一种基于知识辅助置换检验的雷达检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达目标检测领域，涉及一种基于知识辅助置换检验的雷达检测方 法。
【背景技术】
[0002] 恒虚警（CFAR)检测是指一类能够在杂波水平不断变化的条件下保持恒定虚警概 率的目标检测技术。常见的CFAR检测算法可以分为两类：参量CFAR和非参量CFAR。参 量CFAR算法通常假设杂波的分布类型是已知的，只需要估计一些未知参数，并据此设计门 限使目标检测在该假设下具有恒虚警特性。非参量CFAR算法则不需要知道杂波的分布类 型，其是在关于背景噪声或杂波统计特性的弱假设下具有恒定虚警概率的检测策略。在复 杂的非均匀杂波环境中，这些传统的CFAR检测技术通常很难获得较好的性能。所以近年 来CFAR研宄的一个重要方向就是，借助于知识辅助，充分融合各种先验信息（比如目标运 动信息、气象信息、道路交通图和地理信息图等），设计自适应复杂杂波环境的CFAR算法。 A. De Maio等人利用各种可能的先验信息，设计了几种基于知识辅助的参量CFAR检测算 法。在处理非均匀杂波环境时，这些基于知识辅助的自适应检测算法因增加了数据筛选过 程，而表现出明显优于传统CFAR检测的性能。
[0003] 当前的知识辅助CFAR算法主要是在常见参量CFAR检测的基础上融合先验信息 形成的，因而同样需要假定杂波的分布类型已知，这意味着其仅适用于一小类分布函数具 有明确解析式的杂波类型。实际应用中，这将是一个严重的不利因素，导致知识辅助参量 CFAR算法的适用范围大大受限，因为多数情况下杂波的分布类型未知或者无法用具体函数 表不。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题是：针对传统CFAR算法在非均匀杂波环境中性能恶化， 新型知识辅助参量CFAR算法适用范围严重受限的问题，提出一种基于知识辅助置换检验 的雷达检测方法，该方法通过将数据选择器与非参量的置换检验级联实现了复杂杂波环境 下优良的检测性能，同时具有较广泛的适用范围。
[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于知识辅助置换检验的雷达 检测方法，该方法实现步骤如下：
[0006] 步骤（1)、根据设定的虚警概率以及参考单元和脉冲数目等基本参数，计算门限在 所有置换统计量按由大到小排列时的序号，进而确定所有的有效策略并由此构成有效策略 矩阵；
[0007] 步骤（2)、根据待检测单元以及参考单元的GIS信息选择出有效的参考单元，并由 有效参考单元以及待检测单元的采样值构成有效数据矩阵；
[0008] 步骤（3)、根据待检测单元的数据计算检测统计量，根据有效策略矩阵计算置换统 计量并进而确定门限，将检测统计量与门限进行比较从而完成判决。
[0009] 进一步的，该方法采用数据选择器级联置换检验的结构实现，数据选择器对参考 单元的数据进行筛选后，仅保留那些与待检测单元特性相似的参考数据，然后再利用这些 参考数据通过置换检验进行目标检测处理。
[0010] 进一步的，所述步骤（1)中的根据设定的虚警概率以及参考单元和脉冲数目等基 本参数，计算门限在所有置换统计量按由大到小排列时的序号，进而确定所有的有效策略 并由此构成有效策略矩阵，该步骤为预处理过程，当对多个单元进行目标检测时仅需执行 一次并存储所得结果即可，而不必对每个单元进行检测时都执行一次。
[0011] 进一步的，该方法提出了关于"有效策略"的概念以及"有效策略"的判别方法，并 利用有效策略对应的置换统计量确定门限。
[0012] 本发明与现有技术相比优点在于：
[0013] 1)通过引入先验的GIS信息对参考单元进行筛选，选择出与待检测单元具有相似 特性的参考数据，有效地改善了算法在复杂杂波环境下的性能；
[0014] 2)目标检测阶段采用非参量的置换检验处理，使本发明的算法可以应用于各种杂 波分布类型未知或者无法用具体函数表示的情况中，大大扩展了适用范围；
[0015] 3)在置换检验阶段，采用了一种全新的实现方法，有效地降低了计算量，提高了目 标检测速度。
【附图说明】
[0016] 图1为雷达目标检测中常用的观测数据模型；
[0017] 图2为本发明一种基于知识辅助置换检验的雷达检测方法的具体流程图。
【具体实施方式】
[0018] 下面结合附图及【具体实施方式】详细介绍本发明。
[0019] 本发明中将GIS信息（GIS即地理信息系统）应用于雷达目标检测中，提出了数据 选择器级联置换检验的检测方法，有效地提高了复杂杂波环境中的检测性能；同时，设计了 一种全新的置换检验具体实现方法，大大降低了置换检验的计算量。
