler Detector，基于KL散度的Fast Sub PSIG）、Fast Sub PSIG-RD（Fast Sub PSIG-Riemann Detector，基于黎曼距离的Fast Sub PSIG）和Fast Sub PSIG-JSD（Fast Sub PSIG- Jensen Shannon Detector，基于JS散度的Fast Sub PSIG），分别对应图2和图9中的A、B和C。从图2中可以看出，Fast SubPSIG运算时间远小于子带最大特征值检测器与子带归一化自适应匹配滤波器，当子带数为100时，本发明所提方法的运算时间小于其余二者运算时间的1/100，且当子带数
Figure 126905DEST_PATH_IMAGE261
增大时，运算时间差异越大，其次，采用实测海杂波数据与仿真目标的合成数据对本发明所提方法进行性能验证，所用数据为IPIX雷达数据集中的19980205_170935_ANTSTEP.CDF数据文件，该数据共包含28个距离单元60000脉冲。选取第5000至50089个脉冲数据，并将仿真目标（信杂比为8 dB）加入第15距离单元、第9个子带之中，如图3所示，提供了一种数据距离单元子带归一化能量分布示意图，显示了每个距离单元脉冲数据经过子带分解后的能量分布，图4、图5和图6分别为中基于Kullback-Leibler散度、基于黎曼距离以及基于Jensen-Shannon散度的Fast Sub PSIG检测统计量的归一化能量分布示意图，可以看到Fast Sub PSIG-KLD可以很好地突显目标，图7和图8分别为子带归一化自适应匹配滤波器和子带最大特征值检测器的检测统计量归一化能量分布示意图，可以看到其检测效果均劣于Fast Sub PSIG-KLD。如图9所示，提供了一种本发明方法以及对比方法的检测性能曲线示意图，可以看到Fast Sub PSIG-KLD具有最优的检测性能。因此，由上述实验结果可以得出结论：Fast SubPSIG-KLD不仅检测性能最优，且所需的运算时间最小。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图10所示，提供了一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测装置，包括：数据获取模块1002、功率谱几何中心计算模块1004、第一检测统计量计算模块1006和目标检测模块1008，其中：
数据获取模块1002，用于获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带；
功率谱几何中心计算模块1004，用于根据每一距离单元的样本数据，计算得到每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心；
第一检测统计量计算模块1006，用于根据每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、诱导势函数和白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；
目标检测模块1008，用于根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
在其中一个实施例中，功率谱几何中心计算模块1004还用于当几何测量为KL散度时，根据几何测量的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 866322DEST_PATH_IMAGE262
其中，
Figure 883956DEST_PATH_IMAGE263
为当前距离单元对应参考单元的KL散度-诱导势函数几何中心，
Figure 565473DEST_PATH_IMAGE264
为
Figure 566927DEST_PATH_IMAGE265
个参考单元在第
Figure 969090DEST_PATH_IMAGE266
个功率谱分量上的功率平均值，
Figure 480712DEST_PATH_IMAGE267
，
Figure 474075DEST_PATH_IMAGE185
为参考单元数，
Figure 556301DEST_PATH_IMAGE268
，
Figure 27734DEST_PATH_IMAGE269
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 895327DEST_PATH_IMAGE270
为第
Figure 794012DEST_PATH_IMAGE271
个参考单元在第
Figure 504479DEST_PATH_IMAGE272
个功率谱分量上对应的功率。
在其中一个实施例中，功率谱几何中心计算模块1004还用于当几何测量为黎曼距离时，根据几何测量的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 638658DEST_PATH_IMAGE273
其中，
Figure 750970DEST_PATH_IMAGE274
为当前距离单元对应参考单元的黎曼距离-诱导势函数几何中心，
Figure 197388DEST_PATH_IMAGE275
为
Figure 129572DEST_PATH_IMAGE276
个参考单元在第
Figure 67441DEST_PATH_IMAGE277
个功率谱分量上的功率谱几何中心，
Figure 299839DEST_PATH_IMAGE278
，
Figure 274749DEST_PATH_IMAGE279
为参考单元数，
Figure 835174DEST_PATH_IMAGE280
，
Figure 45576DEST_PATH_IMAGE281
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 132480DEST_PATH_IMAGE282
为第
Figure 278291DEST_PATH_IMAGE283
个参考单元中第
Figure 558968DEST_PATH_IMAGE277
个功率谱分量对应的功率。
在其中一个实施例中，功率谱几何中心计算模块1004还用于当几何测量为JS散度时，根据几何测量的诱导势函数，计算得到每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 979585DEST_PATH_IMAGE284
Figure 780051DEST_PATH_IMAGE285
其中，
Figure 362342DEST_PATH_IMAGE286
为当前距离单元对应参考单元的JS散度-诱导势函数几何中心，
Figure 631781DEST_PATH_IMAGE287
