基于Minkowski距离的距离扩展目标检测方法与流程

技术特征：

1.一种基于Minkowski距离的距离扩展目标检测方法，其特征在于，包括：

(1)利用雷达发射机发射P个窄带脉冲串X(t)，利用雷达接收机接收经过目标散射形成的回波信号si(t)，并对其混频后得到模拟基带信号

(2)对模拟基带信号依次进行采样和运动补偿，利用补偿后的回波数据计算得到目标的P个高分辨距离像Z；

(3)对P个高分辨距离像Z利用滑动互相关进行距离像对齐，记对齐高分辨距离像为Z；

(4)通过非线性收缩映射的方法将对齐后的高分辨距离像Z进行精炼，得精炼距离像Z，并对Z归一化，得到归一化精炼高分辨距离像

(5)定义归一化精炼高分辨距离像中连续的第X组距离像和第Y组距离像的Minkowski检测统计量为：

其中为距离像中第m个距离单元幅度值，为距离像中第m个距离单元幅度值，k为Minkowski检测统计量的变参数；

(6)根据Neyman-Pearson准则，在给定恒虚警概率Pf的条件下利用蒙特卡洛实验得到检测门限T，将检测统计量与检测门限T进行比较：若小于T，则判决为目标存在；若大于T，则判决为目标不存在。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中雷达发射机发射的P个窄带脉冲串X(t)，表示如下：

其中i为每个脉冲串中的子脉冲序号，j为虚数单位，Ai为第i个子脉冲的幅度，g(t)表示子脉冲包络，Tr为子脉冲重复周期，fi＝f0+iΔf为第i个子脉冲的载频，f0表示基础载频，Δf表示频率步进量，θi表示第i个子脉冲的初相，N表示子脉冲个数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中经过目标散射形成的第i个子脉冲的回波信号si(t)，表示如下：

si(t)＝A′iexp(j2πfi(t-τ(t))+θi)，

iTr+τ(t)≤t≤iTr+T+τ(t)

其中i为每个脉冲串中的子脉冲序号，A′i为第i个子脉冲的回波幅度，j为虚数单位，fi＝f0+iΔf为第i个子脉冲的载频，f0表示基础载频，Δf表示频率步进量，为回波延时，式中R0为目标到雷达的起始距离，v为目标与雷达之间的相对速度，c为光速，θi表示第i个子脉冲的初相，Tr为子脉冲重复周期，T为子脉冲宽度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对步骤(1)中的回波信号si(t)进行混频，是将回波信号si(t)与本振信号的共轭信号相乘，得到的模拟基带信号表示如下：

其中i为每个脉冲串中的子脉冲序号，*表示共轭，A”i为第i个子脉冲混频后模拟基带信号的幅度，j为虚数单位，fi＝f0+iΔf为第i个子脉冲的载频，f0表示基础载频，Δf表示频率步进量，为回波延时，式中R0为目标到雷达的起始距离，v为目标与雷达之间的相对速度，c为光速，Tr为子脉冲重复周期，T为子脉冲宽度，zi(t)为本振信号，表示如下：

zi(t′)＝Aiexp(j2πfit′+θi)，iTr≤t′≤(i+1)Tr

其中Ai为第i个子脉冲的幅度。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)，按照如下步骤进行：

2a)对混频后的模拟基带信号，在时刻进行A/D采样，得到离散的回波数据，表示如下：

其中q为脉冲串序号，i为每个脉冲串中的子脉冲序号，为第i个子脉冲混频后模拟基带信号的采样幅度，j为虚数单位，fi＝f0+iΔf为第i个子脉冲的载频，f0表示基础载频，Δf表示频率步进量，R0为目标到雷达的起始距离，c为光速，v为目标与雷达之间的相对速度，Tr为子脉冲重复周期，T为子脉冲宽度；

2b)计算速度加权因子Wi：

其中，为目标与雷达之间相对速度的估计值；

2c)利用速度加权因子Wi对离散的回波数据mq(i)进行运动补偿，得到补偿后的回波复采样序列表示如下：

2d)对P组补偿后的回波复采样序列分别做M点逆傅里叶变换，得到P个补偿后的高分辨距离像Z，其中Z为P×M的矩阵，Z的每一行对应一个高分辨距离像。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中对P个高分辨距离像Z利用滑动互相关进行距离像对齐，按照如下步骤进行：

3a)将P个高分辨距离像Z中的第一个距离像作为基准，记为其中表示距离单元的数目，z1(m)为Z的第一行，M为逆傅里叶变换点数；

3b)选定距离单元的滑动范围Δr，在Δr内定义第q个高分辨距离像zq(m)的距离单元滑动数目γq：

其中corr(·,·)表示计算两个距离像的互相关系数，表示第q个高分辨距离像的km次循环移位，km为正时表示向右移，km为负时表示向左移；

3c)根据3b)计算出的距离滑动数γq，记对齐后的第q个高分辨距离像zq(m)为

3d)重复3c)直至所有高分辨距离像全部对齐，将全部对齐后的高分辨距离像记为Z；

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)中通过非线性收缩映射的方法将对齐后的高分辨距离像Z进行精炼，按如下步骤进行：

4a)选择Sigmoid型非线性函数，其表示如下：

其中x表示距离像中每一个距离单元的数值，σw表示噪声方差的估计值，α为Sigmoid型函数的形状参数，{x/σw-1}+＝max{x/σw-1,0}+表示取非负的最大值，为每一个距离单元的映射结果；

4b)将对齐距离像Z中每一个距离单元的信号代入Sigmoid型函数中，即用替代Sigmoid型函数中变量x，最终得到精炼的高分辨距离像

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)中对精炼高分辨距离像Z归一化，按如下步骤进行：

4a)每个距离像的距离单元归一化过程如下：

q＝1,2,...,P m＝1,2,...,M

其中，为精炼距离像Z中第q高分辨距离像中第m个距离单元的值，表示第q高分辨距离像中第m个距离单元的归一化数值。

4b)对所有的距离像与距离单元全部归一化，得到归一化精炼距离像矩阵为P×M的矩阵。