一种训练样本不足时的双子空间信号检测方法与系统

1.本发明涉及信号检测技术领域，更具体地，涉及一种训练样本不足时的双子空间信号检测方法与系统。


背景技术：

2.目标检测是雷达的基本功能之一。随着雷达带宽及其他性能参数的提升，雷达的分辨力不断提高，目标往往在距离维、方位维和/或多普勒维呈现出扩展特性，尤其对于大型目标及机动目标。相应的信号模型可用双子空间信号刻画。双子空间信号指的是行和列所在的子空间已知而坐标未知的矩阵值信号。
3.然而，随着雷达通道数的增加，数据维数也相应的增加，往往难以获得足够多的独立同分布训练样本，尤其对于工作在复杂多变环境中的机载雷达。因此，研究训练样本不足时的双子空间信号检测问题具有十分迫切的需求。
4.鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是：现有的双子空间信号检测方法中，尤其对于工作在复杂多变环境中的机载雷达，往往随着雷达通道数的增加，数据维数也相应的增加，以至于难以获得足够多的独立同分布训练样本。
6.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一方面，本发明提供了一种训练样本不足时的双子空间信号检测方法，包括以下步骤：步骤1：根据右信号矩阵构造酉矩阵；步骤2：利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换，形成压缩待检测数据和虚拟训练样本；步骤3：利用所述虚拟训练样本和真实训练样本构造采样协方差矩阵；步骤4：利用左信号矩阵、所述压缩待检测数据和所述采样协方差矩阵构造检测统计量；步骤5：利用所述检测统计量和系统设定的虚警概率值确定检测门限；步骤6：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，并判定目标是否存在。
7.优选地，所述步骤1中，根据右信号矩阵构造的酉矩阵为：其中，表示酉矩阵，，，上标表示矩阵的平方根矩阵，上标表示矩阵的逆，为维矩阵，为维右信号矩阵，为维矩阵，通过对进行奇异值分解得到，为右信号矩阵
的行数，为右信号矩阵的列数，满足关系式，上标表示共轭转置。
8.优选地，所述步骤2中，利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换，形成的压缩待检测数据和虚拟训练样本分别为：和其中，表示压缩待检测数据，表示虚拟训练样本，表示维原始待检测数据，表示系统通道数。
9.优选地，所述步骤3中，利用所述虚拟训练样本和真实训练样本构造的采样协方差矩阵为：其中，表示采样协方差矩阵，表示真实训练样本，为维矩阵，为训练样本数。
10.优选地，所述步骤4中，利用左信号矩阵、所述压缩待检测数据和所述采样协方差矩阵构造的检测统计量为：其中，表示检测统计量，表示维左信号矩阵，表示左信号矩阵的列数，表示维单位矩阵，表示矩阵的行列式。
11.优选地，所述步骤5中，利用所述检测统计量和系统设定的虚警概率值确定的检测门限为：式中，表示检测门限，，为蒙特卡洛仿真次数，表示系统设定的虚警概率值，为取整操作，为序列由大到小排列第个最大值；其中，，，，，
为仅含杂波及热噪声分量的原始待检测数据的第次实现，为真实训练样本的第次实现，。
12.优选地，所述步骤6中，比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，并判定目标是否存在，分下述两种情况进行判定：若所述检测统计量大于或者等于所述检测门限，则判定目标存在；若所述检测统计量小于所述检测门限，则判定目标不存在。
13.另一方面，本发明提供了一种训练样本不足时的双子空间信号检测系统，包括：酉矩阵构造模块、原始待检测数据酉变换模块、采样协方差矩阵构造模块、检测统计量构造模块、检测门限计算模块和目标判决模块，其中：所述酉矩阵构造模块，用于根据右信号矩阵构造酉矩阵；所述原始待检测数据酉变换模块，用于利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换，形成压缩待检测数据和虚拟训练样本；所述采样协方差矩阵构造模块，用于利用所述虚拟训练样本和真实训练样本构造采样协方差矩阵；所述检测统计量构造模块，用于利用左信号矩阵、所述压缩待检测数据和所述采样协方差矩阵构造检测统计量；所述检测门限计算模块，用于利用所述检测统计量和系统设定的虚警概率值确定检测门限；所述目标判决模块，用于比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，若所述检测统计量大于所述检测门限，则判决目标存在，反之则判决目标不存在。
14.优选地，所述酉矩阵构造模块，根据右信号矩阵构造的酉矩阵为：其中，表示酉矩阵，，，上标表示矩阵的平方根矩阵，上标表示矩阵的逆，为维矩阵，为维右信号矩阵，为维矩阵，通过对进行奇异值分解得到，为右信号矩阵的行数，为右信号矩阵的列数，满足关系式，上标表示共轭转置。
