一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法
【专利摘要】针对未知分布的非均匀环境下的检测问题，本文发明了一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法。属于雷达知识辅助技术领域，特别涉及了知识辅助、非参量估计和恒虚警检测技术。该方法主要有四步：第一步，利用先验辅助知识获取与待检测单元尽可能独立同分布的参考单元；第二步，利用一种非参量PDF估计方法得到待检测单元的幅度概率密度函数；第三步，根据上一步得到的PDF和设定的虚警概率计算检测门限；最后，比较待检测单元回波与第三步得到的门限，判断是否有目标存在。本发明根据先验信息获取均匀参考单元，进而准确估计背景分布、计算检测门限，提高了非均匀环境下分布未知时的CFAR检测性能。
【专利说明】
-种知识辅助的非参量恒虚譬检测方法
技术领域
[0001] 本发明属于雷达知识辅助技术的领域，设及知识辅助、非参量估计和恒虚警检测 技术。
【背景技术】
[0002] 常用的恒虚警检测方法先假设背景分布已知，然后利用临近的参考单元估计分布 参数，进而估计检测口限。但随着雷达探测威力的提升，探测环境的日益复杂化(时变空变 性），杂波的统计特性越来越复杂，杂波分布特性与雷达入射角、极化方式、地形分布、人造 建筑、预处理方式(相参积累、幅度检波等)等条件密切相关。上述任何一个条件发生变化， 杂波的统计特性都有可能随之改变，导致假设的杂波分布模型与实际杂波分布模型失配或 者难W得到杂波的统计分布特性。此时，传统的参数估计恒虚警检测法就存在着很大缺陷： 首先是假设的分布模型很难模拟复杂的分布，其次由非均匀造成的临近的参考单元不能准 确反映待检测单元杂波功率情况。进而导致严重的性能损失:实际虚警概率偏离期望值，检 测概率下降。
[0003] 针对传统方法存在的问题，一种方法是设计非参量CFAR检测器，运种方法不必已 知分布模型，也避免了模型失配带来的检测损失。Varshney等人介绍了符号检测器和 Wilcoxon检测器两种非参量检测器。它们都能够在未知杂波分布模型下实现雷达目标的有 效检测，但是在单次扫描条件下的虚警概率很高，需要进行多次扫描积累来降低虚警概率， 运在一定程度上限制了该类CFAR检测器的应用。国防科技大学的陈建军提出了利用参考窗 内的数据拟合出背景杂波数据右截尾概率与上分位点之间的函数关系，从而得到检测口限 的方法。但是运种拟合方法需要大量的数据作支撑，在小数据量下检测性能较差。国防科技 大学的李军利用分数阶矩估计方法去获得杂波的最大赌概率密度函数估计，进而确定检测 口限，实现CFAR检巧U。运些方法利用估计得到的概率密度函数(PDF)在一定程度上降低了假 设分布运个缺陷带来的检测性能损失，但是在非均匀环境中，他们利用的参考单元本身并 不能代表待检测单元，即仍然无法解决另一个缺陷。
[0004] 知识辅助化nowledge-based KB)信号处理一直是改善传统雷达探测性能的关键 技术之一，而知识辅助恒虚警检测算法国内外也有研究。算法的核屯、是利用先验辅助知识 尽可能的选取与待检测单元独立同分布的均匀参考单元。2007年，意大利A.De Maio等人利 用GIS信息对IPIX雷达照射区域进行划分，得到将非均匀区域的单元划分为几个较均匀的 区域，然后利用传统CFAR进行最后的检测，提高了检测性能。2013年，电子科技大学孔令讲 等人假设待检测区域分布已知，然后找出杂波边缘获取均匀区域，然后利用传统CFAR进行 最后的检测。上述方面的不足之处在于，当面对复杂分布的环境时，假设的分布往往不准， 进而影响了最后的检测性能。
[0005] 综上，针对传统恒虚警检测算法在复杂非均匀环境下的两个检测缺陷，尚缺乏一 个完善的解决办法。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是针对【背景技术】存在的缺陷，研究设计一种知识辅助的非参量恒虚 警检测方法，从而在复杂非均匀背景下设计检测器，达到提高检测性能、增强检测器鲁棒性 的目的。
