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申请/专利权人：山东工商学院

摘要：本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及基于GLRT和Wald检验准则的高斯杂波背景下的距离扩展目标检测方法。利用用于空间域处理的对称间隔的线性阵列或用于时间域处理的对称间隔的脉冲串使高斯杂波协方差矩阵具有斜对称结构的特性，采用子空间变换降维方法，分别基于GLRT检验准则和Wald检验准则建立距离扩展目标子空间检测器。理论分析表明，两种检测器对杂波协方差矩阵具有恒虚警率特性。仿真分析表明，两种检测器能在训练数据匮乏的情况下正常工作，且检测性能优于已有对比检测器。

主权项：1.一种高斯杂波背景下距离扩展目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.考虑含有N个阵元的均匀接收阵列，从K个待检测距离单元获取待检测数据，从与被检测单元邻近的无目标距离单元获取L个不含目标信号的观测数据作为训练数据；对目标信号进行子空间建模，将高斯杂波建模为零均值杂波协方差矩阵未知的复高斯分布，且杂波协方差矩阵满足斜对称结构，并建立初步的二元假设检验模型；步骤2.引用变换矩阵来利用杂波协方差矩阵的斜对称性，然后采用基于子空间变换的降维方法，建立最终的二元假设检验模型；步骤3.基于最终的二元假设检验模型，构建检测数据和训练数据的联合概率密度函数，并对联合概率密度函数中未知参数进行最大似然估计，基于GLRT和Wald检验准则，进而构建高斯杂波背景下距离扩展目标子空间检测器的检测统计量ΛRD-P-SGLRT和ΛRD-P-SWald；步骤4.根据预设的虚警概率设置检测阈值TG，分别将检测统计量ΛRD-P-SGLRT、ΛRD-P-SWald与检测阈值TG进行比较，若检测统计量大于等于检测阈值，则判定当前K个待检测距离单元存在距离扩展目标；反之若检测统计量小于检测阈值，则判定当前K个待检测距离单元不存在距离扩展目标；所述步骤3中具体包括以下步骤：步骤3-1：基于最终的二元假设检验模型，构建检测数据与训练数据的联合概率密度函数；步骤3-2：对所述联合概率密度函数中杂波协方差矩阵和目标坐标进行最大似然估计；步骤3-3：根据目标坐标的最大似然估计值和杂波协方差矩阵的最大似然估计值基于GLRT和Wald检验准则，构建高斯杂波背景下距离扩展目标子空间检测器的检测统计量ΛRD-P-SGLRT和ΛRD-P-SWald；所述步骤3-1中基于二元假设检验模型，构建检测数据与训练数据的联合概率密度函数fiZ,ZL；P,Ri，具体为： 其中，RL表示训练数据的杂波协方差矩阵，Ri表示H0和H1假设下的杂波协方差矩阵，i＝0,1分别对应没有目标信号的假设H0和有目标信号的假设H1；tr表示矩阵的迹；|·|表示矩阵的行列式，表示经过变换矩阵和降维变换后的训练数据的共轭转置，表示矩阵的共轭转置；L表示收集训练数据的距离单元数；K表示收集检测数据的距离单元数；H表示经过变换矩阵和降维变换后的信号子空间；Z表示经过变换矩阵和降维变换后的检测数据；ZL表示经过变换矩阵和降维变换后的训练数据；P＝[p1,p2,…,pk,…,pK]表示目标信号坐标矩阵，pk表示未知的p×1维信号坐标向量，p表示目标信号子空间维数；步骤3-2中对联合概率密度函数中杂波协方差矩阵和目标坐标进行最大似然估计：将联合概率密度函数对杂波协方差矩阵做偏导运算并令其等于零，求得杂波协方差矩阵的最大似然估计值，将杂波协方差矩阵的最大似然估计值代入联合概率密度函数得到给定信号坐标的联合概率密度函数，重复上述计算过程可求得目标坐标的估计值；杂波协方差矩阵的最大似然估计值和目标坐标的最大似然估计值如下： 其中，表示H0和H1假设下的杂波协方差矩阵的最大似然估计值；表示经过变换矩阵和降维变换后的信号子空间的共轭转置；所述步骤3-3中构建高斯杂波背景下距离扩展目标子空间检测器的检测统计量ΛRD-P-SGLRT和ΛRD-P-SWald： ΛRD-P-SWald＝trΛ2其中，ΛRD-P-SGLRT表示RD-P-SGLRT检测器的检测统计量，ΛRD-P-SWald表示RD-P-SWald检测器的检测统计量；表示经过变换矩阵和降维变换后的检测数据的共轭转置；IK表示单位矩阵，其中主对角线元素全为1，其他元素全为0。

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