[發明專利]海雜波Pareto幅度分布參數的雙分位點估計方法

有效

• 申請號: 201510030710.3
• 申請日: 2015-01-21
• 公開（公告）號: CN104535981B
• 公開（公告）日: 2017-05-24
• 發明（設計）人: 水鵬朗;賀文;劉明
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙)61218
• 代理人: 惠文軒

技術領域

本發明屬于雷達目標檢測技術領域，具體涉及到一種海雜波Pareto幅度分布參數的雙分位點估計方法，用于海雜波背景下目標檢測中確定海雜波幅度分布模型形狀和尺度參數。

背景技術

海雜波是影響海面目標檢測和目標運動參數估計的主要因素。海雜波背景下的最優目標檢測方法依賴于海雜波幅度分布模型的模型參數，如何從復雜海雜波場景中有效精確估計出海雜波幅度分布模型的模型參數是海面目標檢測的關鍵。海雜波的幅度分布模型隨著雷達分辨率和海況而改變。在低分辨率條件下，復的海雜波一般服從復高斯分布，幅度分布模型為單參數的瑞利分布模型。隨著分辨率的提高，傳統的瑞利分布模型不在適用。大量高分辨實測海雜波數據研究表明：高分辨條件下，雷達以低掠射角觀測獲得海雜波具有明顯的非高斯特性。這種特性可以用復合高斯模型進行表征，即將海雜波表示為一個慢變的非負隨機變量(紋理分量)和一個快變復高斯隨機向量(散斑分量)的乘積。復合高斯模型下，當雜波的紋理分量服從Gamma分布時，對應的海雜波幅度分布模型是雙參數的K-分布模型；當紋理分量服從逆Gamma分布時，導出了另一類重要的雙參數的海雜波幅度分布模型，有時被稱作廣義Pareto幅度分布模型。這兩種分布是目前國際上廣泛使用的海雜波幅度分布模型，而且在兩種海雜波分布模型下最優檢測器的結構已經獲得。最優檢測器的結構是依賴于幅度分布模型的形狀和尺度參數的。因此，幅度分布模型參數的估計變成了實現海雜波背景下艦船目標最優檢測的“瓶頸問題”。

對于兩個幅度分布模型，矩估計是常用的參數估計方法。幅度分布的矩能夠表示為模型參數的非線性函數，因此聯立方程可以用矩表示形狀和尺度參數。在文獻“Maximum likelihood estimation for compound-Gaussian clutter with inverse Gamma texture,”(參見A.Balleri,A.Nehorai,and J.Wang,“Maximum likelihood estimation for compound-Gaussian clutter with inverse Gamma texture,”IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.,43(2):775-780,2007)中，雙參數Pareto幅度分布參數的最大似然估計方法被提出，它具有比矩估計更高的精度。矩估計和最大似然估計方法都是基于基本假定：所使用的是復合模型的純雜波數據。然而，實際應用中這一基本假定是不成立的，獲得的海雜波數據樣本常常包含了少量具有很大幅度的島礁回波、目標回波構成的異常散射單元。這些異常樣本導致矩估計和最大似然估計方法的估計精度急劇下降，導致了最優檢測無法有效實現。

發明內容

本發明的目的在于提出一種海雜波Pareto幅度分布參數的雙分位點估計方法。實現存在島礁、目標回波組成的異常散射單元或樣本存在條件下，海雜波幅度分布形狀和尺度參數的精確和穩健估計。

為實現上述技術目的，本發明采用如下技術方案予以實現。

一種海雜波Pareto幅度分布參數的雙分位點估計方法包括以下步驟：

步驟1，用λ表示海雜波Pareto幅度分布模型的尺度參數，用η表示海雜波Pareto幅度分布模型的形狀參數；確定海雜波Pareto幅度分布模型的概率密度函數f_R(r)的表示形式，r表示海雜波幅度；

步驟2，根據海雜波Pareto幅度分布模型概率密度函數f_R(r)，得到海雜波Pareto幅度分布模型累積分布函數P_η,λ(r)的表達形式，

步驟3，選取兩個分位點α₁和α₂，0<α₁<1，0<α₂<1；將參數和如下：得出如下兩個非線性方程：