[发明专利]有限训练样本下基于子空间正交投影的动目标检测方法

说明书

一种有限训练样本下基于子空间正交投影的动目标检测方法。其包括以下步骤：1)从关联的机载设备中读取飞机状态参数、机载雷达天线扫描参数等作为先验信息；2)选取待检测距离单元，估计杂波协方差矩阵；3)对杂波自由度进行估计；4)确定待检测距离单元正交投影矩阵，获得白化后数据；5)构造检验统计量，进行广义的能量比检测；6)重复步骤2)‑5)，依次对范围内所有距离单元的回波数据进行广义的能量比检测。本发明针对训练样本不足情况下动目标检测精度变差的问题，在机载雷达中引入子空间正交投影信息，提出了一种基于子空间正交投影的有限训练样本情况下动目标检测方法。仿真结果证明了该方法的有效性。

技术领域

本发明属于机载雷达动目标检测技术领域，特别是涉及一种有限训练样本下基于子空间正交投影的动目标检测方法。

背景技术

机载雷达检测运动目标的问题一直是雷达领域的热点和难点问题。有效的目标检测对早期预警和目标跟踪具有重要意义。通常检测背景是不均匀的，是由环境或仪器因素引起的。机载雷达的一种非均匀性是部分均匀的环境，在该环境下，待检测距离单元的协方差矩阵与训练样本的协方差矩阵具有相同的结构，但功率不匹配。

为了确保自适应检测的检测性能良好，需要有足够的独立同分布的(IID)训练样本。然而，由于环境的快速变化，在实际环境中很难获得如此多的机载雷达训练样本。当训练样本数小于系统自由度(DOF)时，由于训练样本协方差矩阵(SCM)的奇异性，自适应相干估计器(Adaptive Coherence Estimator,ACE)是无效的。克服这一问题的一种方法是降秩技术，如主成分分析(PCA)、Krylov子空间法。然而，这些方法的性能在非常有限训练样本下也不尽人意。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种在训练样本数有限的情况下，仍然可以精确检测动目标的基于子空间正交投影的动目标检测方法。

为了达到上述目的，本发明提供的有限训练样本下基于子空间正交投影的动目标检测方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)从关联的机载设备中读取飞机状态参数、机载雷达天线扫描参数作为先验信息；

2)选取待检测距离单元，利用上述先验信息获得待检测距离单元的杂波协方差矩阵的估计值；

3)利用上述杂波协方差矩阵的估计值获得最优的杂波自由度的估计值：

4)根据上述最优的杂波自由度的估计值确定待检测距离单元正交投影矩阵，获得白化后数据；

5)利用上述白化后数据构造检验统计量，并进行广义能量比检测；

6)重复步骤2)-5)，依次对范围内所有待测距离单元的回波数据进行广义能量比检测。

在步骤1)中，所述的从关联的机载设备中读取飞机状态参数、机载雷达天线扫描参数作为先验信息的方法是：从机载导航设备中读取飞机速度V、脉冲重复频率f_r、阵元间隔d、机载雷达天线主瓣波束水平方位角θ₀和俯仰角机载雷达天线发射电磁波波长λ作为信号处理的先验信息。

在步骤2)中，所述的选取待检测距离单元，利用上述先验信息获得待检测距离单元的杂波协方差矩阵的估计值的方法是：在机载雷达接收到的独立同分布样本中，将除了待检测距离单元以外的其他距离单元数据作为训练样本，求取其他距离单元的协方差矩阵的统计平均值作为待检测距离单元中杂波协方差矩阵的估计值。

在步骤3)中，所述的利用上述杂波协方差矩阵的估计值获得最优的杂波自由度的估计值的方法是：先建立杂波自由度的参数化概率模型，将步骤2)中得到的待检测距离单元的杂波协方差矩阵的估计值进行特征分解，利用分解得到的噪声特征值、机载雷达系统的维数、训练样本个数构造检验统计量，并确定检验统计量的概率密度函数；将数据矩阵的描述长度作为信源估计的代价函数，并利用检验统计量的概率密度函数获得最优的杂波自由度的估计值。