[发明专利]统一模型非库属目标一维距离像判别方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达目标识别技术领域，涉及一维距离像识别方法，具体为统一模型非库属目标一维距离像判别方法。

背景技术

雷达目标识别是根据雷达目标回波所提供的有关信息，对目标的类别、属性等作出判断。由宽带雷达为观测手段能够获取目标的一维距离像，一维距离像包含目标的结构特征和几何形状，相对于常规雷达而言，更有利于目标的分类。因此，基于一维距离像的目标识别技术成为了当前研究的热点。

在实际工作中，当待识别目标属于库属目标，即在训练过程中已建立了其库特征模板，许多基于一维距离像的识别方法都获得了良好的识别效果。但对于飞机等非协作目标，很难一次性收集目标的所有一维距离像数据建立一个完备的特征模板征库，甚至对于别国的飞机目标，根本就不能得到目标的一维距离像数据，表明待识别目标可能是非库属目标，即没有参与训练的目标，在这种情况下，传统的一维距离像识别方法将会产生错误识别，严重降低对目标的识别性能。

针对上述实际情况，在雷达目标识别过程中必须首先对待识别目标的一维距离像进行判别，若待识别目标判为库属目标，将采用传统的一维距离像方法进行识别；若待识别目标判为新目标，则在原有的特征模板库中增加一个新的库目标。因此，待识别目标的库属性判别是实际识别中的一个重要环节。

目前，常规的目标库属性判别方法称为门限法，即根据库属目标的训练数据确定一个判别门限，当识别统计量小于该门限时，待识别目标判为各目标，如果识别统计量大于门限时，则判待识别目标为非库属目标。然而，门限法中的门限是仅仅根据库属目标的数据确定的，而没有利用任何非库属目标的信息，尽管可以获得高的库属目标的判别率，但是对非库属目标的误判别率明显增加。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种统一模型非库属目标一维距离像判别方法，有效的提高对输入目标库属性的判别性能，其技术方案为：

统一模型非库属目标一维距离像判别方法，其特征在于，所述判别方法首先利用所有目标的训练样本数据建立一个统一的非库属目标描述模型，然后以此统一模型作为基础，对库属目标的训练样本数据进行自适应迭代，获得库属目标的描述模型，最后使用似然比准则对输入目标的库属性进行判别，包括以下步骤：

10)利用所有雷达目标的一维距离像训练矢量x_ij确定统一模型λ′＝{w′_k,u′_k,C′_k}k＝1,2,…,M；

11)根据x_ij确定条件概率密度函数P_i(k/x_ij)；

12)根据P_i(k/x_ij)确定平均条件密度l_i,k；

13)利用x_ij、l_i,k和P_i(k/x_ij)确定均值E_i,k{x_i}和均方值

14)根据l_i,k确定自适应控制系数和

15)利用以上参量对统一模型参数自适应更新确定第i类目标的描述模型λ_i＝{w_i,k,u_i,k,C_i,k}k＝1,2,…,M；

16)确定输入目标一维距离像序列的两个概率密度函数p(X/λ′)和p(X/λ_i)；

17)计算似然比

18)利用似然比规则确定输入目标的库属性。

进一步优选，利用每类目标的一维距离像训练样本集建立非库属目标的统一描述模型和各类库属目标的描述模型，确定属于非库属目标和库属目标的概率密度函数，按似然比是判定输入目标的库属性。