[发明专利]一种基于拟合优度检验的雷达目标恒虚警检测方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达目标检测技术领域，涉及一种雷达目标恒虚警检测方法。

背景技术

目标检测是雷达的首要任务，恒虚警检测是一种在雷达自动检测系统中给检测策略提供检测阈值并且使杂波和干扰对系统虚警概率影响最小的信号处理方法。经过30余年的发展，恒虚警检测已逐渐成为现代雷达的一项标准技术，并在各种类型的雷达中获得广泛应用。

经典的恒虚警检测方法是先利用待检单元前后滑窗中的参考单元产生一个自适应门限，然后，比较待检单元信号强度与自适应门限的大小，如果待检单元信号强度超过门限，则判断该单元中有目标存在。这种经典的恒虚警检测方法的框图如图1所示。常用的单元平均类恒虚警(CA-CFAR)检测器以及顺序统计类恒虚警(OS-CFAR)检测器都采用这种方案。CA-CFAR检测器根据参考单元信号强度的均值生成自适应门限，在均匀高斯背景下，单元信号强度的均值是杂波强度的最优估计，因此，它具有最佳的检测性能。然而，在非高斯背景下，单元信号强度的均值不再是杂波强度的最优估计，其检测性能有所下降；在多目标干扰情况下，干扰信号的存在会抬高杂波强度的估计，导致检测性能迅速下降。

OS-CFAR检测器先将参考单元的信号强度排序，选择排序后的第k个最小值作为杂波强度水平估计。该方法屏蔽了干扰信号对杂波强度估计的影响，因此，在多目标干扰环境下，能保持较好的检测性能。然而，在均匀环境下，由于利用排序后的第k个最小值估计杂波水平不是最优的，其检测性能会有损失。因此，就需要一种适应性更好的检测方法，能够在多目标干扰环境下和非高斯环境下，都保持较优的检测性能。

发明内容

本发明提供一种基于拟合优度检验的雷达目标恒虚警检测方法。本发明利用的是目标回波与背景杂波分布特性的差异性，和传统的基于自适应门限的检测方法相比，它受背景分布特性和干扰目标的影响很小，对非高斯环境和多目标干扰环境，具有很强的适应性。另外，该方法还通过对参考单元样本做排序截尾处理，能够进一步抑制干扰目标的影响。

本发明利用了目标回波与背景杂波不同的统计分布特性，通过检验待检区的回波样本是否服从背景分布，从而判断是否有目标存在。也就是说，如果待检区的回波样本服从背景分布，则有理由相信，待检区回波源于背景杂波，从而判断没有目标存在；否则，将判断有目标存在。假如背景分布函数为F(x)，雷达接收机通过脉冲积累，得到N个来自于某待检单元的回波样本Z＝{z₁，z₂，...，z_N}，目标检测可以转化为以下拟合优度检验问题：

为了解决(1)式所定义的基于拟合优度检验的目标检测问题，并保持目标检测的恒虚警性，本发明技术方案如下：

一种基于拟合优度检验的雷达目标恒虚警检测方法，如图2所示，包括以下步骤：

步骤1通过雷达接收系统接收N个脉冲，形成快慢时间域上的N行R列的数据矩阵，其中R表示雷达探测空间总的距离单元数。

步骤2将步骤1所得的数据矩阵进行对数放大，将威布尔(Weibull)型的背景分布转化为极大值分布型的位置一尺度(Location-Scale)类背景分布，得到对数放大后的N行R列的数据矩阵。引入对数放大器的目的是利用位置一尺度(Location-Scale)型背景分布的一些特性以保证本发明的恒虚警性。

步骤3根据步骤2所得的对数放大后的N行R列的数据矩阵，对于任一待检距离单元，都对应有N个待检样本Z＝{z₁，z₂，...，z_N}；选择前后相邻的M个距离单元作为参考单元，得到L＝M×N个背景样本。

步骤4利用步骤3所得的背景样本估计背景分布的位置参数和尺度参数，具体包括以下步骤：

步骤4-1对L＝M×N个背景样本从小到大(或从大到小)排序并删除后面(或前面)的r个样本以屏蔽干扰目标影响，得到有序背景样本序列Y＝(y₍₁₎，...，y_(L-r))^T。

步骤4-2采用最优线性无偏估计器(BLUE)，按下式计算得到背景分布位置参数估计值和尺度参数估计值