为功率谱分量，
Figure 590509DEST_PATH_IMAGE288
为第
Figure 386427DEST_PATH_IMAGE289
个参考单元中第
Figure 264253DEST_PATH_IMAGE277
个功率谱分量对应的功率，
Figure 145622DEST_PATH_IMAGE290
为迭代第
Figure 7574DEST_PATH_IMAGE291
次时几何中心第
Figure 657999DEST_PATH_IMAGE277
个功率谱分量对应的功率。
在其中一个实施例中，第一检测统计量计算模块1006还用于根据每一子带的子带滤波器频率响应函数，计算得到每一距离单元对应的滤波器频率响应序列为：
Figure 706726DEST_PATH_IMAGE292
Figure 340970DEST_PATH_IMAGE293
其中，
Figure 375922DEST_PATH_IMAGE294
为第
Figure 756219DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的滤波器频率响应，
Figure 21853DEST_PATH_IMAGE295
，
Figure 877813DEST_PATH_IMAGE296
为子带滤波器频率响应函数，
Figure 716456DEST_PATH_IMAGE297
，
Figure 731686DEST_PATH_IMAGE298
为子带滤波器频率，
Figure 997582DEST_PATH_IMAGE299
为子带数，
Figure 950625DEST_PATH_IMAGE300
；根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列；根据每一距离单元对应的滤波器频率响应序列和几何差异序列，得到当前距离单元每一子带的第一检测统计量为：
Figure 327380DEST_PATH_IMAGE301
其中，
Figure 72482DEST_PATH_IMAGE302
表示离散傅里叶变换，
Figure 633914DEST_PATH_IMAGE303
表示逆离散傅里叶变换，
Figure 198887DEST_PATH_IMAGE304
为第
Figure 756164DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的几何差异值，
Figure 621352DEST_PATH_IMAGE305
。
在其中一个实施例中，第一检测统计量计算模块1006还用于根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 353684DEST_PATH_IMAGE306
Figure 140375DEST_PATH_IMAGE307
其中，
Figure 999877DEST_PATH_IMAGE308
为白化后的功率谱中第
Figure 719572DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 357226DEST_PATH_IMAGE309
，
Figure 896792DEST_PATH_IMAGE310
为当前距离单元第
Figure 419040DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 101563DEST_PATH_IMAGE311
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 51065DEST_PATH_IMAGE312
个子带对应的功率；诱导势函数为几何测量为KL散度时对应的诱导势函数。
在其中一个实施例中，第一检测统计量计算模块1006还用于根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 468140DEST_PATH_IMAGE313
Figure 528500DEST_PATH_IMAGE314
其中，
Figure 832573DEST_PATH_IMAGE315
为白化后的功率谱中第
Figure 952976DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 467134DEST_PATH_IMAGE316
，
Figure 455818DEST_PATH_IMAGE310
为当前距离单元第
Figure 739032DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 407167DEST_PATH_IMAGE317
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 408621DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率；诱导势函数为几何测量为黎曼距离时对应的诱导势函数。
在其中一个实施例中，第一检测统计量计算模块1006还用于根据诱导势函数和白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 200997DEST_PATH_IMAGE318
Figure 338717DEST_PATH_IMAGE319
其中，
Figure 66502DEST_PATH_IMAGE320
为白化后的功率谱中第
Figure 165039DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 636472DEST_PATH_IMAGE321
，
Figure 753332DEST_PATH_IMAGE322
为当前距离单元第
Figure 652018DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率，
Figure 736386DEST_PATH_IMAGE323
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 11510DEST_PATH_IMAGE037
个子带对应的功率；诱导势函数为几何测量为JS散度时对应的诱导势函数。
在其中一个实施例中，还用于根据预先获取的无待检测目标时探测区域的雷达回波对应的多个距离单元，计算得到每一距离单元中每一子带的第二检测统计量，根据第二检测统计量，得到每一子带的检测门限；根据第二检测统计量，得到每一子带的检测门限的步骤包括：根据第二检测统计量，得到第二检测统计量的降序排序结果；根据第二检测统计量的降序排序结果，得到每一子带的检测门限为：
