[发明专利]一种MIMO雷达扩展目标的检测方法

摘要

本发明一种MIMO雷达扩展目标的检测方法，目的在于利用MIMO雷达的多通道处理优势，使得复合高斯杂波中的扩展目标能够被更好地检测。本方法的核心思想是根据MIMO雷达接收到的目标回波，进行目标运动参数和杂波参数的估计，然后利用GLRT基本原理，获得检验统计量，并最终完成检测。由于目标多普勒失配、复合高斯杂波形状参数等都会对GLRT的检测性能产生影响，首先采用最大似然估计(MLE)的方法，得到目标的多普勒及杂波形状参数的估计值，然后进行目标检测。最后，利用MIMO雷达多通道处理的优势，实现目标回波能量的累积，从而大大提高GLRT检测器的性能，性能的提高与MIMO雷达收发天线的数目有关。

主权项

一种MIMO雷达扩展目标的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：将MIMO雷达接收到的信号进行预处理：首先，对接收机收到的信号进行滤波和低噪放大的预处理；针对扩展目标，忽略噪声及距离单元走动的影响，当目标的散射单元个数为L时，第t个目标散射单元的假设检验问题表述如下：H0:xm,n,t=cm,n,tt=1,...,L+RH1:xm,n,t=αtsm,n,t(fd)+cm,n,tt=1,...,Lxm,n,t=cm,n,tt=L+1,...,L+R---(1)]]>H0表示待检测距离单元没有目标，H1表示存在目标；其中，xm,n,t是第t个散射单元的回波信号，cm,n,t是杂波信号；αt是目标散射系数；fd为目标的多普勒频率；这里，dt与dr分别表示是发射天线与接收天线之间的间距，θtm与是发射天线与接收天线与水平线的夹角，Tp表示脉冲重复周期；m∈[1,M]；n∈[1,N]；R为辅助单元个数，只包含杂波信号；在MIMO雷达体制下，第t个散射单元的杂波向量cm,n,t采用复合高斯模型，表示为cm,n,t=τtηt---(2)]]>其中，τt是第t个散射单元的纹理分量，该分量是慢变化的，描述不同距离单元的杂波功率起伏；ηt是第t个散射单元的散斑分量，是独立同分布的复高斯随机变量，纹理分量与散斑分量相互独立；对于第t个散射单元，杂波协方差矩阵Ct表示为Ct=-E{cm,n,tcm,n,tH}=τt-E{ηtηtH}=τtΣ---(3)]]>其中，(·)H表示矩阵的共轭转置运算；不限定散射单元，若纹理分量τ满足Gamma分布，其概率密度函数表示为p(τ)=2b2vτ2v-1Γ(v)exp(-b2τ2),τ≥0---(4)]]>其中，b是尺度参数，表示杂波平均功率的大小；v是形状参数；Γ(v)为Gamma函数；exp(·)为指数运算；形状参数v表征了杂波幅度的非高斯程度，v越小，杂波幅度分布越尖锐，杂波起伏特性更剧烈，非高斯程度越大；反之杂波幅度分布越接近高斯分布；在H0和H1假设下，联合概率密度函数p(x|τt,H0)和p(x|τt,αt,fd,H1)表示为p(x|τt,H0)=Πt=1LΠm=1MΠn=1N(1(πτt)Kdet(Σ)exp(-xm,n,tHΣ-1xm,n,tτt)---(5)]]>p(x|τt,αt,fd,H1)=Πt=1LΠm=1MΠn=1N(1(πτt)Kdet(Σ)exp(-Φm,n,t(αt,fd)HΣ-1Φm,n,t(αt,fd)τt))---(6)]]>其中，Φm,n,t(αt,fd)＝xm,n,t‑αtsm,n,t(fd)；det(·)是行列式运算；(·)H为共轭转置运算；步骤二：对接收到的信号进行参数估计，为进一步的目标检测做准备；参数估计的方法如下：根据目标回波及复合高斯杂波特征，在目标不存在条件下，即为H0时，由(5)式得杂波纹理分量的MLE为τ^t,H0=1MNKΣm=1MΣn=1Nxm,n,tHΣ-1xm,n,t---(7)]]>在目标存在条件下，即为H1时，由(6)式得目标多普勒、目标散射系数及杂波纹理分量的MLE依次表示为和f^d=argmaxfd{Σm=1MΣn=1N|(sm,n,t(fd))HΣ-1xm,n,t|2(sm,n,t(fd))HΣ-1(sm,n,t(fd))}---(8)]]>α^t=(sm,n,t(f^d))HΣ-1xm,n,t(sm,n,t(f^d))HΣ-1(sm,n,t(f^d))---(9)]]>τ^t,H1=1MNKΣm=1MΣn=1NΦm,n,t(α^t,f^d)HΣ-1Φm,n,t(α^t,f^d)---(10)]]>其中，xm,n,t是目标第t个散射单元对应的第m个发射天线的发射信号经过第n个接收天线匹配滤波后，得到回波信号；sm,n,t(fd)表示包含了目标多普勒信息和信号导向矢量的回波信号；由于每对收发天线对应的目标多普勒信息相同，且同一目标在不同散射单元的多普勒信息也固定不变，因此用fd表示目标的多普勒；步骤三：根据在H0和H1条件下的回波数据，由前面得到的联合概率密度函数(5)和(6)及GLRT准则，得到检验统计量为GLR=maxτt,αt,fd(p(x|τt,αt,fd,H1))maxτt(p(x|τt,H0))><H0H1γ---(11)]]>其中，γ是一定虚警概率下的检测门限；步骤四：将步骤二得到的相关参数估计值代入(11)式并化简，得到对式(12)进行取对数运算，得到检验统计量为T=MNKΣt=1L(ln(Σm=1MΣn=1Nxm,n,tHΣ-1xm,n,t)-ln(Σm=1MΣn=1Nxm,n,tHΣ-1xm,n,t-|sm,n,t(f^d)HΣ-1xm,n,t|2sm,n,t(f^d)HΣ-1sm,n,t(f^d)))><H0H1γ′---(13)]]>其中，γ'＝ln(γ)，通过门限判决，当检验统计量T大于门限γ′时，认为检测到目标，反之没有检测到目标；根据(13)式看出，检验统计量与目标多普勒频率雷达收发天线数M和N、信号脉冲个数K以及目标散射单元个数L有关；目标多普勒信息未知，若通过其他手段获取的多普勒频率存在偏差，将会导致GLRT性能下降，因此有必要对多普勒进行估计；此外，在复合高斯杂波下，不同的形状参数v得到的杂波幅度尖锐程度不同，v较小时杂波幅度较为尖锐，为达到一定的虚警概率，检测门限将会提高，而(13)式中通过杂波协方差矩阵Σ的有效估计，利用检测器中的项，降低回波xm,n,t中幅度尖锐的杂波对检测性能的影响；对于MIMO雷达，收发天线数目的增加会使GLRT获得足够的能量累积，从而提高检测性能，另一方面雷达分辨率的提高也会增加目标散射单元个数，同样能改善检测性能。