海杂波k分布形状参数的双分位点估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种海杂波Κ分布形状参数的双分位点 估计方法，可用于海杂波背景下的目标检测。
【背景技术】
[0002] 海杂波是由大量相互独立的海面散射体的后向散射向量相互叠加形成的，是影响 海面目标检测和目标运动参数估计的关键因素。海杂波背景下的最优目标检测方法依赖于 海杂波幅度分布模型的模型参数，海杂波的幅度分布模型随着雷达分辨率和海况的变化而 改变，如何有效估计出海杂波幅度分布模型的模型参数是海面目标检测问题的关键。在低 分辨雷达条件下，复高斯模型可以很好地模拟海杂波分布，海杂波的幅度一般服从瑞利分 布。当高分辨率雷达工作在小擦地角的情况下时，海杂波的幅度分布与瑞利分布相比会出 现长的"拖尾"，海杂波呈现出较强的非高斯性。海杂波Κ分布模型是描述非瑞利包络杂波的 经典统计模型，在高分辨率雷达、小擦地角、非均匀环境下的海杂波可用海杂波Κ分布很好 地描述。海杂波Κ分布不仅在很宽的条件范围内可以与海杂波幅度分布很好的进行匹配，还 可以正确地描述杂波的时间和空间的相关性。海杂波κ分布模型在海杂波建模中应用较为 广泛，常作为自适应检测中的海杂波幅度分布模型。在自适应检测中，门限值通常与海杂波 Κ分布模型的形状参数有关。因此，为了能基本保持恒虚警率恒定并在一定的条件下获得较 高的检测概率，对海杂波Κ分布模型形状参数的估计显得尤为重要。目前对海杂波Κ分布模 型的形状参数的估计方法主要有矩估计方法。
[0003] 矩估计，是海杂波Κ分布形状参数估计的常用方法。因为海杂波Κ分布的矩表达式 中含有伽马函数，所以对于海杂波Κ分布，不是任意两个不同的矩都可以估计出海杂波Κ分 布的形状参数，但可以运用任意两个偶数阶矩求得，因此，使用矩估计时，数据的计算量会 非常大，形状参数估计速度比较慢，受异常散射单元影响比较大。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种海杂波Κ分布形状参数的 双分位点估计方法，以提高在实际工程应用中，海杂波Κ分布形状参数估计的速度。
[0005] 为实现上述技术目的，本发明的技术方案包括：
[0006] (1)从1.0开始，间隔0.1取一个值，取到100.0为止，生成一组序列viv% ...， Vi, ...，V!_，作为海杂波Κ分布形状参数V取值的形状参数值序列，其中Vi是序列的第i个数 据，i = 1，2，. . .，L，L是序列中数据的个数，取值为991;
[0007] (2)求与海杂波K分布形状参数v的形状参数值序列. . .，Vi, . . .，vL对应的3/ 4与1/2这两个双分位点的比值μ的序列μι，μ2, . . .，μL, . . .，μι，其中，Pi是该双分位点比值序 列的第i个数据，是应的双分位点比值；
[0008] (3)使用商用软件Matlab中提供的函数polyfit，将双分位点比值序列yi，y2,...， 以工，·…，y L与形状参数值序列的倒数序列?Λι?Α% · · ·，i/Vl，·. ·，i/VL进行线性拟合，得到 海杂波K分布的双分位点比值μ与形状参数V的近似关系式：
[0010]将公式〈1>进行变换：
[0012] 其中，a 取值为0.28668;
[0013] ⑷求公式〈2>中双分位点比值μ的估计值/h
[0014] (4.1)雷达发射机发射多个脉冲信号，雷达接收机接收经过海面散射形成的回波 幅度数据Xr，从Xr中确定待检测单元，并选取与待检测单元在空间上相邻近单元的杂波幅度 数据，并将该杂波幅度数据递增排序，作为待检测单元的参考序列X1，X2, ，XN，Xj 是参考序列的第j个数据，j = l，2,. . .，N，N是参考序列数据的个数；
[0015] (4.2)利用参考序列，求海杂波K分布的3/4和1/2分位点的估计值名/4、名, 2:
[0017] 其中，\ ' -?分别是参考序列第m个和第叱个数据，耵…分别表示3/4分位点和 1/2分位点的位置，
表示最接近
的整数
表示最接近
的整数；
[0018] (4.3)利用估计值先/4、?1/2，得到双分位点比值的估计值分：
[0019] β 二 d',J ?'。'.