Figure 858243DEST_PATH_IMAGE324
其中，
Figure 52464DEST_PATH_IMAGE325
为第
Figure 984648DEST_PATH_IMAGE037
个子带的检测门限，
Figure 938829DEST_PATH_IMAGE326
表示
Figure 640068DEST_PATH_IMAGE327
取上整，
Figure 5191DEST_PATH_IMAGE328
为第二检测统计量的数量，
Figure 424671DEST_PATH_IMAGE329
为虚警概率，
Figure 152849DEST_PATH_IMAGE330
为第二检测统计量的降序排序结果，
Figure 974174DEST_PATH_IMAGE331
对应
Figure 510198DEST_PATH_IMAGE332
，
Figure 682553DEST_PATH_IMAGE333
，
Figure 837591DEST_PATH_IMAGE079
为第
Figure 388789DEST_PATH_IMAGE334
组回波数据第
Figure 236659DEST_PATH_IMAGE335
个距离单元中第
Figure 755365DEST_PATH_IMAGE037
个子带的第二检测统计量。
关于基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测装置的具体限定可以参见上文中对于基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法的限定，在此不再赘述。上述基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例中方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带；
根据所述每一距离单元的样本数据，计算得到所述每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；所述功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心；
根据所述每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；
根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心包括：
当所述几何测量为KL散度时，根据所述几何测量的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 991924DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 502540DEST_PATH_IMAGE002
为当前距离单元对应参考单元的KL散度-诱导势函数几何中心，
Figure 751119DEST_PATH_IMAGE003
为
Figure 411907DEST_PATH_IMAGE004
个参考单元在第
Figure 83671DEST_PATH_IMAGE005
个功率谱分量上的功率平均值，
Figure 374975DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 235484DEST_PATH_IMAGE007
为参考单元数，
Figure 903225DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 916312DEST_PATH_IMAGE009
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 378517DEST_PATH_IMAGE010
为第
Figure 726322DEST_PATH_IMAGE011
个参考单元在第
Figure 932175DEST_PATH_IMAGE012
个功率谱分量上对应的功率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心还包括：
当所述几何测量为黎曼距离时，根据所述几何测量的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 298304DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 931410DEST_PATH_IMAGE014
为当前距离单元对应参考单元的黎曼距离-诱导势函数几何中心，
Figure 766511DEST_PATH_IMAGE015
为
Figure 510476DEST_PATH_IMAGE016
个参考单元在第
Figure 498155DEST_PATH_IMAGE017
个功率谱分量上的功率谱几何中心，
Figure 302163DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 624560DEST_PATH_IMAGE019
为参考单元数，
Figure 172216DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 515866DEST_PATH_IMAGE021
为雷达发射的脉冲数量，
Figure 756354DEST_PATH_IMAGE022
为第
Figure 972572DEST_PATH_IMAGE023
个参考单元中第
Figure 448553DEST_PATH_IMAGE024
个功率谱分量对应的功率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心还包括：
当所述几何测量为JS散度时，根据所述几何测量的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心为：
Figure 269878DEST_PATH_IMAGE025
Figure 556634DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 463410DEST_PATH_IMAGE027
为当前距离单元对应参考单元的JS散度-诱导势函数几何中心，
Figure 477503DEST_PATH_IMAGE028
为功率谱分量，
Figure 153335DEST_PATH_IMAGE029
为第
Figure 109527DEST_PATH_IMAGE030
个参考单元中第
Figure 503599DEST_PATH_IMAGE031
个功率谱分量对应的功率，
