一种严重非均匀环境中的自适应信号检测方法与系统

摘要

本发明公开了一种严重非均匀环境中的自适应信号检测方法：构造待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵；根据信号矩阵构造信号正交矩阵；利用训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；利用采样协方差矩阵构造白化矩阵；利用白化矩阵对待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理；利用白化处理后的数据构造中间变量；利用中间变量构造检测统计量；利用检测统计量和虚警概率确定检测门限；比较检测统计量与检测门限之间的大小，并判决目标是否存在。本发明能够适用于子空间信号的检测，能够较好抑制严重非均匀杂波，简化了检测流程，大大降低了检测器的计算复杂度。本发明还提供了相应的严重非均匀环境中的自适应信号检测系统。

说明书

技术领域

本发明属于信号检测技术领域，更具体地，涉及一种严重非均匀环境中的自适应信号检测方法与系统。

背景技术

目标检测一直是雷达最重要功能之一。随着雷达技术的不断进步和发展，雷达的分辨力不断提升，相应的距离分辨单元尺寸越来越小，因此每个距离单元中的强散射点的个数逐渐变少，增加了杂波环境的非均匀特性。此外，由于雷达探测环境中的崇山峻岭、高大人造建筑、地海交接等因素的影响，雷达接收数据往往呈现出严重的非均匀特性，即：不同距离单元的回波特性各不相同，这给雷达探测性能的发挥带来了极大影响。

传统雷达在严重非均匀环境中的目标检测方法一般先挑选具有相同或相近统计特性的训练样本，然后再利用这些训练样本进行杂波抑制，最后采用恒虚警处理。可以看出，上述常规检测方法采用的分步级联的检测方法，流程复杂、效率低下，而且检测性能不佳。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种严重非均匀环境中的自适应信号检测方法，用以克服现有技术中目标检测性能低的问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种严重非均匀环境中的自适应信号检测方法，包括以下步骤：

步骤1：构造待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵；

步骤2：根据所述信号矩阵构造信号正交矩阵；

步骤3：利用所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；

步骤4：利用所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；

步骤5：利用所述白化矩阵对所述待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理；

步骤6：利用所述白化处理后的数据构造中间变量；

步骤7：利用所述中间变量构造检测统计量；

步骤8：利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限；

步骤9：比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，并判决目标是否存在。

优选地，所述步骤1中，构造的待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵分别表示为

优选地，所述步骤2中，根据所述信号矩阵构造信号正交矩阵通过下式实现：

其中，

优选地，所述步骤4中，利用所述采样协方差矩阵构造的白化矩阵为

其中，

优选地，所述步骤5中，利用所述白化矩阵对待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理分别通过下面三个式子实现

优选地，所述步骤6中，利用所述白化后的数据构造的中间变量包括

和

式中，

优选地，所述步骤7中，利用所述中间变量构造的检测统计量如下式所示：

优选地，所述步骤8中，利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限通过下式得到：

式中，

优选地，所述步骤9中，比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，并判决目标是否存在，分下述两种情况进行判定：

若检测统计量

若检测统计量

按照本发明的另一方面，还提供了一种严重非均匀环境中的自适应信号检测系统，包括数据构造模块、信号正交矩阵构造模块、采样协方差矩阵构造模块、白化矩阵构造模块、中间变量计算模块、检测统计量构造模块、检测门限确定模块和目标判决模块，其中：

所述数据构造模块，用于构造待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵；

所述信号正交矩阵构造模块，用于根据所述信号矩阵构造信号正交矩阵；

所述采样协方差矩阵构造模块，用于利用所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；

所述白化矩阵构造模块，用于利用所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；

所述数据白化模块，用于利用所述白化矩阵对所述待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理；

所述中间变量计算模块，用于利用所述白化处理后的数据构造中间变量；

所述检测统计量构造模块，用于利用所述中间变量构造检测统计量；

所述检测门限确定模块，用于利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限；

所述目标判决模块，用于比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，并判决目标是否存在。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：

