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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明公开了一种训练数据结构化信息挖掘的目标智能检测方法，属于雷达信号处理领域。针对小样本条件下雷达距离扩展目标检测性能较差问题，充分利用杂波协方差矩阵具有的斜对称结构先验信息，提高了未知杂波斜对称协方差矩阵结构的估计精度，减少了对辅助数据量的需求；构建了训练数据结构化信息挖掘的目标智能检测器，其检测器具有闭合形式的表达式，在保证恒虚警率特性的同时检测性能优于现有非结构化距离扩展目标子空间检测器；本发明方法的检测统计量结构简单，便于工程实现，提升了小样本条件宽带雷达对弱小目标的检测性能，具有推广应用价值。
主权项：1.训练数据结构化信息挖掘的目标智能检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：雷达系统首先从K个待检测距离单元获取主数据Z；在杂波散斑分量斜对称协方差矩阵M、杂波纹理分量τk，k＝1,2,...,K和目标坐标向量bk，k＝1,2,...,K均未知的情况下，首先利用杂波协方差矩阵结构中的斜对称信息对主数据和目标坐标向量进行解耦变换，获得变换主数据和目标变换参数向量；然后利用有目标假设下Z的复高斯条件概率密度函数对目标变换参数向量求偏导，进而求解Fisher信息矩阵逆矩阵中目标变换参数向量所对应的子矩阵，结合无目标假设下杂波纹理分量的最大后验估计，构建已知杂波斜对称协方差矩阵条件下的距离扩展目标两步Wald检测统计量；步骤2：前述获取的检测统计量假定杂波的协方差矩阵结构M已知，但实际应用中M通常是未知的；使用雷达系统在检测单元附近收集一组不含目标的辅助数据z′kk＝1,2,…,R，并采用协方差矩阵的迭代斜对称矩阵估计得到M的估计值，实现自适应检测器的设计；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TPS-Wald-IGCG；并将检测统计量tPS-Wald-IGCG与检测门限TPS-Wald-IGCG进行比较，以判定当前待检测距离单元是否存在目标。
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 训练数据结构化信息挖掘的目标智能检测方法
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