[0007] 本发明提出了一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法。该方法主要包括四步:第 一步，利用先验辅助知识获取与待检测单元尽可能独立同分布的参考单元;第二步，估计待 检测单元的杂波幅度的概率密度函数;第=步，根据上一步得到的概率密度函数和设定的 虚警概率计算检测口限;最后，比较待检测单元回波与第=步得到的口限，判断是否有目标 存在。因而本发明一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法，该方法包括：
[000引步骤1:预处理；
[0009] 1.1初始化系统参数包括：临近待参考单元数为K，选择的参考窗长为N，虚警概率 设定为Pfa,带宽的取值范围。
[0010] 1.2从雷达接收机中读取第n帖数据，2(〇) = ^(111)}，1<111<斯，其中沁为总的距离单 元数，Zn(m)表示第n帖回波数据的量测单元m中的量测值；
[0011] 步骤2:选取参考窗中的各参考单元：
[0012] 对于第n帖数据平面的第m个待检测单元，将临近待检测单元两侧各K/2个分辨单 元作为待参考单元，利用知识辅助先验信息从K个临近的待参考单元中选取N个均匀参考单 元；
[0013] 2.1根据先验信息确定与待检测单元独立同分布的参考单元，表示为：
[0014]
[001引其中Zn(CUT)表示待检测单元量测值；
[0016] 2.2如I 就选取临近的且Sign(I) = I的N个待参考单元为参考单 元；
[0017] 2.3如^ 就选取所有Si即（i) = l待参考单元和W-如(0个临 近CUT的且Sign(I)=O待检测单元为总的参考单元；
[0018] 步骤3:计算待检测单元的杂波幅度的概率密度函数和分布函数：
[0019] 3.1:令核函数K( ?)为
[0020] 3.2:计算核函数加权的带宽h:
[0021]
[0022] 将选取的参考单元均分为两部分其中乂1和^各代表其中一部分，r在初始化过程中 有范围，另外，K*(x)=K2(x)-2K(x);
[0023] 3.3:利用参考窗中各单元数据估计待检测单元的概率密度函数/U)和分布函数 满中，巫为标 准正态分布的分布函数；
[0024] 步骤4:计算检测口限；
[002引 4.1:求取初步检测口限T
，F '0表示片（）的反函数；
[0026] 4.2:为了保持检测器处于设定的虚警概率，在给定虚警概率Pfa下采用蒙特卡洛方 法求取口限修正因子K;
[0027] 4.3:计算精确检测口限^ = 1〇.1'。
[0028] 步骤5:判决有无目标；
[0029] 待检单元的幅值Xcut与检测口限比较，如果XcutXT^则表明本单元有目标存化在 雷达显示屏上显示点迹，否则本单元没有目标存在，不显示点迹。
[0030] 所述步骤2中利用了知识辅助的方法来辅助选取尽可能均匀的参考单元，利用的 知识信息包括:地貌信息、杂波大小分区、杂波幅度分布模型。
[0031] 所述步骤2中我们引进了一种固定参考窗大小的选取方法，实际情况中也可W根 据环境适度调整参考窗大小。
[0032] 所述步骤4中设定虚警概率Pfa下，设定口限因子的变化范围为Ke=I :0.1:20,通过 1000/Pfa次matlab仿真，在Kc的范围内找出使实际虚警概率p/fa等于设定虚警概率Pfa的合 适的口限修正因子值K。
[0033] 本发明知识辅助的非参量恒虚警检测方法，在未知背景分布的非均匀环境中，能 够利用先验知识获取均匀参考单元，进而准确估计背景杂波幅度PDF、估计检测口限，提高 检测性能，具有对环境适应性强的效果。
【附图说明】
[0034] 图1为本发明知识辅助的非参量恒虚警检测器结构示意图；
[0035] 图2为知识辅助的非参量恒虚警检测流程图；
[0036] 图3为瑞利与威布尔分布混合背景下几种检测器的检测性能仿真对比图：