Figure 321383DEST_PATH_IMAGE032
为迭代第
Figure 851721DEST_PATH_IMAGE033
次时几何中心第
Figure 480280DEST_PATH_IMAGE034
个功率谱分量对应的功率。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量包括：
根据每一子带的子带滤波器频率响应函数，计算得到每一距离单元对应的滤波器频率响应序列为：
Figure 158386DEST_PATH_IMAGE035
Figure 655226DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 430284DEST_PATH_IMAGE037
为第
Figure 88798DEST_PATH_IMAGE038
个子带对应的滤波器频率响应，
Figure 834294DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 869246DEST_PATH_IMAGE040
为子带滤波器频率响应函数，
Figure 764390DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 328226DEST_PATH_IMAGE042
为子带滤波器频率，
Figure 59553DEST_PATH_IMAGE043
为子带数，
Figure 898196DEST_PATH_IMAGE044
；
根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列；
根据每一距离单元对应的滤波器频率响应序列和所述几何差异序列，得到当前距离单元每一子带的第一检测统计量为：
Figure 382267DEST_PATH_IMAGE045
其中，
Figure 648163DEST_PATH_IMAGE046
表示离散傅里叶变换，
Figure 99742DEST_PATH_IMAGE047
表示逆离散傅里叶变换，
Figure 742076DEST_PATH_IMAGE048
为第
Figure 18336DEST_PATH_IMAGE049
个子带对应的几何差异值，
Figure 579768DEST_PATH_IMAGE050
。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列包括：
根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 144741DEST_PATH_IMAGE051
Figure 200553DEST_PATH_IMAGE052
其中，
Figure 534583DEST_PATH_IMAGE053
为白化后的功率谱中第
Figure 266915DEST_PATH_IMAGE054
个子带对应的功率，
Figure 319185DEST_PATH_IMAGE055
，
Figure 414573DEST_PATH_IMAGE056
为当前距离单元第
Figure 868688DEST_PATH_IMAGE054
个子带对应的功率，
Figure 771922DEST_PATH_IMAGE057
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 45909DEST_PATH_IMAGE054
个子带对应的功率；所述诱导势函数为所述几何测量为KL散度时对应的诱导势函数。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列还包括：
根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 443523DEST_PATH_IMAGE058
Figure 752145DEST_PATH_IMAGE059
其中，
Figure 826280DEST_PATH_IMAGE060
为白化后的功率谱中第
Figure 587563DEST_PATH_IMAGE061
个子带对应的功率，
Figure 287403DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 247269DEST_PATH_IMAGE063
为当前距离单元第
Figure 367672DEST_PATH_IMAGE064
个子带对应的功率，
Figure 6463DEST_PATH_IMAGE065
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 870514DEST_PATH_IMAGE066
个子带对应的功率；所述诱导势函数为所述几何测量为黎曼距离时对应的诱导势函数。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列还包括：
根据所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，计算得到每一距离单元对应的几何差异序列为：
Figure 763515DEST_PATH_IMAGE067
Figure 320398DEST_PATH_IMAGE068
其中，
Figure 915328DEST_PATH_IMAGE069
为白化后的功率谱中第
Figure 583069DEST_PATH_IMAGE054
个子带对应的功率，
Figure 820323DEST_PATH_IMAGE070
，
Figure 548107DEST_PATH_IMAGE056
为当前距离单元第
Figure 895912DEST_PATH_IMAGE054
个子带对应的功率，
Figure 101765DEST_PATH_IMAGE071
为当前距离单元对应参考单元中第
Figure 969358DEST_PATH_IMAGE072
个子带对应的功率；所述诱导势函数为所述几何测量为JS散度时对应的诱导势函数。
9.根据权利要求6-8任一项所述的方法，其特征在于，得到所述检测门限的步骤，包括：
根据预先获取的无待检测目标时所述探测区域的雷达回波对应的多个距离单元，计算得到每一距离单元中每一子带的第二检测统计量，根据所述第二检测统计量，得到每一子带的检测门限；
所述根据所述第二检测统计量，得到每一子带的检测门限的步骤包括：
根据所述第二检测统计量，得到第二检测统计量的降序排序结果；
根据所述第二检测统计量的降序排序结果，得到每一子带的检测门限为：
Figure 664782DEST_PATH_IMAGE073
其中，
Figure 109670DEST_PATH_IMAGE074
为第
Figure 243848DEST_PATH_IMAGE054