（1）能够适用于子空间信号的检测；子空间信号是秩一信号的推广，具有广泛的应用性，在步骤1中，构造的信号矩阵

（2）能够较好抑制严重非均匀杂波；杂波抑制的本质是数据白化，所述步骤4构造的白化矩阵

（3）无需把杂波抑制和信号能量积累作为独立步骤，简化了检测流程；所述步骤7构造的检测统计量

（4）通过构造中间变量，大大降低了检测器的计算复杂度；由于反复用到相同矩阵相乘、相同矩阵求逆，通过构造中间变量矩阵

附图说明

图1是本发明实施例中一种严重非均匀环境中的自适应信号检测方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中一种严重非均匀环境中的自适应信号检测系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

对于系统通道数为

式中，

式中，

式中，标量

在实际环境中杂波协方差矩阵

式中，

在理想的均匀环境中，

本发明的目的在于解决严重非均匀环境中的信号检测难题。为了实现上述目的，如图1所示，本发明提供了一种严重非均匀环境中的自适应信号检测方法，包括：

步骤1：构造待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵；

具体地，构造的待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵分别表示为

步骤2：根据所述信号矩阵构造信号正交矩阵；

具体地，根据所述信号矩阵构造信号正交矩阵通过下式实现：

其中，

步骤3：利用所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；

具体地，利用所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为：

步骤4：利用所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；

具体地，利用所述采样协方差矩阵构造的白化矩阵为

其中，

步骤5：利用所述白化矩阵对所述待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理；

具体地，利用所述白化矩阵对待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理分别通过下面三个式子实现

步骤6：利用所述白化处理后的数据构造中间变量；

具体地，利用所述白化后的数据构造的中间变量包括

和

式中，

步骤7：利用所述中间变量构造检测统计量；

具体地，利用所述中间变量构造的检测统计量如下式所示：

步骤8：利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限；

具体地，利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限通过下式得到：

式中，

步骤9：比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，并判决目标是否存在；

具体地，比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，并判决目标是否存在，分下述两种情况进行判定：

若检测统计量

若检测统计量

如图2所示，本发明还提供了一种严重非均匀环境中的自适应信号检测系统，包括数据构造模块、信号正交矩阵构造模块、采样协方差矩阵构造模块、白化矩阵构造模块、中间变量计算模块、检测统计量构造模块、检测门限确定模块和目标判决模块，其中：

所述数据构造模块，用于构造待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵；

具体地，构造的待检测数据向量、信号矩阵和训练样本矩阵分别表示为

所述信号正交矩阵构造模块，用于根据所述信号矩阵构造信号正交矩阵；

具体地，根据所述信号矩阵构造信号正交矩阵通过下式实现：

其中，

所述采样协方差矩阵构造模块，用于利用所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵；

具体地，利用所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为：

所述白化矩阵构造模块，用于利用所述采样协方差矩阵构造白化矩阵；

具体地，利用所述采样协方差矩阵构造的白化矩阵为

其中，

所述数据白化模块，用于利用所述白化矩阵对所述待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理；

具体地，利用所述白化矩阵对待检测数据向量、信号矩阵和信号正交矩阵进行白化处理分别通过下面三个式子实现

所述中间变量计算模块，用于利用所述白化处理后的数据构造中间变量；

具体地，利用所述白化后的数据构造的中间变量包括

和

式中，

所述检测统计量构造模块，用于利用所述中间变量构造检测统计量；

具体地，利用所述中间变量构造的检测统计量如下式所示：

所述检测门限确定模块，用于利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限；

具体地，利用所述检测统计量和虚警概率确定检测门限通过下式得到：

式中，

所述目标判决模块，用于比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，并判决目标是否存在；

具体地，比较所述检测统计量与所述检测门限之间的大小，并判决目标是否存在，分下述两种情况进行判定：

若检测统计量

若检测统计量

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。