CN115980729B - 一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法与系统，首先构造信号导向矢量、待检测数据矩阵和训练样本矩阵，然后利用训练样本矩阵构造采样协方差矩阵，再利用采样协方差矩阵构造白化矩阵，接着利用白化矩阵对信号导向矢量和待检测数据矩阵进行白化处理，然后确定可调参数，进而构造检测统计量，再利用检测统计量和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，判决目标是否存在。本发明设计的检测器基于自适应检测思想，无需把杂波抑制作为独立步骤，通过调整参数，可实现对失配信号的灵活检测，此外，检测器具有恒虚警特性，无需额外的恒虚警处理。

Description

一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法与系统

技术领域

本发明涉及雷达信号检测技术领域，尤其涉及一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法与系统。

背景技术

目标检测是雷达的主要功能之一。随着雷达技术的发展进步，雷达的距离分辨力不断提高，目标很容易就占据多个距离分辨单元。基于常规点目标的检测方法极易造成性能损失。另一方面，由于阵列误差及干扰的存在，严重影响了雷达效能的正常发挥。

当存在阵列误差时，雷达系统假定的信号导向矢量必然不同于目标真实的导向矢量；而当存在干扰时，同样会导致雷达系统假定的信号导向矢量必然不同于目标真实的导向矢量，这是由于雷达系统假定的目标导向矢量对应于雷达主波束方向，而干扰往往位于目标的旁瓣，尽管雷达旁瓣的增益比主瓣低，但干扰功率往往要高于目标好几个数量级，从而使雷达错误认为从雷达旁瓣进入雷达接收机的干扰是从主瓣进入雷达接收机的目标信号。雷达系统假定的信号导向矢量不同于目标真实的导向矢量，这一现象被称为信号失配。

有上述分析可知，根据信号失配产生的原因，雷达系统所希望的雷达检测器不同。对于由阵列误差导致的信号失配，雷达所希望的检测器应该具有稳健特性。相反地，对于干扰导致的信号失配，雷达所希望的检测器应该具有失配敏感特性，该类检测器的检测概率随着信号失配量的增加而迅速降低。然而现有公开资料中的检测器往往难以同时满足信号失配下扩展目标检测的不同需求。

发明内容

为了解决信号失配下扩展目标检测的难题，本发明提供一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法与系统，用以克服现有技术中目标检测能力不足的问题。

本发明提供一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法，包括以下步骤：

步骤1：构造信号导向矢量、待检测数据矩阵和训练样本矩阵；

步骤2：利用所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；

步骤3：利用所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；

步骤4：利用所述白化矩阵对信号导向矢量和待检测数据矩阵进行白化处理；

步骤5：确定可调参数；

步骤6：构造检测统计量；

步骤7：利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限；

步骤8：比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，判决目标是否存在；

所述步骤1中构造的信号导向矢量、待检测数据矩阵和训练样本矩阵分别为

X＝[x₁,x₂,…,x_K]和Y＝[y₁,y₂,…,y_L]

式中，j表示虚数，即d为天线阵元间距，λ为雷达发射信号波长，θ为目标的方位角，上标[·]^T表示转置；x₁,x₂,…,x_K为扩展目标占据的K个距离单元对应的雷达接收数据，K为目标占据的距离单元数；y₁,y₂,…,y_L为L个训练样本数据，L为训练样本数；

所述步骤2中利用所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为

S＝YY^H

式中，上标[·]^H表示共轭转置；

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

D＝UΛ^-1/2U^H

其中，UΛU^H为S的特征值分解，U为S的特征矩阵，Λ＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_N)为对角矩阵，λ₁,λ₂,…,λ_N为S的N个特征值，

所述步骤4中利用所述白化矩阵对信号导向矢量和待检测数据矩阵进行白化处理分别通过下面两式实现：

和/>

所述步骤8中比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，判决目标是否存在分以下两种情况进行判定：

若检测统计量Detector大于等于检测门限η，则判定目标存在；

若检测统计量Detector小于检测门限η，则判定目标不存在。

进一步地，所述步骤5中确定可调参数γ按照下述两种情形设置：

若系统需要稳健检测器，则0≤γ＜0.5；

若系统需要失配敏感检测器，则0.5≤γ＜2。

进一步地，所述步骤6中构造的检测统计量为

式中，tr(·)表示矩阵的迹。

进一步地，所述步骤7中利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限通过下式实现

η＝t(n_*)

式中，M为蒙特卡洛仿真次数，μ为系统虚警概率，/>为取整操作，t(i)为序列/>由大到小排列第i个最大值，X(k)为仅含噪声分量的待检测数据的第k次实现，D(k)＝U(k)Λ^-1/2(k)U^H(k)，U(k)Λ(k)U^H(k)为采样协方差矩阵第k次实现S(k)的特征值分解，k＝1,2,…,M。

