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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明公开了一种基于协方差矩阵联合估计的自适应智能融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对雷达点目标自适应检测面临的均匀辅助数据量较为有限的难题，通过挖掘有目标假设下主数据中的杂波信息并结合可用辅助数据，设计出杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然估计方法，在充分利用有目标假设下主数据杂波分量可用信息的同时，避免了目标信号分量对杂波协方差矩阵估计的污染，进一步提高了未知杂波协方差矩阵估计精度；进而设计了基于协方差矩阵联合估计的自适应智能融合检测方法，在保证恒虚警率特性的同时，兼顾算法失配鲁棒性和检测性能等多方面需求，提升了复杂环境下多通道窄带雷达对弱小目标和失配目标的自适应检测性能。
主权项：1.基于协方差矩阵联合估计的自适应智能融合检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1针对单个待检测距离单元的主数据，雷达系统从与待检测距离单元临近的K个纯杂波距离单元获取K个辅助数据；根据广义似然比检验准则，在杂波协方差矩阵M已知和目标复幅度未知的条件下，求解点目标未知复幅度的最大似然估计，构建仅基于主数据的点目标检测统计量；利用有目标假设下主数据和K个辅助数据的联合复高斯条件概率密度函数，通过对点目标未知复幅度进行解耦，对未知杂波协方差矩阵求极值，在避免目标信号分量污染杂波协方差矩阵估计的基础上，构建杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然估计方法，获得未知杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然估计步骤2利用未知杂波协方差矩阵的全数据联合最大似然估计将带入步骤1获得的仅基于主数据的点目标检测统计量中，替换其中的未知杂波协方差矩阵M，构建基于协方差矩阵联合估计的自适应智能融合检测方法的等效检测统计量；步骤3为保持检测方法的CFAR特性，根据预设的虚警概率设置检测门限T；将主数据x对应的检测统计量λ与检测门限T进行比较，若λ≥T，则判定当前待检测距离单元存在点目标，主数据x不作为后续其他待检测距离单元的辅助数据；反之若λ＜T，则判定当前待检测距离单元不存在点目标，主数据x作为后续其他待检测距离单元的辅助数据。
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百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 基于协方差矩阵联合估计的自适应智能融合检测方法
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