申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学

申请日：2023-01-04

公开（公告）日：2023-05-30

公开（公告）号：CN116184381A

主分类号：G01S13/04

分类号：G01S13/04;G01S7/41;G01S13/88

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种部分均匀杂波下目标子空间融合检测方法。充分利用杂波协方差矩阵具有的斜对称结构先验信息，联合利用主数据和辅助数据提高了未知杂波斜对称协方差矩阵结构的估计精度，降低了对辅助数据量的需求，为实现部分均匀杂波下目标子空间融合检测提供了有利支撑；构建了部分均匀杂波下子空间斜对称Gradient检验检测器，其检测器无需求解Fisher信息矩阵，计算复杂度较低，检测统计量结构简单，便于工程实现；其检测性能优于现有非结构化距离扩展目标子空间检测器。

主权项：1.一种部分均匀杂波下目标子空间融合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.从K个待检测距离单元获取主数据Z，从与待检测距离单元临近的R个距离单元获取辅助数据ZR；在无目标假设下，利用主数据Z和辅助数据ZR的联合概率密度函数的对数对杂波协方差矩阵M求导并置零，获得无目标假设下未知杂波斜对称协方差矩阵结构的最大似然估计；在有目标假设下，利用主数据Z和辅助数据ZR的联合概率密度函数的对数对目标在子空间下的坐标矩阵分量Θr求偏导；步骤2.在有目标假设下，利用主数据Z和辅助数据ZR的联合概率密度函数的对数对杂波协方差矩阵M求导并置零，获得有目标假设下未知杂波斜对称协方差矩阵结构的最大似然估计；在有目标假设下，利用主数据Z和辅助数据ZR的联合概率密度函数的对数对目标在子空间下的坐标矩阵分量求偏导并将导数置零，可得在有目标下坐标矩阵分量的最大似然估计；求解γ0在无目标假设下的最大似然估计构建检测统计量tPS-Gradient-PHE；步骤3.根据预设的虚警概率设置检测门限TPS-Gradient-PHE；将检测统计量tPS-Gradient-PHE与检测门限TPS-Gradient-PHE进行比较，若tPS-Gradient-PHE≥TPS-Gradient-PHE，则判定当前待检测距离单元存在目标，主数据不作为后续其他待检测距离单元的辅助数据；反之若tPS-Gradient-PHETPS-Gradient-PHE，则判定当前待检测距离单元不存在目标，主数据作为后续其他待检测距离单元的辅助数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 部分均匀杂波下目标子空间融合检测方法

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