另一方面，本发明提供了一种信号失配下的扩展目标参数可调检测系统，用于实现信号失配下的扩展目标参数可调检测方法，以及包括：

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、和信号导向矢量；

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和信号导向矢量进行白化处理；

可调参数确定模块，用于确定构造检测器所需的可调参数；

检测统计量构造模块，用于根据可调参数和白化后的数据构造检测统计量；

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以目标检测为唯一目的，而不以滤波为目的，也无需独立的杂波抑制步骤，使检测器的工作流程更加简便，且具有更优的检测性能；

(2)本发明设计的检测器具有恒虚警特性，无需额外的恒虚警处理流程；

(3)本发明设计的检测器能够根据系统需求进行参数调整，以达到调整检测器对失配信号检测特性的目的；

(4)即使不存在信号失配，在合适的可调参数下，本发明提供的检测器也能够提供比现有检测器更高的检测概率。

附图说明

图1为本发明一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法与系统的流程示意图；

图2为本发明一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法与系统的结构框架图；

图3为本发明所提供的可调检测方法在不同信号失配量下的检测性能示意图；

图4为本发明所提供的可调检测方法在无信号失配量下不同可调参数时的检测性能示意图。

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。

对于系统通道数为N的相控阵雷达，假设目标占据K个连续距离单元，则雷达接收数据可用N×K维矩阵X表示。假设目标相对于雷达天线阵面法线方向的角度为θ，则目标的导向矢量可表示为

式中，j表示虚数，即d为天线阵元间距，λ为雷达发射信号波长，上标[·]^T表示转置。

雷达回波中除了可能的目标信号外，还往往还有杂波分量和热噪声分量。因此，待检测数据可表示为

X＝sa^H+W (2)

式中，a为K×1维未知列向量，表示目标在K个距离单元的强度，W表示K个距离单元中的噪声，通常包括杂波和热噪声分量之和，上标[·]^H表示共轭转置操作。

在实际中，噪声具有随机性，且统计特性未知。令噪声协方差矩阵为R，在实际中R通常未知。为了消除噪声的影响，需要用到训练样本，以对R进行有效估计，训练样本一般从待检测单元附近选取。假设存在L个不含目标信号的训练样本，分别记作y₁,y₂,…,y_L，其维数均为N×1，令其协方差矩阵为R_T。则上述检测问题可建模为下述二元假设检验模型

其中，H₁表示目标存在的假设检验，H₀表示目标不存在的假设检验,n_l为训练样本y_l中噪声。

针对式(3)中的检测问题，在假设检验H₁下待检测数据矩阵和训练样本的联合概率密度函数为

其中，e为自然指数，tr(·)表示矩阵的迹，|R|和|R_T|表示矩阵R和R_T的行列式，S＝YY^H，Y＝[y₁,y₂,…,y_L]，Y为训练样本矩阵。类似地，在假设检验H₀下待检测数据矩阵和训练样本的联合概率密度函数为

Wald准则是解决目标检测最常用的检测器设计准则之一。当待检测数据中的噪声与训练样本中的噪声具有相同的协方差矩阵时，即R＝R_T，则针对式(3)中的检测问题，基于Wald准则得到的检测器为

式(6)中的检测器通常被称为广义自适应匹配滤波检测器(GAMF)。尽管该检测器不是专门针对失配信号而设计，但该检测器具有对失配信号良好的稳健检测特性。

此外，当待检测数据中的噪声分量与训练样本中的噪声具有未知的功率失配，则R＝ρR_T，ρ为未知分量，表示待检测数据中的噪声与训练样本数据中的噪声的未知功率失配，则根据两步的Wald准则得到的检测器为：

式(7)中的检测器等价于：

需要指出的是，在实际工作环境中，难以选择到底采用式(6)中的检测器还是式(7)或者(8)中的检测器。

本发明的目的在于解决信号失配下扩展目标检测难题，为了实现上述目的，请参阅图1所示，本发明提供了一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法，包括：

步骤1：构造信号导向矢量、待检测数据矩阵和训练样本矩阵；

步骤2：利用所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；

步骤3：利用所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；

步骤4：利用所述白化矩阵对信号导向矢量和待检测数据矩阵进行白化处理；

步骤5：确定可调参数；

步骤6：构造检测统计量；

步骤7：利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限；

步骤8：比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，判决目标是否存在；

所述步骤1中构造的信号导向矢量、待检测数据矩阵和训练样本矩阵分别为

X＝[x₁,x₂,…,x_K]和Y＝[y₁,y₂,…,y_L]

式中，j表示虚数，即d为天线阵元间距，λ为雷达发射信号波长，θ为目标的方位角，上标[·]^T表示转置；x₁,x₂,…,x_K为扩展目标占据的K个距离单元对应的雷达接收数据，K为目标占据的距离单元数；y₁,y₂,…,y_L为L个训练样本数据，L为训练样本数；

