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申请/专利权人：北京理工大学前沿技术研究院

摘要：本发明的一种基于空间连续约束的场景杂波分割与分治检测方法及装置，属于雷达信号处理技术领域，方法包括以下步骤：对雷达单个分辨单元慢时间维采集的两个脉冲进行自适应脉冲对消；对雷达扫描过程中采集的空间维回波数据进行数据截断；对经数据截断后的空间维回波数据进行基于隐马尔可夫随机场模型的杂波分割，得到每个分辨单元杂波的类别以及各类别的分布参数；利用参考窗内样本的杂波类别及各类别的分布参数估计待检测单元的杂波概率分布，根据给定的虚警率确定检测门限，并将待检测单元回波幅度与检测门限比较，得到检测结果。本发明提高了降雨场景云、雨等气象杂波中的目标检测概率，同时有效降低了检测虚警率。

主权项：1.一种基于空间连续约束的场景杂波分割与分治检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对雷达单个分辨单元慢时间维采集的两个脉冲进行自适应脉冲对消；步骤S2，对雷达扫描过程中采集的空间维回波数据进行数据截断；步骤S3，对经数据截断后的空间维回波数据进行基于隐马尔可夫随机场模型的杂波分割，得到每个分辨单元杂波的类别以及各类别的分布参数；步骤S4，利用参考窗内样本的杂波类别及各类别的分布参数估计待检测单元的杂波概率分布，根据给定的虚警率确定检测门限，并将待检测单元回波幅度与检测门限比较，得到检测结果；所述步骤S3，包括：步骤S31，采用基于隐马尔可夫随机场模型的混合瑞利分布建模，混合瑞利分布的概率密度函数为： ，其中，表示脉冲回波，表示混合系数，表示混合模型数量，表示单个瑞利分布模型的概率密度函数： ，其中为尺度参数；将观测样本向量对应的隐变量建模为马尔可夫随机场，其联合概率密度函数表示为吉布斯分布： ， ，其中，表示归一化系数,表示势能函数，为表示类别的维向量，表示所有可能的邻接关系；表示控制吉布斯分布的参数，表示归一化系数；在给定类别的条件下，观测样本分布相互独立，即： ，其中，表示混合瑞利分布模型的参数，表示第类瑞利分布的参数；则联合概率密度函数为： ，其中，为脉冲回波，即观测样本向量，表示杂波类别的隐变量；步骤S32，确定混合模型数量，采用带有惩罚项的模型阶数选择准则，即最小化贝叶斯信息准则： ，其中，表示混合模型数量为时的参数，此时混合瑞利模型中总未知参数的数量为；步骤S33，采用变分期望-最大化算法，迭代估计得到基于隐马尔可夫随机场模型的混合瑞利分布的参数；S34，利用混合瑞利分布的参数估计结果得到杂波类别的后验概率及杂波分割结果，杂波类别的后验概率为： ，对应的类别为： ，其中，为混合瑞利分布的参数估计值，为第个雷达回波幅度样本，为第个雷达回波幅度样本的类别。

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