一种基于检测前估计的雷达目标检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111965615A(43)申请公布日2020.11.20(21)申请号202010736841.4(22)申请日2020.07.28(71)申请人南京航空航天大学地址210016江苏省南京市秦淮区御道街29号(72)发明人晋本周申宇彤徐陈莹阙中元李建峰(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人李淑静(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于检测前估计的雷达目标检测方法(57)摘要本发明提出了一种基于检测前估计的雷达目标检测方法，包括如下步骤：基于常规脉冲多普勒处理与预检测，获取感兴趣点迹先验信息；对点迹距离和速度参数进行估计，在检测前完成参数估计；基于感兴趣点迹参数，建立接收信号的降维观测模型；基于稀疏恢复算法重构降维观测模型中的目标向量；基于重构结果，设计广义似然比检测器，进行目标检测。本发明的方法能够显著降低雷达信号处理损失，且目标检测器具有恒虚警特性，可大幅提升微弱目标检测性能。CN111965615ACN111965615A权利要求书1/3页1.一种基于检测前估计的雷达目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对接收的基带数据，进行脉冲压缩和相参积累，得到距离多普勒谱，基于距离多普勒谱进行预检测，获得感兴趣点迹，所在距离单元和多普勒单元对应的距离和多普勒频率分别用和表示；2)对预检测得到的点迹距离和多普勒频率进行估计，得到估计值和3)基于和建立接收信号的降维观测模型；4)基于稀疏恢复算法对降维观测模型中的目标向量进行重构；5)基于重构结果，利用广义最大似然比检测器进行目标检测，输出目标检测结果和参数。2.根据权利要求1所述的基于检测前估计的雷达目标检测方法，其特征在于，所述步骤2)包括：分别用和表示距离和多普勒频率的真实值，令括号中的符号；表示连接两个向量，接收信号表示为：式(7)中y表示一个相参处理间隔的接收信号，β为降维目标向量，其第i元素βi表示第i个点迹的真实复幅度，为观测矩阵，n为加性高斯白噪声向量；基于最大似然准则，和β的估计分别为：其中，θ＝[r；f]，最小化式(8)目标函数，得：则，式(8)中的目标函数表示为：显然，当时，式(10)取得最小值，对g(θ)的一阶导数在处进行一阶泰勒近似：显然，那么有：用替代θ，则得到的估计为：求解g(θ)的一阶偏导和Hessian矩阵，根据得到3.根据权利要求2所述的基于检测前估计的雷达目标检测方法，其特征在于，所述的估计采用如下简化方法，包括：利用窗函数将式(7)表示为：2CN111965615A权利要求书2/3页其中，wd表示慢时间域的归一化窗函数，wι，i表示第i(i＝1，2，...，I)个预检测点迹的快时间域归一化窗函数，I表示预检测点迹数目；归一化的情况下，显然有那么，基于最小二乘准则，和β的估计分别为：g(θ)进一步表示为：T其中，ηi＝[ri，fi]，ri、fi分别表示第i个点迹的距离和多普勒频率，ai表示第i个点迹的导向矢量，A\i表示去掉矩阵A的第i列，β\i表示去掉向量β的第i个元素，那么，最小化g(θ)必须使得最小，通过最小化ui(ηi)即能够获得第i个点迹所对应真实参数的估计值最小化ui(ηi)，得到βi的估计为：将式(18)带入ui(ηi)，那么，最小化ui(ηi)等价于最小化下式：参考式(13)，的估计为：其中，采用如下迭代更新估计值：其中，t为迭代次数。4.根据权利要求2所述的基于检测前估计的雷达目标检测方法，其特征在于，所述步骤3)包括：基于点迹距离和多普勒频率的估计值得到基于估计得到的将接收信号表示为：即为降维观测模型。5.根据权利要求2所述的基于检测前估计的雷达目标检测方法，其特征在于，所述步骤5)中广义最大似然比检测器形式为：其中γ是检测阈值，为中噪声模值的方差，H0和H1所表示的假设检验为：3CN111965615A权利要求书3/3页H0表示第i个点迹不是目标，H1表示是目标，表示去掉矩阵的第i列，β\i表示去掉向量β的第i个元素，是第i个点迹真实的导向矢量。4CN111965615A说明书1/7页一种基于检测前估计的雷达目标检测方法技术领域[0001]本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及一种基于检测前估计的雷达目标检测方法。背景技术[0002]常规雷达信号处理通常基于匹配滤波器，采用先检测后估计的架构，为了降低空、时、频三个域强散射点副瓣对微弱目标检测的影响，需在滤波前对原始数据进行加窗。同时，由于目标参数未知，滤波器参数无法与真实目标相匹配。上述因素导致匹配滤波存在失配损失，大幅降低了雷达目标检测性能。[0003]基于稀疏恢复的方法为解决上述问题提供了