[0037] (1)图3(a)显示知识辅助的非参量恒虚警检测器化B-NP-CFAR)的检测性能已经接 近最优的CFAR检测器化B-CA-CFAR)性能；
[003引（2)图3(b)是KB-NP-CFAR检测器和传统的log-t-CFAR检测器的检测性能对比，图 上显示在检测概率(Pd)为0.5时，邸-NP-CFAR比log-t-CFAR检测信杂比改善约10地；
[0039] (3)图3(c)是邸-NP-CFAR检测器和知识辅助检测器化B-CFAR)的检测性能对比，图 上显示在Pd = O. 5时，KB-NP-CFAR比KB-CFAR检测信杂比改善约9.5dB;
[0040] (4)图3(d)是KB-NP-CFAR检测器和非参量检测器化-CFAR)的检测性能对比，图上 显示在Pd = 0.5时，KB-NP-CFAR比K-CFAR检测信杂比改善约3 dB。
[0041] 综上，知识辅助的非参量恒虚警检测器的检测性能已经接近最优的CFAR检测器性 能，优于传统参量恒虚警检测器、非参量恒虚警检测器W及知识辅助参量检测器的性能。所 W，知识辅助的非参量恒虚警检测方法很好地解决了非均匀环境和复杂环境导致的模型失 配两个问题，展现了很好的检测性能。
【具体实施方式】
[0042]本发明主要通过计算机仿真产生一组独立同分布但杂波分布类型未知的数据，假 设运些数据由服从We化Ull分布的复数剧组成，但是我们对其分布特性没有任何先验信息。 通过与几种传统CFAR检测算法作比较，来验证本发明方法的有效性。所有步骤、结论都在 MTLAB-R2012b上验证确认。具体实施步骤如下：
[00创预处理：
[0044] (1)初始化系统参数包括:待参考单元数K = 22，参考窗长N= 16，虚警概率Pfa= 10 一3,带宽的取值范围r = 0:0.01:10。
[0045] (2)从雷达接收机中读取一帖数据平面，运里假设Nr = 23,待检测单元m=13,设置 的场景参数为:待参考单元1~8、16~23和待检测单元12满足分布参数为1的瑞利分布，待 参考单元9~11和13~15满足尺度参数为3、形状参数为2的韦布尔分布。
[0046] 步骤1一一选取参考单元：
[0047] 对于数据平面的第13个待检测单元，将临近待检测单元两侧各11个分辨单元作为 待参考单元，利用知识辅助先验信息从22个临近的待参考单元中选取16个均匀参考单元， 运里采用的参考单元选取方式：
[0048] (1)根据先验信息确定与待检测单元独立同分布(即均匀)的参考单元，表示为：
[0049]
[0化0] (2)如果 '就选取临近的且Sign(I) = I的16个待参考单元为参考单 yn O
[0051] (3)如果 '就选取所有Si即（i) = l待参考单元和IG-E攝个临 近CUT
[0化2] 的且Sign(i) =0待检测单元为总的参考单元。
[0化3] 步骤2--计算PDF:
[0化4] (1)核函数K( ?)采用标准正态分布的概率密度函数，为：
[0055] (2)计貸核巧#加巧的带帝h:
[0化6]
[0057]其中乂1和^为选取的参考单元数据均分的两部分，另外，K*(x)=K2(x)-2K(x)。
[005引（3)利用参考窗中各单元数据估计待检测单元的概率密度函数/Ox：；)和分布函数
,其中，O为标 准正态分布的分布函数。
[0化9] 步骤3-一计算检测口限：
[0060] (1)求取初步检测口限T。
[0061] 检测口限
，户-iy表示片(.)的反函数。
[0062] (2)求取口限修正因子K
[00创在设定虚警概率Pfa=ICT吓，采用IX 10*?蒙特卡罗方法求取口限因子K。
[0064] (3)精确检测口限的获取T* = k . T。
[0065] 步骤4一一判决有无目标：
[0066] 待检单元的幅值Xcut与检测口限比较，显示检测点迹。如果Xcut〉Texact，则表明本单 元有目标存在，在雷达显示屏上显示点迹。否则本单元没有目标存在，不显示点迹。
[0067] 通过本发明的具体实施可W看出，本发明通过利用先验知识和非参量估计构造了 一个知识辅助的非参量恒虚警检测器，达到了对复杂非均匀环境适应性强的效果。