个子带的检测门限，
Figure 933324DEST_PATH_IMAGE075
表示
Figure 737332DEST_PATH_IMAGE076
取上整，
Figure 59729DEST_PATH_IMAGE077
为第二检测统计量的数量，
Figure 607385DEST_PATH_IMAGE078
为虚警概率，
Figure 449570DEST_PATH_IMAGE079
为第二检测统计量的降序排序结果，
Figure 221217DEST_PATH_IMAGE080
对应
Figure 906276DEST_PATH_IMAGE081
，
Figure 382257DEST_PATH_IMAGE082
，
Figure 203582DEST_PATH_IMAGE083
为第
Figure 991803DEST_PATH_IMAGE084
组回波数据第
Figure 898579DEST_PATH_IMAGE085
个距离单元中第
Figure 647093DEST_PATH_IMAGE054
个子带的第二检测统计量。
10.一种基于子带滤波的功率谱信息几何雷达目标检测装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取探测区域的雷达回波对应的多个距离单元、每一距离单元对应的参考单元以及每一距离单元的多个子带；
功率谱几何中心计算模块，用于根据所述每一距离单元的样本数据，计算得到所述每一距离单元的功率谱，根据预先设置的几何测量对应的诱导势函数，计算得到所述每一距离单元对应参考单元的功率谱几何中心；所述功率谱几何中心为距离单元的参考单元功率谱在功率谱流形上的几何中心；
第一检测统计量计算模块，用于根据所述每一距离单元的功率谱和对应参考单元的功率谱几何中心，得到白化后的功率谱，根据每一子带的子带滤波器频率响应函数、所述诱导势函数和所述白化后的功率谱，得到每一子带的第一检测统计量；
目标检测模块，用于根据当前子带对应的第一检测统计量和预先设置的检测门限之间的大小关系，判断当前距离单元是否存在待检测目标。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060146961A1 (en) * 2004-12-08 2006-07-06 Pan-Soo Kim Frequency offset estimating method and receiver employing the same
CN103295193A (zh) * 2013-05-10 2013-09-11 天津理工大学 基于互功率谱的盲源分离方法
CN105487062A (zh) * 2015-12-22 2016-04-13 南京信息工程大学 基于二维Duffing振子的海杂波微弱信号检测方法
US20180348364A1 (en) * 2017-05-31 2018-12-06 Panasonic Corporation Radar signal processing apparatus and radar signal processing method
CN110471034A (zh) * 2019-09-19 2019-11-19 上海无线电设备研究所 一种超宽带雷达波形设计方法
WO2020124325A1 (zh) * 2018-12-17 2020-06-25 深圳市汇顶科技股份有限公司 一种回声消除中的自适应滤波方法、装置、设备及存储介质
CN114091328A (zh) * 2021-11-11 2022-02-25 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 加窗二维解卷多波束功率谱估计算法
CN115128590A (zh) * 2022-06-24 2022-09-30 中国人民解放军国防科技大学 基于矩阵信息几何的自适应雷达目标检测方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060146961A1 (en) * 2004-12-08 2006-07-06 Pan-Soo Kim Frequency offset estimating method and receiver employing the same
CN103295193A (zh) * 2013-05-10 2013-09-11 天津理工大学 基于互功率谱的盲源分离方法
CN105487062A (zh) * 2015-12-22 2016-04-13 南京信息工程大学 基于二维Duffing振子的海杂波微弱信号检测方法
US20180348364A1 (en) * 2017-05-31 2018-12-06 Panasonic Corporation Radar signal processing apparatus and radar signal processing method
WO2020124325A1 (zh) * 2018-12-17 2020-06-25 深圳市汇顶科技股份有限公司 一种回声消除中的自适应滤波方法、装置、设备及存储介质
CN110471034A (zh) * 2019-09-19 2019-11-19 上海无线电设备研究所 一种超宽带雷达波形设计方法
CN114091328A (zh) * 2021-11-11 2022-02-25 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 加窗二维解卷多波束功率谱估计算法
CN115128590A (zh) * 2022-06-24 2022-09-30 中国人民解放军国防科技大学 基于矩阵信息几何的自适应雷达目标检测方法和装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHENG SHI 等: "A Method for Reducing Timing Jitter’s Impact in Through-Wall Human Detection by Ultra-Wideband Impulse Radar", 《REMOTE SENSING》 *
HAO WU 等: "Adaptive Matrix Information Geometry Detector With Local Metric Tensor", 《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》 *
丁斌 等: "基于天线扫描的雷达成像方法", 《探测与控制学报》 *

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