[发明专利]基于空间跟踪滤波器的海杂波抑制和目标检测方法

权利要求书

1.基于空间跟踪滤波器的海杂波抑制和目标检测方法，其特征在于，该方法步骤如下：

步骤一：输入

将非相参雷达沿着同一径向方向的回波数据作为输入，记为M(n)n＝1，2，3，…；

步骤二：海杂波径向幅度的建模和估计

将海杂波沿径向的运动过程看成一个离散马尔科夫模型，用Ya代表海杂波幅度的估计 值；Ys代表海杂波幅度斜率的估计值；Ya_p代表幅度的预测值；Ys_p代表预测的斜率；M 代表幅度的观测值；T代表采样间隔，其斜率预测方程；

Ys_p(n)＝Ys(n-1)；                                       (1)

在斜率前面乘上一个小于零的因子，去近似预测海杂波的幅度，得其幅度预测方程；

Ya_p(n)＝Ya(n-1)+α·Ys(n-1)·T                          (2)

把[Ya，Ys]看做一个二维的目标状态矢量，用恒定增益的Kalman滤波器来估计海杂波的 幅度和幅度变化斜率；方程3称为幅度估计方程，方程4称为斜率估计方程；

Ya(n)＝Ya_p(n)+β·(M(n)-Ya_p(n))                        (3)

Ys(n)=Ys_p(n)+γT·(M(n)-Ya_p(n))---(4)]]>

通过把方程4变换成方程5，把γ的变化范围调整到0到1之间；

Ys(n)＝Ys_p(n)+γ·(M(n)-Ya_p(n)-Ys_p(n))                (5)

利用方程1到方程5，得到基于三个可调参数的整个滤波和预测的方法，称为α-β-γ跟踪 滤波器；

Ya_p(n)=Ya(n-1)+α·Ys(n-1)Ya(n)=Ya_p(n)+β·(M(n)-Ya_p(n)-Ys_p(n))Ys(n)=Ys_p(n)+γ·(M(n)-Ya_p(n)-Ys_(n))---(6)]]>

步骤三：最优参数确定

依据最大信杂比改善的原则进行最优参数的确定；利用信号幅度平方和来代表信号的能 量，那么输入和输出信杂比可以分别表示为

SCRin=M(nT)2Σn≠nTM(n)2---(7)]]>

SCRout=(M(nT)-Ya(nT))2Σn≠nT(M(n)-Ya(n))2---(8)]]>

其中，n_T代表了目标的位置，则信噪比改善表示为

SCR_improvement＝10log₁₀(SCR_out/SCR_in)                    (9)

因为n_T是未知的，设三个条件来计算信杂比改善，

(1)M(n_T)虽然是未知的，但是是个常数，用定值′M₀′代替；

(2)(M(n_T)-Ya(n_T))是杂波抑制后的目标幅度，所以它应该是沿着径向的最大值；

(3)因为目标的能量与海杂波相比要小得多，用和来代替 Σn≠nTM(n)2]]>和Σn≠nT(M(n)-Ya(n))2;]]>

这样输入输出的信杂比用下式代替：

SCRin=M02ΣnM(n)2---(10)]]>

SCRout=(maxn(M(n)-Ya(n)))2Σn(M(n)-Ya(n))2;---(11)]]>

步骤四：输出

将估计得到的低频海杂波成分从原始数据中减去得到M-Ya，实现目标检测。