[0020] (5)将双分位点比值的估计值带入公式〈2>中，取代μ，得到待检测单元的形状参 数ν的估计值Ρ :
[0022] 本发明与现有技术相比具有以下优点：
[0023] 1)由于本发明使用海杂波Κ分布模型的双分位点的比值与形状参数的近似数学表 达式来估计形状参数，与现有的矩估计方法相比，本发明计算更加简单，求解更加快速。
[0024] 2)由于本发明只考虑分位点以左的样本，可以有效避免分位点右侧幅值较大的异 常散射单元的影响，极大地提高了参数估计的性能，得到形状参数的稳健估计。
【附图说明】
[0025] 图1为本发明的实现流程图；
[0026] 图2为用本发明和现有矩估计方法作为形状参数的估计方法的自适应检测的检测 性能曲线的对比图。
【具体实施方式】
[0027]下面结合附图对本发明的实施例及效果作进一步说明：
[0028] -.技术原理
[0029] 在海杂波背景下的目标检测方法的性能依赖于海杂波幅度分布模型的选择。
[0030] 在高分辨率雷达中，海杂波K分布模型对海杂波的实测数据具有很好的拟合效果， 因此，海杂波K分布模型在海杂波建模中应用较为广泛，海杂波K分布形状参数是海杂波K分 布模型中最重要的参数，决定分布密度曲线的基本形状，对其快速准确地估计对实时目标 检测有着至关重要的作用：
[0031] 本发明通过仿真实验将海杂波K分布的形状参数和双分位点比值的数学近似表达 式表示出来，根据待检测单元的双分位点比值，可以快速地估计出待检测单元的形状参数。 [0032]首先要根据海杂波K分布的形状参数不同的取值序列，使用商业软件Matlab生成 大量的仿真数据，然后由仿真数据得到与形状参数取值序列一一对应的双分位点比值序 列，最后将双分位点比值序列与形状参数取值序列进行拟合，得到双分位点比值与形状参 数的近似的数学关系表达式。
[0033]将上述经验公式应用于实测数据中目标单元检测，在实测数据中获取待检测单元 的参考数据，根据参考数据获取经验公式中双分位点比值的估计值，替换经验公式中双分 位点比值，得到待检测单元的形状参数的估计值。
[0034] 二.实现步骤
[0035]参照图1，本发明的实现步骤如下：
[0036] 步骤1，生成一组序列作为海杂波K分布形状参数v的形状参数值序列：
[0037] 从1.0开始，间隔0.1取一个值，取到100.0为止，得到海杂波K分布形状参数v的序 列v：l，v2, . . .，Vi, . . .，vL，Vi是序列的第i个数据，i = l，2, . . .，L，L是序列中数据的个数，取值 为 991;
[0038]步骤2,求与海杂波K分布形状参数v的形状参数值序列v^v〗，...，Vi, . . .，vL对应 的双分位点比值序列：
[0039] (2.1)将海杂波K分布的3/4分位点与1/2分位点的比值，记作双分位点比值μ，
[0040] 所述海杂波Κ分布的3/4分位点，表不海杂波Κ分布模型的分布函数等于3/4时，分 布函数变量的值；
[0041] 所述海杂波Κ分布的1/2分位点，表不海杂波Κ分布模型的分布函数等于1/2时，分 布函数变量的值。
[0042] (2.2)设整数h的初始值为0;
[0043] (2.3)将整数h的值加1，使用计算机软件Matlab生成Μ个服从形状参数为vh，尺度 参数为1的海杂波K分布的数据，并对其升序排列，得到递增的序列： Vi，· · ·，VL的第h个数据，ρ=1，2, · · ·，Μ，Μ=1000000;
[0044] (2.4)利用递增的序列《,1.，.《,:；!》···，_(..,#，··為6,? r求出海杂波Κ分布的3/4分位点和 1 /2分位点义,,.，3./4、":
[0046] mi表示3/4分位点的位置，m2表示1/2分位点的位置，
表示最接近
[0047] (2· 5)利用上述两个分位点〇^，3/4、avVl/2，求vh对应的双分位点比值y h:
[0049] (2.6)重复执行步骤（2.3)-(2.5)共1^1次，得到与形状参数值序列￥1，￥2，...， Vi, · · ·，vL对应的双分位点比值序列μ^μ〗，· · ·，μL, · · ·，yL，其中，μL是该双分位点比值序列 的第i个数据，是应的双分位点比值。
[0050] 步骤3,求形状参