【摘要】 本发明属于雷达目标检测技术领域，涉及一种雷达目标恒虚警检测方法。本发明主要包括如下步骤：1)通过对数变换把Weibull型的背景分布转化为位置-尺度(Location-Scale)分布；2)对背景样本进行排序截尾(或去头)处理以抑制干扰目标的影响，并采有最大无偏估计器估计位置和尺度参数；3)用此估计参数对待检单元中的样本做归一化处理；4)利用Anderson-Darling检验判断其是否服从背景分布，如果不服从背景分布，则判断有目标存在，否则判断无目标存在。本发明利用的是目标回波与背景杂波分布特性的差异性，和传统的基于自适应门限的检测方法相比，它受背景分布特性和干扰目标的影响很小，对非高斯环境和多目标干扰环境，具有很强的适应性。。 【专利类型】发明授权 【申请人】电子科技大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】610054 四川省成都市建设北路二段四号 【申请人地区】中国 【申请人城市】成都市 【申请人区县】郫都区 【申请号】CN200810045692.6 【申请日】2008-07-30 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101329400B 【公开公告日】2010-12-29 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101329400B 【授权公告日】2010-12-29 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G01S13/04; G01S7/02 【发明人】皮亦鸣; 邓晓波; 曹宗杰; 闵锐; 李晋 【主权项内容】1.一种基于拟合优度检验的雷达目标恒虚警检测方法，包括以下步骤： 步骤1通过雷达接收系统接收N个脉冲，形成快慢时间域上的N行R列的数据矩阵，其中R表示雷达探测空间总的距离单元数； 步骤2将步骤1所得的数据矩阵进行对数放大，将威布尔型的背景分布转化为极大值分布型的位置-尺度类背景分布，得到对数放大后的N行R列的数据矩阵； 步骤3根据步骤2所得的对数放大后的N行R列的数据矩阵，对于任一待检距离单元，都对应有N个待检样本Z＝{z1，z2，...，zN}；选择前后相邻的M个距离单元作为参考单元，得到L＝M×N个背景样本； 步骤4利用步骤3所得的背景样本估计背景分布的位置参数和尺度参数，具体包括以下步骤： 步骤4-1对L＝M×N个背景样本从小到大排序并删除后面的r个样本以屏蔽干扰目标影响，得到有序背景样本序列Y＝(y(1)，...，y(L-r))T； 步骤4-2采用最优线性无偏估计器，按下式计算得到背景分布位置参数估计值 和尺度参数估计值 其中，D＝(IL-r?u0)是(L-r)×2的辅助矩阵，而IL-r是一个(L-r)维的单位向量；u0和C0分别是(L-r)维标准有序向量Y0的均值和协方差矩阵； 步骤5对步骤3所得的任一待检距离单元的N个待检样本Z＝{z1，z2，...，zN}按下式进行归一化处理，得到归一化后的待检样本Z′＝{z′1，z′2，...，z′N}： 步骤6对归一化后的待检样本Z′＝{z′1，z′2，...，z′N}采用Anderson-Darling拟合优度检验： 其中，F(·)表示极大值分布函数； 如果检验统计量A2大于所设门限η，H1假设被接受，即归一化后的待检样本Z′＝{z′1，z′2，...，z′N}不服从极大值分布型背景分布，从而判断出该待检距离单元有目标存在；如果检验统计量A2小于所设门限η，H0假设被接受，即归一化后的待检样本Z′＝{z′1，z′2，...，z′N}服从极大值分布型背景分布，从而判断出该待检距离单元没有目标存在。 【当前权利人】四川电子科技大学教育发展基金会 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】121000004507193117 【引证次数】1.0 【他引次数】1.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】35
