[發明專利]基于對數矩的廣義帕累托分布參數估計方法

有效

• 申請號: 201611245597.1
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN107064893B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 許述文;王樂;水鵬朗;黎鑫
• 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: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

本發明公開了一種基于對數矩的廣義帕累托分布參數估計方法，主要解決現有參數估計方法的估計精度差和執行效率低的問題。其技術方案是：1通過海面監視雷達獲取海雜波數據樣本；2將獲取到的雜波數據樣本按雜波功率歸一化；3利用歸一化后的雜波數據樣本計算數據在對數域內的檢驗估計量；4利用檢驗估計量計算分布參數。本發明提高了傳統帕累托分布參數估計方法的估計精度，并且計算速度快，能夠適應雷達系統信號實時處理的要求，可以用于海雜波背景下的目標檢測。

技術領域

本發明屬于信號處理技術領域，具體涉及一種廣義帕累托分布參數估計方法，可用于海雜波背景下的目標檢測。

背景技術

海雜波背景下的目標檢測技術是雷達應用技術中一個至關重要的研究方向，在軍事和民用領域已經得到廣泛應用。而對于海雜波統計特性的準確分析是海雜波背景下目標檢測技術能否取得良好效果的重要因素。因此，給出合適的模型并對于其模型參數進行準確估計成為我們需要解決的重要問題。

隨著現代雷達系統距離分辨力的提高，雷達回波出現以往低分辨力雷達系統所沒有的統計特性，通常表現為其回波包絡的拖尾變長，異常值變多的特點。而廣義帕累托分布作為復合高斯模型的一種，在對于高分辨低擦地角海雜波的功率分布擬合上取得了很好的效果。因此在海雜波統計特性的研究中占據重要地位。而在海雜波背景下的目標檢測中，雜波模型參數的估計質量又對于目標檢測效果有很大影響，因此在重拖尾的雜波數據下給出廣義帕累托的分布參數具有重要的研究意義。

近年來，很多研究者對廣義帕累托分布的參數估計方法，提出了一些基于特定條件下的廣義帕累托分布參數估計理論。

文獻“Castillo,E.,Hadi,A.S.,1997.Fitting the generalized Paretodistribution to data.J.Amer.Statist.Assoc.92,1609–1620.”中給出廣義帕累托分布的矩估計以及最大似然估計方法，分別根據樣本矩以及似然函數對于參數進行估計，但是由于矩估計本身容易受到樣本數量和異常數據的影響，其估計精度難以保證。而最大似然估計的估計精度雖然能夠滿足要求，但是算法時間復雜度高，因此工程實現較為困難。

文獻“Arnold,B.C.,Press,S.J.,1989.Bayesian estimation and predictionfor Pareto data.J.Amer.Statist.Assoc.84,1079–1084.”給出了基于先驗信息的廣義帕累托分布參數估計方法，但是其計算相對復雜，并且估計效果受到先驗信息準確程度的影響，應用較為不便。

發明內容

本發明的目的在于提出一種基于對數矩的廣義帕累托分布參數估計方法，以提高估計精度和執行效率，進而提升后續海雜波背景下目標檢測的性能。

實現本發明目的的技術方案是：通過將雜波樣本功率歸一化，獲取其形狀參數和尺度參數之間的確定關系，然后利用樣本的對數矩進行廣義帕累托分布參數的估計，其實現步驟包括如下：

(1)利用雷達發射機發射脈沖信號，利用雷達接收機接收經過海面散射形成的回波數據，該回波數據的每個分辨單元中的回波序列為

X＝[x₁,x₂,…x_i,…x_N]，

其中x_i表示第i個回波數據，i＝1,2,...,N，N表示脈沖數；

(2)獲取當前雜波數據的功率信息，并將其按功率進行歸一化，得到功率歸一化后的海雜波數據：

Y＝[y₁,y₂,…y_i,…y_N]，