一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法，基于Karcher均值的定义和测地线解决了N个协方差矩阵的均值估计问题，利用梯度下降算法迭代估计待检测协方差矩阵单元周围的杂波环境，引入复自回归模型，应用协方差矩阵块结构定义一种并行迭代算法计算Siegel度量，估计待检测协方差矩阵单元与其周围杂波环境的可区分性距离，应用Monte-Carlo方法估计检测门限，将弱目标信号从杂波中区分出来。本发明用信息几何方法取代傅里叶变换，避免了多普勒频率分辨率下降问题，同时也不需要对数据序列做加窗处理，避免了分辨率受限、能量泄露和杂波谱污染整个滤波器组等现象，实现了雷达弱目标的正确高效检测。
【专利说明】一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及雷达领域，尤其涉及一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法。
【背景技术】
[0002]对于雷达目标检测新需求:(a)低空目标(体型小、隐形、机动性强、非对称等)的检测；(b)提高应对超致命威胁目标的反应时间。雷达多普勒&阵列信号处理方法已达极限，传统的恒虚警(CFAR)在致密非均匀杂波中的弱目标检测面临许多缺点。特别是对于杂波跃迁的情况，由于没有很好地保存边沿和考虑杂波统计特性直接导致检测结果是次优的。脊线或暴露地区(威胁:可发射导弹的直升机，低空巡航导弹，无人机，非对称威胁等)的复杂地形在雷达回波信号中对应存在杂波跃迁，使得边沿保存和杂波统计特性对于这些区域的弱目标检测至关重要。雷达任务的新挑战无疑增加了多普勒处理改进的压力。为解决这个问题，可以采用多普勒短脉冲序列为多功能/多任务雷达赢得时间。对于短脉冲序列，经典的快速傅里叶变换和多普勒滤波器组不再很有效，面临如下缺点:
[0003](I)多普勒分辨率下降；
[0004](2)如果目标多普勒居于两个多普勒滤波器之间，那么检测是次优的；
[0005](3)滤波器组的低分辨率和多普勒滤波器的边带导致致密非均匀地/海杂波传播污染整个滤波器组。
[0006]从而影响了雷达的检测性能。需要找到一种在短脉冲时序条件下致密非均匀杂波环境中鲁棒性好而且高效的检测器，取代传统的多普勒滤波器组和CFAR策略。
【发明内容】
[0007]有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法，用信息几何方法这种新工具取代傅里叶变换，来提高雷达弱目标检测方法的性能，解决短脉冲序列条件下致密非均匀杂波环境中的弱目标检测问题。
[0008]为实现上述目的，本发明提供了一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法，包括如下步骤:
[0009]步骤1:基于零均值复多元高斯分布的雷达数据模型的信息几何度量，
[0010]复数据的协方差矩阵
【权利要求】
1.一种基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤1:基于零均值复多元高斯分布的雷达数据模型的信息几何度量， 复数据的协方差矩阵
2.如权利要求1所述的基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法，其特征在于，所述步骤3中N个复对称正定矩阵的Karcher均值的求解基于Jacobi场和指数映射的一种迭代梯度下降方法，具体过程如下: 对于Karcher重心，Jacobi场是等于零的，Jacobi场的重心等于沿着测地线方向切向量之和，两点A、B之间的测地线为:
3.如权利要求1所述的基于信息几何复自回归模型的雷达弱目标检测方法，其特征在于，所述步骤4中Siegel距离的计算方法如下: 由所述步骤2得到的所述块结构:
【文档编号】G01S7/41GK103777189SQ201410035760
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年1月26日 优先权日:2014年1月26日
【发明者】皮亦鸣, 徐政五, 刘通, 李晋 申请人:电子科技大学