[0068] 本领域的普通技术人员将会意识到，运里所述的实施例是为了帮助读者理解本发 明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于运样的特别陈述和实施例。本领域的 普通技术人员可W根据本发明公开的运些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各 种具体变形和组合，运些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
【主权项】
1. 一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法，该方法包括： 步骤1:预处理； 1.1初始化系统参数包括：临近待参考单元数为K，选择的参考窗长为N，虚警概率设定 为Pfa，带宽的取值范围r; 1.2从雷达接收机中读取第η帧数据，Z(n) = {zn(m)}，l〈m〈Nr，其中Nr为总的距离单元 数，zn(m)表示第η帧回波数据的量测单元m中的量测值； 步骤2:选取参考窗中的各参考单元： 对于第η帧数据平面的第m个待检测单元，将临近待检测单元两侧各K/2个分辨单元作 为待参考单元，利用知识辅助先验信息从K个临近的待参考单元中选取N个均匀参考单元； 2.1根据先验信息确定与待检测单元独立同分布的参考单元，表示为：其中zn(CUT)表示待检测单元量测值； 2.2如果⑴'就选取临近的且Sign( i) = 1的N个待参考单元为参考单元； 2.3如果^W，就选取所有Sign( i) = 1待参考单元和#(句个临近CUT 的且Sign(i)=0待检测单元为总的参考单元； 步骤3:计算待检测单元的杂波幅度的概率密度函数和分布函数： 3.1:令核函数K( ·)为：3.2:计覚核雨数加敕的带宽In: f ~ - '将选取的参考单元均分为两部分其中Xi和Xj各代表其中一部分，r在初始化过程中有范 围，另外，1^(叉)=1(2(叉)-21((叉）； 3.3:利用参考窗中各单元数据估计待检测单元的概率密度函数和分布函数/χχ)，其中，Φ为标准正 态分布的分布函数； 步骤4:计算检测门限； 4· 1:求取初步检测门限Τ，:Γ= 1(1 -匕），/' 1 (.)表示#(.)的反函数； 4.2:为了保持检测器处于设定的虚警概率，在给定虚警概率PfaT采用蒙特卡洛方法求 取门限修正因子h 4.3:计算精确检测门限1^ = 10 · T。 步骤5:判决有无目标； 待检单元的幅值与检测门限比较，如果x?t>T%则表明本单元有目标存在，在雷达显 示屏上显示点迹，否则本单元没有目标存在，不显示点迹。2. 如权利要求1所述的一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法，其特征在于所述步骤2 中利用了知识辅助的方法来辅助选取尽可能均匀的参考单元，利用的知识信息包括:地貌 信息、杂波大小分区、杂波幅度分布模型。3. 如权利要求1所述的一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法，其特征在于所述步骤2 中我们引进了一种固定参考窗大小的选取方法，实际情况中也可以根据环境适度调整参考 窗大小。4. 如权利要求1所述的一种知识辅助的非参量恒虚警检测方法，其特征在于所述步骤4 中设定虚警概率Pfa下，设定门限因子的变化范围为1:0.1:20，通过lOOO/Pf^^matlab仿 真，在K。的范围内找出使实际虚警概率P'fa等于设定虚警概率P fa的合适的门限修正因子值 κ〇
【文档编号】G01S13/04GK105954739SQ201610248683
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年4月20日
【发明人】易伟, 卢术平, 姜海超, 余显祥, 崔国龙, 汪兵, 孔令讲, 杨晓波
【申请人】电子科技大学