买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学

摘要：本发明公开了一种基于杂波信息挖掘的斜对称智能融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对雷达点目标自适应检测面临的均匀辅助数据短缺和杂波信息利用率偏低的难题，通过挖掘有目标假设下主数据中的杂波分量，结合杂波斜对称协方差矩阵结构信息，推导了杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然斜对称估计，避免了目标分量对杂波协方差矩阵估计的污染，提高了纯杂波辅助数据和杂波斜对称结构信息利用率，未知杂波协方差矩阵估计精度提升明显；进而设计了基于杂波信息挖掘的斜对称智能融合检测方法，大幅降低辅助数据需求，兼顾了辅助数据缺失下目标检测恒虚警率特性、失配鲁棒性和检测性能等多方面需求，具有推广应用价值。

主权项：1.基于杂波信息挖掘的斜对称智能融合检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1针对单个待检测距离单元的主数据，雷达系统从与待检测距离单元临近的K个纯杂波距离单元获取K个辅助数据；根据广义似然比检验准则，在杂波斜对称协方差矩阵M已知和目标复幅度未知的条件下，求解点目标未知复幅度的最大似然估计，构建仅基于主数据的点目标检测统计量；基于杂波斜对称协方差矩阵结构，利用有目标假设下主数据和K个辅助数据的联合复高斯条件概率密度函数，通过对点目标未知复幅度进行解耦，对未知杂波斜对称协方差矩阵求极值，在避免目标信号分量污染杂波协方差矩阵估计的基础上，构建杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然斜对称估计方法，获得未知杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然斜对称估计步骤2利用未知杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然斜对称估计将带入步骤1获得的仅基于主数据的点目标检测统计量中，替换其中的未知杂波斜对称协方差矩阵M，构建基于杂波信息挖掘的斜对称智能融合检测方法的等效简约检测统计量；步骤3为保持检测方法的CFAR特性，根据预设的虚警概率设置检测门限T；将主数据x对应的等效简约检测统计量λ与检测门限T进行比较，若λ≥T，则判定当前待检测距离单元存在点目标，主数据x标注为后续不可用，不作为后续其他待检测距离单元的辅助数据；反之若λ＜T，则判定当前待检测距离单元不存在点目标，主数据x标注为后续可用，作为后续其他待检测距离单元的辅助数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 基于杂波信息挖掘的斜对称智能融合检测方法