所述步骤2中利用所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为

S＝YY^H

式中，上标[·]^H表示共轭转置；

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

D＝UΛ^-1/2U^H

其中，UΛU^H为S的特征值分解，U为S的特征矩阵，Λ＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_N)为对角矩阵，λ₁,λ₂,…,λ_N为S的N个特征值，

所述步骤4中利用所述白化矩阵对信号导向矢量和待检测数据矩阵进行白化处理分别通过下面两式实现：

和/>

所述步骤8中比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，判决目标是否存在分以下两种情况进行判定：

若检测统计量Detector大于等于检测门限η，则判定目标存在；

若检测统计量Detector小于检测门限η，则判定目标不存在。

具体而言，所述步骤5中确定可调参数γ按照下述两种情形设置：

若系统需要稳健检测器，则0≤γ＜0.5；

若系统需要失配敏感检测器，则0.5≤γ＜2。

具体而言，所述步骤6中构造的检测统计量为

式中，tr(·)表示矩阵的迹。

具体而言，所述步骤7中利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限通过下式实现

η＝t(n_*)

式中，M为蒙特卡洛仿真次数，μ为系统虚警概率，/>为取整操作，t(i)为序列/>由大到小排列第i个最大值，X(k)为仅含噪声分量的待检测数据的第k次实现，D(k)＝U(k)Λ^-1/2(k)U^H(k)，U(k)Λ(k)U^H(k)为采样协方差矩阵第k次实现S(k)的特征值分解，k＝1,2,…,M。

请参阅图2所示，本发明提供了一种信号失配下的扩展目标参数可调检测系统，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、和信号导向矢量；

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和信号导向矢量进行白化处理；

可调参数确定模块，用于确定构造检测器所需的可调参数；

检测统计量构造模块，用于构造检测统计量；

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。

请参阅图3所示，其为本发明所提供的可调检测方法在不同信号失配量下的检测性能示意图，其中，横坐标cos²φ表示失配量，随着cos²φ的减小，信号失配越来越验证，特别地，当cos²φ＝1时不存在信号失配，当cos²φ＝0时信号完全失配，图中GAMF和GASD表示现有的两种扩展目标检测方法。从图中的结果可以看出，当可调参数较小时(γ＝0.1)，本发明所提供方法具有良好的稳健特性；当可调参数较大时(γ＝1.2)，本发明所提供方法具有良好的失配信号抑制性能。

请参阅图4所示，其为本发明所提供的可调检测方法在无信号失配量下不同可调参数时的检测性能示意图，从图中可以看出，当可调参数在范围0＜γ＜0.89内时，本发明所提供的检测方法其检测概率均高于现有的两种检测方法。

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 (2)

1.一种信号失配下的扩展目标参数可调检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构造信号导向矢量、待检测数据矩阵和训练样本矩阵；

步骤2：利用所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；

步骤3：利用所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；

步骤4：利用所述白化矩阵对信号导向矢量和待检测数据矩阵进行白化处理；

步骤5：确定可调参数；

步骤6：构造检测统计量；

步骤7：利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限；

步骤8：比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，判决目标是否存在；

所述步骤1中构造的信号导向矢量、待检测数据矩阵和训练样本矩阵分别为

；

和/>；

式中，表示虚数，即/>，/>为天线阵元间距，/>为雷达发射信号波长，/>为目标的方位角，上标/>表示转置；/>为扩展目标占据的/>个距离单元对应的雷达接收数据，/>为目标占据的距离单元数；/>为/>个训练样本数据，/>为训练样本数；

所述步骤2中利用所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为

；

式中，上标表示共轭转置；

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

；

其中，为/>的特征值分解，/>为/>的特征矩阵，为对角矩阵，/>为/>的/>个特征值，；

所述步骤4中利用所述白化矩阵对信号导向矢量和待检测数据矩阵进行白化处理分别通过下面两式实现：

和/>；

所述步骤8中比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，判决目标是否存在分以下两种情况进行判定：

若检测统计量大于等于检测门限/>，则判定目标存在；

若检测统计量小于检测门限/>，则判定目标不存在；

所述步骤5中确定可调参数按照下述两种情形设置：

若系统需要稳健检测器，则；

若系统需要失配敏感检测器，则；

所述步骤6中构造的检测统计量为

；

式中，表示矩阵的迹；

所述步骤7中利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限通过下式实现

；

式中，

，/>为蒙特卡洛仿真次数，/>为系统虚警概率，/>为取整操作，/>为序列/>由大到小排列第/>个最大值，

，/>，/>为仅含噪声分量的待检测数据的第次实现，

，/>为采样协方差矩阵第/>次实现/>的特征值分解，/>。

2.一种信号失配下的扩展目标参数可调检测系统，其特征在于，用于实现如权利要求1所述的信号失配下的扩展目标参数可调检测方法，以及包括：

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、和信号导向矢量；

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和信号导向矢量进行白化处理；

可调参数确定模块，用于确定构造检测器所需的可调参数；

检测统计量构造模块，用于根据可调参数和白化后的数据构造检测统计量；

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。