一种FDA-MIMO雷达运动目标检测方法与系统

摘要

本发明公开了一种FDA‑MIMO雷达运动目标检测方法：步骤1：构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵，并确定待检测单元对应的目标角度和多普勒频率；步骤2：根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵，根据所述目标角度构造发射接收导向矢量，根据所述目标多普勒频率构造多普勒导向矢量；步骤3：利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造检测统计量；步骤4：根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限；步骤5：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，做出目标是否存在的判决。本发明极大简化了检测流程，降低了运算复杂度，并且提高了检测性能。本发明还提供了相应的FDA‑MIMO雷达运动目标检测系统。

说明书

技术领域

本发明属于雷达信号检测技术领域，更具体地，涉及一种FDA-MIMO雷达运动目标检测方法与系统。

背景技术

当前，雷达面临的电磁环境越来越复杂，雷达不仅受到高强度地海杂波的影响，而且面临敌人强电磁干扰的破坏。为了保证并提升实战环境中的雷达效能，需要不断探索雷达新技术，发展新体制雷达。多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）雷达和频率分集阵列（Frequency Diversity Array，FDA）雷达是近些年来出现的两种新体制雷达。MIMO雷达通过多个天线发射多种波形对目标进行探测，由于利用了波形自由度，MIMO雷达能够提供更多有用信息，有利于目标探测性能的提升。而FDA雷达的波束具有距离依赖性，因此，FDA雷达具有抗距离欺骗干扰的先天优势。

通过把FDA雷达与MIMO雷达结合，可进一步提升雷达系统的目标探测性能。专利文件CN112363151A（频率分集阵多输入多输出雷达的自适应目标检测方法）基于自适应检测思想，设计了一种有效的FDA-MIMO雷达目标检测方法，但该方法仅基于一个脉冲数据，未充分利用目标的运动信息，对运动目标的检测性能不足；论文（R. Gui, W.-Q. Wang, and Z.Zheng, “Low-complexity GLRT for FDA radar without training data,” DigitalSignal Processing, vol. 107, p.102861, 2020.）基于FDA-MIMO雷达的多个脉冲数据，提出了自适应检测方法，尽管该方法考虑了目标的运动信息，但是并未利用训练样本，检测性能有限。

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FDA-MIMO雷达运动目标检测方法与系统，其目的在于基于自适应检测思想，利用多个脉冲数据和多个训练样本数据，由此解决FDA-MIMO雷达运动目标检测难题的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种FDA-MIMO雷达运动目标检测方法，包括如下步骤：

步骤1：构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵，并确定待检测单元对应的目标角度和多普勒频率；构造的待检测数据矩阵和训练样本矩阵分别表示为

步骤2：根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵，根据所述目标角度构造发射接收导向矢量，根据所述目标多普勒频率构造多普勒导向矢量；根据所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为

其中，

和

符号

其中，

步骤3：利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造检测统计量；

步骤4：根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限；

步骤5：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，做出目标是否存在的判决。

优选地，所述步骤3中，利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造的检测统计量为：

其中，

优选地，所述步骤4中，根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限通过下式得到：

式中，

优选地，所述步骤5中，比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，做出目标是否存在的判决，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，提供了一种FDA-MIMO雷达运动目标检测系统，包括初始数据构造模块、变换数据构造模块、检测统计量构造模块、检测门限计算模块和目标判决模块，其中：

所述初始数据构造模块，用于构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵，并确定待检测单元对应的目标角度和多普勒频率；构造的待检测数据矩阵和训练样本矩阵分别表示为和

所述变换数据构造模块，用于根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵，根据所述目标角度构造发射接收导向矢量，根据所述目标多普勒频率构造多普勒导向矢量；根据所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为

其中，

和

符号

其中，

所述检测统计量构造模块，用于利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造检测统计量；

所述检测门限计算模块，用于根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限；

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的大小，做出目标是否存在的判决。

优选地，所述检测统计量构造模块，利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造的检测统计量为：

其中，

优选地，所述检测门限计算模块，根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限通过下式得到：

式中，

优选地，所述目标判决模块，比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，做出目标是否存在的判决，分下述两种情况进行判定：

若检测统计量

若检测统计量

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）本发明通过构造待检测数据矩阵

（2）本发明通过构造自适应检测统计量

（3）本发明通过根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限，避免了传统检测方法难以准确确定检测门限的难题；

（4）本发明设计的自适应检测器具有恒虚警特性，无需额外的恒虚警处理步骤，进一步简化了检测流程。

附图说明

图1为本发明一种FDA-MIMO雷达运动目标检测方法的流程示意图；

图2为本发明一种FDA-MIMO雷达运动目标检测系统的结构框架图。

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。

本发明的目的在于解决复合高斯杂波下存在干扰时的目标检测问题。为实现上述目的，请参阅图1所示，本发明提供了一种FDA-MIMO雷达运动目标检测方法，包括以下步骤：

步骤1：构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵，并确定待检测单元对应的目标角度和多普勒频率；

所述步骤1中，构造的待检测数据矩阵和训练样本矩阵分别表示为

步骤2：根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵，根据所述目标角度构造发射接收导向矢量，根据所述目标多普勒频率构造多普勒导向矢量；

所述步骤2中，根据所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为

其中，

和

符号

其中，

步骤3：利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造检测统计量；

所述步骤3中，利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造的检测统计量为：

其中，

步骤4：根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限；

所述步骤4中，根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限通过下式得到：

式中，

步骤5：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，做出目标是否存在的判决；

所述步骤5中，比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，做出目标是否存在的判决，分下述两种情况进行判定：

若检测统计量

若检测统计量

请参阅图2所示，本发明还提供一种FDA-MIMO雷达运动目标检测系统，其特征在于，包括初始数据构造模块、变换数据构造模块、检测统计量构造模块、检测门限计算模块和目标判决模块，其中：

所述初始数据构造模块，用于构造待检测数据矩阵、训练样本矩阵，并确定待检测单元对应的目标角度和多普勒频率；构造的待检测数据矩阵和训练样本矩阵分别表示为

所述变换数据构造模块，用于根据所述训练样本矩阵构造采样协方差矩阵，根据所述目标角度构造发射接收导向矢量，根据所述目标多普勒频率构造多普勒导向矢量；根据所述训练样本矩阵构造的采样协方差矩阵为

其中，

和

符号

其中，

所述检测统计量构造模块，用于利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造检测统计量；

所述检测门限计算模块，用于根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限；

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的大小，做出目标是否存在的判决。

进一步地，检测统计量构造模块，利用所述待检测数据矩阵、采样协方差矩阵、发射接收导向矢量和所述多普勒导向矢量，构造的检测统计量为：

其中，

步骤4：根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限；

所述步骤4中，根据数据维数和系统设定的虚警概率计算检测门限通过下式得到：

式中，

进一步地，所述目标判决模块，比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，做出目标是否存在的判决，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。