申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2021-05-11

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113466811B

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.10.26#实质审查的生效;2021.10.01#公开

摘要：本发明公开了一种广义帕累托海杂波幅值模型的三分位点参数估计方法，包括：获取海杂波脉冲回波数据并进行取模值递增排序；获取广义帕累托分布的海杂波模型的第二累积概率分布函数；根据第二累积概率分布函数设定第一累积概率和第二累积概率；构建第三累积概率与形状参数的函数表达式；利用海杂波回波脉冲的模值递增序列获得第一幅值分位点和第二幅值分位点的估计值；获得广义帕累托分布幅值模型的形状参数估计值；根据形状参数估计值获得广义帕累托海杂波幅值模型的尺度参数估计值。该方法利用分位点信息进行参数估计，能够有效减少原始数据中功率较大的异常数值对参数估计性能的影响，进而提高海杂波背景下目标检测的精度。

主权项：1.一种广义帕累托海杂波幅值模型的三分位点参数估计方法，其特征在于，包括：S1：获取海杂波脉冲回波数据并进行取模值递增排序，生成海杂波回波脉冲的模值递增序列；S2：获取广义帕累托分布的海杂波模型的第二累积概率分布函数；S3：根据所述第二累积概率分布函数设定第一累积概率和第二累积概率；S4：构建第三累积概率与形状参数的函数表达式；S5：利用所述海杂波回波脉冲的模值递增序列获得第一幅值分位点和第二幅值分位点的估计值；S6：根据所述第一幅值分位点和所述第二幅值分位点的估计值，获得广义帕累托分布幅值模型的形状参数估计值；S7：根据所述形状参数估计值获得广义帕累托海杂波幅值模型的尺度参数估计值，所述S2包括：S21：获取广义帕累托分布的海杂波模型的幅值概率密度函数fr；μ,v： 其中，r表示广义帕累托海杂波幅值模型的海杂波幅值，μ表示广义帕累托海杂波幅值模型的尺度参数，v表示广义帕累托海杂波幅值模型的形状参数；S22：根据所述幅值概率密度函数获得所述广义帕累托海杂波幅值模型的第一累积概率分布函数Fr；μ,γ： S23：根据所述第一累积概率分布函数Fr；μ,v获得所述广义帕累托海杂波幅值模型的第二累积概率分布函数Fr；1,v： 所述S3包括：根据所述第二累积概率分布函数Fr；1,v的表达式，获得第一累积概率α和第二累积概率β的表达式：α＝pr≤rα＝Frα；1,vβ＝pr≤rβ＝Frβ；1,v其中，0.1α+0.1β1，rα为第一累积概率α对应的第一幅值分位点，rβ为第二累积概率β对应的第二幅值分位点，所述S4包括：S41：根据估计误差经验公式，将第三幅值分位点rζ的估计误差表示为： 其中，σζ表示第三幅值分位点rζ的估计误差，μ为尺度参数，v为形状参数，ζ表示第三累积概率；S42：将形状参数v设定在区间[1,30]之间，间隔0.01遍历取值，获得多个形状参数γ；S43：将第三累积概率ζ设定在区间[0.1,0.99]之间，间隔0.01遍历取值，获得第三累积概率ζ的多个取值；S44：对于步骤S42中获得的每个形状参数γ，根据S52中的公式对第三幅值分位点rζ的估计误差进行计算，获得不同形状参数对应的最优第三累积概率；S45：将不同形状参数对应的最优第三累积概率进行拟合，得到第三累积概率与形状参数的函数表达式：ζ＝0.6985exp0.008101v-0.4008exp-0.7256v,v0其中，γ表示形状参数，ζ表示第三累积概率，所述S5包括：利用步骤S1中获得的海杂波回波脉冲的模值递增序列，得到第一幅值分位点和第二幅值分位点的估计值： 其中，为第一幅值分位点rα的估计值，为第二幅值分位点rβ的估计值，roundN*α表示最接近N*α的整数，roundN*β表示最接近N*β的整数，所述S6包括：S61：给定大于1的正数q，使得第一累积概率α和第二累积概率β满足： S62：计算第二分位点估计值和第一分位点估计值的比值平方t： S63：根据所述第二累积概率分布函数Fr；1,v与第一累积概率α和第二累积概率β的关系获得广义帕累托分布形状参数估计算法表达式： S64：设立中间参数u，令获得形状参数估计值和中间参数u的关系表达式为： S65：通过迭代求解形状参数的估计值其表达式为： 其中，初始值u0∈1,+∞，k为迭代次数，所述S7包括：S71：根据第三累积概率与形状参数的函数表达式和所述形状参数估计值计算第三累计概率值ζ；S72：利用累积分布函数、第三累积概率ζ和形状参数估计值获得尺度参数μ的估计值

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百度查询： 西安电子科技大学 广义帕累托海杂波幅值模型的三分位点参数估计方法

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