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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明公开了属于雷达信号智能处理技术领域的一种基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法，该方法基于雷达对于周围环境的感知，从历史回波数据中学习到背景杂波的分布，并自适应地选取参考单元，得到对杂波功率更准确的估计，从而实现更好的恒虚警检测性能；本发明通过仿真实验结果，说明本发明所述算法的检测性能优于CA‑CFAR、GO‑CFAR和SO‑CFAR，最接近最优检测器opt。在固定信噪比的条件下，检测概率随着虚警概率的增大而增大，本发明所述算法的检测概率要优于CA‑CFAR、GO‑CFAR和SO‑CFAR，最接近最优检测器opt，表明该算法是有效的。

主权项：1.一种基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法，其特征在于，该方法基于雷达对于周围环境的感知，从历史回波数据中学习到背景杂波的分布，并自适应地选取参考单元，得到对杂波功率更准确的估计，从而实现更好的恒虚警检测性能；该智能恒虚警检测方法，包括以下步骤：步骤一，对于雷达扫描得到的n帧历史数据，经过脉冲压缩和包络检波后，存储为“距离-方位-帧”三维数组DATA；并具体考虑普通预警雷达系统，对于每个方位，一帧数据获得M个距离单元的采样值，表述为距离-帧二维矩阵SM,n；假设杂波回波通过包络检波器后服从瑞利分布，设回波幅度为X，其概率密度函数如下 式中，σ2为形状参数；步骤二，对于雷达扫描区域内的每一个“距离-方位”单元，统计其幅度分布直方图；对每个距离单元统计幅度分布直方图，直方图组数的一种选取方式 采用等组距划分，组距为， 步骤三，根据幅度分布直方图拟合出每一个“距离-方位”单元的概率密度函数，并对于选定的“距离-方位”单元，计算雷达扫描区域内所有距离单元与该单元概率密度的KL散度值，将该值存入KL散度数组；并对每个单元的幅度分布直方图，采用频率代替概率的方式拟合概率密度函数，为了防止出现0概率，回波幅度落到每个区间的概率采用如下公式， 式中，nj为落在第j个区间的样本数，n为总样本数，γn为直方图组数；步骤四，对于选定的“距离-方位”单元，选取与该单元KL散度值小于某个阈值的距离单元作为参考单元，对新一帧回波数据进行均值类CFAR检测；步骤五，获得点迹信息，将结果输出。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 一种基于概率分布差异性的智能恒虚警检测方法