[发明专利]一种基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法

权利要求书

1.一种基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法，其特征在于，该方法基于雷达对于周围环境的感知，从历史回波数据中学习到背景杂波的分布，并自适应地选取参考单元，得到对杂波功率更准确的估计，从而实现更好的恒虚警检测性能；该智能恒虚警检测方法，包括以下步骤：

步骤一，对于雷达扫描得到的n帧历史数据，经过脉冲压缩和包络检波后，存储为“距离-方位-帧”三维数组DATA；

步骤二，对于雷达扫描区域内的每一个“距离-方位”单元，统计其幅度分布直方图；

步骤三，根据幅度分布直方图拟合出每一个“距离-方位”单元的概率密度函数，并对于选定的“距离-方位”单元，计算雷达扫描区域内所有距离单元与该单元概率密度的KL(降维)散度值，将该值存入KL散度数组；

步骤四，对于选定的“距离-方位”单元，选取与该单元KL散度值小于某个阈值的距离单元作为参考单元，对新一帧回波数据进行均值类CFAR检测；

步骤五，获得点迹信息，将结果输出。

2.根据权利要求1所述的基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法，其特征在于，所述步骤一是具体考虑普通预警雷达系统，对于每个方位，一帧数据获得M个距离单元的采样值，表述为距离-帧二维矩阵S_M,n；假设杂波回波通过包络检波器后服从瑞利分布，设回波幅度为X，其概率密度函数如下

式中，σ²为形状参数。

3.根据权利要求1所述的基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法，其特征在于，所述步骤二中幅度分布直方图为对每个距离单元统计幅度分布直方图，直方图组数的一种选取方式

采用等组距划分，组距为

4.根据权利要求1所述的基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法，其特征在于，所述步骤三通过步骤二得到了每个单元的幅度分布直方图，采用频率代替概率的方式拟合概率密度函数，为了防止出现0概率，回波幅度落到每个区间的概率采用如下公式

式中，n_j为落在第j个区间的样本数，n为总样本数，γ(n)为直方图组数。