【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达，具体涉及一种分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法。
技术介绍
1、近年来，分布式雷达系统因其在目标检测、抗干扰和目标定位等方面的性能提升而备受关注。与传统单基地雷达相比，分布式雷达系统利用多个相距甚远的雷达站实现了空间分集，从而展现出更为卓越的性能。在分布式多输入多输出(multiple-input andmultiple-output，mimo)雷达系统中，将多站之间获取的信息通过雷达网络进行融合，即通过信息融合的手段来提高雷达的总体性能。信息融合是一种包含多个方面和多个层次的信息处理过程，可以将多个通道数据进行融合检测、参数估计、目标跟踪等一系列的处理。
2、在相控阵基础上，频率分集阵-多输入多输出(frequency diverse array-multiple-input and multiple-output，fda-mimo)和阵元脉冲编码(element-pulsecoding，epc)-mimo雷达等新型雷达架构的研究已经兴起。通过在发射阵列元件间引入微小的频率增量或在发射的空间域和脉冲域同时进行相位调制，fda-mimo和epc-mimo雷达能够在距离域中获得额外的自由度。由于fda-mimo雷达具有能同时获取目标距离和角度信息的优势，因此可同步实现多维参数估计与目标检测。
3、尽管分布式雷达系统利用多个相距甚远的雷达站实现了空间分集，通过融合单站统计量可以提升检测性能，但在现有研究中，尚未开展分布式波形分集阵列雷达信号处理研究，挖掘波形分集和空间分集的双
4、现有技术中，在均匀背景条件下，varshney等人研究了分布式单元平均(cellaveraging，ca)恒虚警(constant false-alarm rate，cfar)检测算法，在局部传感器采用ca-cfar得到局部判决，设计最优的融合准则；在非均匀背景条件下，每个局部传感器采用有序类(ordered statistics，os)cfar检测器得到局部判决结果，并传送给数据融合中心得到最终判决结果。zhou等人研究了分布式glrt算法，在融合中心通过融合局部雷达站得到局部检测统计量得到用于最终检测的全局统计量。为了简化全局恒虚警门限的计算，采用对局部检测统计量进行加权，使得所有局部检测统计量均值相同并在融合中心进行融合来得到全局统计量。massimo rosamilia等人研究了极化fda-mimo的目标检测和参数估计一体化，利用坐标下降法(coordinate descent，cd)和梯度投影法(gradient projectionmethod，gpm)，在估计目标参数的同时得到对应的用于判决的检测统计量。针对传统的分布式mimo雷达，分布式ca-cfar在融合局部判决时，由于局部判决丢失了大部分数据，因此会导致较大的检测性能损失。相比之下，基于局部检测统计量的分布式检测方法能够保留更多的信息，因此相比仅融合局部判决结果的算法，其检测性能更为好。然而，分布式glrt算法无法同步实现多维参数估计与目标检测。此外，单站波形分集雷达在检测微弱目标时，其性能相对较弱。因此，亟需改善现有技术中存在的上述缺陷。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
2、第一方面，本专利技术提供一种分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，包括：
3、获取fda-mimo雷达的接收信号，以及epc-mimo雷达的接收信号；
4、在高斯白噪声下，构建目标检测与参数估计一体化算法，同时对fda-mimo雷达接收信号和epc-mimo雷达接收信号进行目标检测和参数估计，得到目标对于第q个fda-mimo雷达的角度、距离参数的估计值，以及第q个fda-mimo雷达的局部检测统计量，得到目标对于第p个epc-mimo雷达的角度、距离参数的估计值，以及第p个epc-mimo雷达的局部检测统计量；
5、计算多个fda-mimo雷达的局部检测统计量和多个epc-mimo雷达的局部检测统计量的对数和，以得到全局检测统计量；将全局检测统计量与阈值进行比较，如果大于阈值，则判定为检测到目标，反之，则判定为无目标。
6、本专利技术的有益效果：
7、本专利技术提供的一种分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，在高斯白噪声背景下，对分布式波形分集阵雷达各接收阵元的回波信号进行目标检测与角度-距离参数估计处理，得到目标对于第q个fda-mimo雷达的角度、距离参数的估计值，以及第q个fda-mimo雷达的局部检测统计量，得到目标对于第p个epc-mimo雷达的角度、距离参数的估计值，以及第p个epc-mimo雷达的局部检测统计量；进一步地，在融合中心，通过计算多组局部检测统计量的对数和来构建用于最终检测判断的全局检测统计量，使用全局统计量和阈值进行比较，若全局统计量大于阈值则判定有目标；反之，则判定为无目标。本专利技术采用分布式波形分集阵雷达，充分发挥了空间分集和波形分集的双重优势，一方面具有广域分布的阵列对微弱目标进行多角度的探测，另一方面波形分集可以增加了雷达系统的自由度，优化了分布式雷达在自适应目标检测、目标多维参数估计能力，提升了对微弱目标的检查性能。
8、以下将结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细说明。
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1.一种分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，第q个FDA-MIMO雷达的接收信号yq的表达式为：
3.根据权利要求2所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，第p个EPC-MIMO雷达的接收信号yp的表达式为：
4.根据权利要求1所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，目标对于第q个FDA-MIMO雷达的角度、距离参数的估计值，以及第q个FDA-MIMO雷达的局部检测统计量的获取过程包括：
5.根据权利要求4所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，将和作为初始估计值，以角度为初始搜索方向进行优化，再以距离增量为初始搜索方向进行优化，得到目标对于第q个FDA-MIMO雷达的角度、距离参数的估计值，包括：
6.根据权利要求1所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，得到目标对于第p个EPC-MIMO雷
7.根据权利要求6所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，将和作为初始估计值，以角度为初始搜索方向进行优化，再以距离模糊数为初始搜索方向进行优化，得到目标对于第p个EPC-MIMO雷达的角度、距离参数的估计值，包括：
8.根据权利要求1所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，所述全局检测统计量的获取过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，第q个fda-mimo雷达的接收信号yq的表达式为：
3.根据权利要求2所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，第p个epc-mimo雷达的接收信号yp的表达式为：
4.根据权利要求1所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，目标对于第q个fda-mimo雷达的角度、距离参数的估计值，以及第q个fda-mimo雷达的局部检测统计量的获取过程包括：
5.根据权利要求4所述的分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化方法，其特征在于，将和作为初始估计值，以角度为初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰岚，朱嘉运，李坤坤，马润龙，魏法，廖桂生，许京伟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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