[發明專利]一種基于先驗知識輔助的MIMO雷達自適應檢測方法

在審

• 申請號: 202011013693.X
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN114252856A
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: 韓金旺
• 申請（專利權）人: 北京華航無線電測量研究所
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于先驗知識輔助的MIMO雷達自適應檢測方法，獲取雷達數據，選取待檢測單元樣本；基于先驗知識輔助，用所選待檢測單元數據估算雜波協方差矩陣；計算待檢測距離單元的Rao檢測統計量；確定待檢測距離單元對應的檢測門限值；判斷待檢測單元的檢測統計量是否大于檢測門限值，若是，說明待檢測單元內有目標，否則，說明待檢測單元內無目標。本發明利用Rao準則，并利用雜波的先驗知識，設計了MIMO雷達的Rao檢測算法，可用于對復高斯雜波環境下的目標進行檢測，提高目標檢測的性能。

技術領域

本發明屬于MIMO雷達信號處理領域，具體涉及雷達目標檢測方法。

背景技術

由于電磁波具有較強的穿透能力，受雨、霧和云的影響較小，所以雷達可以全天時、全天候地進行工作。雷達已經廣泛應用于軍事領域，肩負著預警探測、制導和火控等重要任務。檢測性能是衡量一部雷達性能的重要指標，具有至關重要的研究意義，因為目標檢測是后續處理的前提，只有檢測到目標后才可以對目標進行跟蹤、建立航跡，進而對目標發動攻擊等。

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷達是一種新體制雷達，其在發射端使用多天線同步地輻射分集的信號，同時在接收端利用多天線接收回波信號并進行集中處理。根據天線配置的不同，MIMO雷達可以分為兩種類型，即集中式MIMO雷達和分布式MIMO雷達。

如今雷達工作的電磁環境愈加復雜，如何提升雷達系統的檢測性能是一個亟待解決的現實問題。Jian Li等人在其發表的論文“Target detection andparameterestimation forMIMO radar systems”中提出了一種基于GLRT檢測的自適應檢測算法，此GLRT檢測器不需要訓練數據，從而避免了訓練數據匱乏和非均勻性帶來的問題。根據Rao和Wald準則，劉維建等人在其發表的論文“Adaptive detection without training data incolocatedMIMO radar”推導了兩種不需要訓練數據的MIMO雷達檢測器。注意到已有的集中式MIMO雷達檢測器在設計中不考慮雜波的先驗知識，即將雜波的協方差矩陣建模為未知確定的量，由于檢測器設計中掌握的信息量有限，所以設計出的檢測器性能提升有限。從國內外研究現狀可以看到，目前集中式MIMO雷達的研究是一個熱點，而雜波先驗信息是一個有價值的研究方向，其帶來的檢測性能提升是顯著的。

發明內容

本發明需解決的技術問題是提供一種基于MIMO雷達的目標檢測方法，充分利用雜波的先驗知識，提高雷達目標檢測性能。

為解決上述技術問題，本發明提供了一種基于先驗知識輔助的MIMO雷達自適應檢測方法，包括如下步驟：

步驟1.從MIMO雷達系統的N×q維接收信號矩陣中任選K列，作為待檢測單元X，其中，N表示MIMO雷達接收通道總數，N≥1，q維表示慢時間采樣的距離點總數，q≥1；

步驟2.設雜波協方差矩陣R服從逆復Wishart分布，利用最大后驗估計公式，用所選待檢測單元X數據估算雜波協方差矩陣

步驟3.基于估算雜波協方差矩陣計算待檢測距離單元的Rao檢測統計量；

步驟4.利用蒙特卡洛方法，確定待檢測距離單元對應的檢測門限值；

步驟5.判斷待檢測距離單元的Rao檢測統計量是否大于檢測門限值，若是，則確認待檢測單元內有目標，否則，待檢測單元內無目標。

進一步地，所述步驟2雜波協方差矩陣計算方法為：

其中，R₀表示一個N×N維的正定矩陣，L稱為自由度，表征先驗知識的有效程度。

進一步地，所述步驟3待檢測距離單元的Rao檢測統計量為：