[發明專利]廣義帕累托分布參數顯式雙分位點估計方法

有效

• 申請號: 201710444219.4
• 申請日: 2017-06-13
• 公開（公告）號: CN107255799B
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 水鵬朗;楊春嬌;于涵;史利香
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S7/292
• 分類號: G01S7/292
• 代理公司: 61205 陜西電子工業專利中心
• 代理人: 王品華;朱紅星<國際申請>=<國際公布>

本發明公開了廣義帕累托分布參數顯式雙分位點估計方法，主要解決現有技術適用性差、對異常樣本不具有穩健性，其實現步驟為：1)獲取雜波幅度遞增序列；2)根據廣義帕累托分布概率密度函數，確定廣義帕累托分布的累積分布函數；3)給定大于1的正數q，選取樣本累計概率α和β；4)根據正數q的取值，得到分位點r_α和r_β與廣義帕累托分布參數的關系式；5)根據雜波幅度遞增序列得到各分位點的估計值；6)利用分位點的估計值代替步驟4)中的關系式中的分位點，得到形狀參數估計值和尺度參數估計值。本發明可減小異常散射單元對樣本的干擾，提高參數估計性能，可用于海雜波背景下的目標檢測。

技術領域

本發明屬于雷達目標檢測技術領域，具體涉及一種雙分位點估計方法，可用于在海雜波背景下確定海雜波幅度分布模型的形狀和尺度參數。

背景技術

海雜波背景下的目標檢測是雷達的一個重要應用領域。

復合高斯模型是目前學者廣泛認可的海雜波模型，它是慢變的正隨機變量紋理分量和快變的復高斯隨機向量散斑分量的乘積。當海雜波的紋理分量服從逆伽馬分布時，海雜波幅度服從廣義帕累托分布。廣義帕累托分布模型下最優檢測器的結構已經獲得。最優檢測器的結構依賴于海雜波模型的形狀參數和尺度參數，如何從復雜海雜波場景中有效精確估計出海雜波模型的參數成為海面目標檢測的關鍵。

常用的參數估計方法有矩估計，分數階矩估計和最大似然估計方法。但是當形狀參數的真實值處于特定范圍時，矩估計與分數階矩估計方法不能正確的估計出形狀參數。最大似然估計方法對形狀參數的真實值所處的范圍沒有要求，它比矩估計具有更高的精度，但該方法計算量大而且依賴于初始值的選取。這三種方法都是基于基本假定：所使用的樣本是純雜波數據。然而，實際獲得的海雜波樣本中常包含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。此類異常樣本會導致這三種方法的估計精度急劇下降。文獻“P-L.Shui and M.Liu,Subband adaptive GLRT-LTD for weak moving targets insea clutter,IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.,52(1):423-437,2016.”提出雙分位點估計方法，該方法對異常樣本具有穩健性，但該文獻只明確給出了樣本累計概率取0.5和0.75時的參數估計方法，當樣本累計概率取其他值時，沒有得到形狀參數和尺度參數的顯式解，而且樣本累計概率取0.5和0.75時的參數估計方法估計結果的準確性不夠。

發明內容

本發明的目的在于針對上述現有技術的不足，提出一種廣義帕累托分布參數的顯式雙分位點估計方法，以實現對廣義帕累托分布的形狀參數和尺度參數的精確和穩健估計。

為實現上述技術目的，本發明的技術方案包括如下：

(1)利用雷達發射機發射連續的脈沖信號，雷達接收機接收回波數據，在回波數據中，選取N個雜波數據，對N個雜波數據進行取模并按升序排列，得到雜波幅度遞增序列z₁,z₂,...,z_t,...,z_N，其中，z_t表示雜波幅度遞增序列中第t個雜波幅度，t＝1,2,...,N；

(2)確定廣義帕累托分布的概率密度函數f(r)：

其中，r表示雜波的幅度，為概率密度函數的自變量，λ表示廣義帕累托分布的形狀參數，η表示廣義帕累托分布的尺度參數；

(3)根據廣義帕累托分布的概率密度函數f(r)，得到累積分布函數F(r)：

(4)給定大于1的正數q，選取兩個不同的樣本累計概率α和β，并使得樣本累計概率α和β滿足：