[0020] 本发明的一种基于知识辅助置换检验的雷达检测方法，其具体实施流程如图2所 示，具体包含以下3个步骤：
[0021] 1、根据设定的虚警概率以及参考单元和脉冲数目等基本参数，计算门限在所有置 换统计量按由大到小排列时的序号，进而确定所有的有效策略并由此构成有效策略矩阵。
[0022] 置换检验是一种典型的非参量CFAR检测算法，使其保持恒定虚警率仅需杂波的 联合分布函数满足"置换不变性"，而无需知道杂波的具体分布类型。因此，在有关杂波类型 的先验信息较少的情况下，置换检验具有更广泛的适用性，但置换检验也存在计算量过大 等问题。
[0023] 考虑如图1所示的脉冲雷达观测模型：整个观测区域包括待检测单元及其两侧对 称分布的M个参考单元，并且总共进行N次独立扫描。将对所有观测单元进行第i次扫描 的采样记作：
[0024] Xi - (X i，1，Xi，2,…，Xi，M/2, Xi，(l, Xi，M/2+l,…，Xi，M) (I)
[0025] 其中，Xi(!为待检测单元的采样，x "，xi2, ···，xiM为参考单元的采样，i = 1，2,…，N。 于是，全部观测数据可以记作（M+1)XN维的矩阵Χ4(χι，χ2,···,χ^ν)。为了简便，将矩阵 X的行向量分别记为，A= (X …七^)为对待检测单元N次扫描的采样；!Tj = (X1,」，X2,」，…，xN，」）为对第j个参考单元N次扫描的采样，j = 1，2,…，M。
[0026] 定义Htl假设为待检测单元处不存在目标，H 设为待检测单元处存在目标。在 Htl假设下，矢量Xi，i = 1，2,…，N的各分量是独立同分布（IID)的；而在H1假设下，只有 xn，xi2, ...，xiM是IID的。将H O^PH1下随机变量xi0的概率密度函数分另IJi己作f 0i(xi0)和 fn(Xi(l)，i = 1，2，···，Ν。因为两种假设下参考单元处始终无目标，所以&的概率密度函数 总为fQi (Xij)，i = 1，2,…，N且j = 1，2,…，M。由此，矩阵X的概率密度函数为：
【主权项】
1. 一种基于知识辅助置换检验的雷达检测方法，其特征在于实现步骤如下： 步骤（1)、根据设定的虚警概率以及参考单元和脉冲数目等基本参数，计算门限在所 有置换统计量按由大到小排列时的序号，进而确定所有的有效策略并由此构成有效策略矩 阵； 步骤（2)、根据待检测单元以及参考单元的GIS信息选择出有效的参考单元，并由有效 参考单元以及待检测单元的采样值构成有效数据矩阵； 步骤（3)、根据待检测单元的数据计算检测统计量，根据有效策略矩阵计算置换统计量 并进而确定门限，将检测统计量与门限进行比较从而完成判决。
2. 根据权利要求1所述的基于知识辅助置换检验的雷达检测方法，其特征在于：该方 法采用数据选择器级联置换检验的结构实现，数据选择器对参考单元的数据进行筛选后， 仅保留那些与待检测单元特性相似的参考数据，然后再利用这些参考数据通过置换检验进 行目标检测处理。
3. 根据权利要求1所述的基于知识辅助置换检验的雷达检测方法，其特征在于：所述 步骤（1)中的根据设定的虚警概率以及参考单元和脉冲数目等基本参数，计算门限在所有 置换统计量按由大到小排列时的序号，进而确定所有的有效策略并由此构成有效策略矩 阵，该步骤为预处理过程，当对多个单元进行目标检测时仅需执行一次并存储所得结果即 可，而不必对每个单元进行检测时都执行一次。
4. 根据权利要求1所述的基于知识辅助置换检验的雷达检测方法，其特征在于：该方 法提出了关于"有效策略"的概念以及"有效策略"的判别方法，并利用有效策略对应的置 换统计量确定门限。
【专利摘要】本发明公开了一种基于知识辅助置换检验的雷达检测方法，步骤为：(1)根据设定的虚警概率以及参考单元和脉冲数目等基本参数，计算门限在所有置换统计量按由大到小排列时的序号，进而确定所有的有效策略并由此构成有效策略矩阵；(2)根据待检测单元以及参考单元的GIS信息选择出有效的参考单元，并由有效参考单元以及待检测单元的采样值构成有效数据矩阵；(3)根据待检测单元的数据计算检测统计量，根据有效策略矩阵计算置换统计量并进而确定门限，将检测统计量与门限进行比较从而完成判决。本发明有效地改善了算法在复杂杂波环境下的性能；本发明大大扩展了适用范围；本发明有效地降低了计算量，提高了目标检测速度。
【IPC分类】G01S7-41
【公开号】CN104730509
【申请号】CN201510162189
【发明人】孙进平, 张旭旺, 付锦斌, 高飞
【申请人】北京航空航天大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年4月8日