15.优选地，所述原始待检测数据酉变换模块，利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换后，形成的压缩待检测数据和虚拟训练样本如下：和其中，表示压缩待检测数据，表示虚拟训练样本，表示维原始待检测数据，表示系统通道数。
16.与现有技术相比，本发明的有益效果在于：（1）本发明充分挖掘了信号的结构特性，通过对原始待检测数据进行酉变换，得到虚拟训练样本数据，从而使所提供的检测方法能工作于训练样本不足的情形，且无需对噪
声协方差矩阵的结构做任何假设；（2）本发明提供的检测器具有恒虚警特性，无需额外的恒虚警处理，极大简化了检测流程；（3）本发明提供的检测器实现了杂波抑制、信号积累和恒虚警处理的一体化，简化了流程，提高了检测效率和检测概率。
附图说明
17.图1为本发明提供的一种训练样本不足时的双子空间信号检测方法的流程示意图；图2为本发明提供的一种训练样本不足时的双子空间信号检测系统的结构框架图。
具体实施方式
18.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
19.实施例1:本发明实施例提供了一种训练样本不足时的双子空间信号检测方法，如图1所示，包括以下步骤：步骤1：根据右信号矩阵构造酉矩阵；步骤2：利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换，形成压缩待检测数据和虚拟训练样本；步骤3：利用所述虚拟训练样本和真实训练样本构造采样协方差矩阵；步骤4：利用左信号矩阵、所述压缩待检测数据和所述采样协方差矩阵构造检测统计量；步骤5：利用所述检测统计量和系统设定的虚警概率值确定检测门限；步骤6：比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，并判定目标是否存在。
20.在本发明实施例中，所述步骤1中，根据右信号矩阵构造的酉矩阵为：其中，表示酉矩阵，，，上标表示矩阵的平方根矩阵，上标表示矩阵的逆，为维矩阵，为维右信号矩阵，为维矩阵，通过对进行奇异值分解得到，为右信号矩阵的行数，为右信号矩阵的列数，满足关系式，上标表示共轭转置。
21.在本发明实施例中，所述步骤2中，利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换，形成的压缩待检测数据和虚拟训练样本分别为：
和其中，表示压缩待检测数据，表示虚拟训练样本，表示维原始待检测数据，表示系统通道数。
22.在本发明实施例中，所述步骤3中，利用所述虚拟训练样本和真实训练样本构造的采样协方差矩阵为：其中，表示采样协方差矩阵，表示真实训练样本，为维矩阵，为训练样本数。
23.在本发明实施例中，所述步骤4中，利用左信号矩阵、所述压缩待检测数据和所述采样协方差矩阵构造的检测统计量为：其中，表示检测统计量，表示维左信号矩阵，表示左信号矩阵的列数，表示维单位矩阵，表示矩阵的行列式。
24.在本发明实施例中，所述步骤5中，利用所述检测统计量和系统设定的虚警概率值确定的检测门限为：式中，表示检测门限，，为蒙特卡洛仿真次数，表示系统设定的虚警概率值，为取整操作，为序列由大到小排列第个最大值；其中，，，，，为仅含杂波及热噪声分量的原始待检测数据的第次实现，为真实训练样本的第次实现，。
25.在本发明实施例中，所述步骤6中，比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，并判定目标是否存在，分下述两种情况进行判定：
若所述检测统计量大于或者等于所述检测门限，则判定目标存在；若所述检测统计量小于所述检测门限，则判定目标不存在。
26.实施例2:本发明还提供一种训练样本不足时的双子空间信号检测系统，如图2所示，包括酉矩阵构造模块、原始待检测数据酉变换模块、采样协方差矩阵构造模块、检测统计量构造模块、检测门限计算模块和目标判决模块，其中：所述酉矩阵构造模块，用于根据右信号矩阵构造酉矩阵；所述原始待检测数据酉变换模块，用于利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换，形成压缩待检测数据和虚拟训练样本；所述采样协方差矩阵构造模块，用于利用所述虚拟训练样本和真实训练样本构造采样协方差矩阵；所述检测统计量构造模块，用于利用左信号矩阵、所述压缩待检测数据和所述采样协方差矩阵构造检测统计量；所述检测门限计算模块，用于利用所述检测统计量和系统设定的虚警概率值确定检测门限；所述目标判决模块，用于比较所述检测统计量与所述检测门限的大小，若所述检测统计量大于所述检测门限，则判决目标存在，反之则判决目标不存在。
27.在本发明实施例中，所述酉矩阵构造模块，根据右信号矩阵构造的酉矩阵为：其中，表示酉矩阵，，，上标表示矩阵的平方根矩阵，上标表示矩阵的逆，为维矩阵，为维右信号矩阵，为维矩阵，通过对进行奇异值分解得到，为右信号矩阵的行数，为右信号矩阵的列数，满足关系式，上标表示共轭转置。
28.在本发明实施例中，所述原始待检测数据酉变换模块，利用所述酉矩阵对原始待检测数据进行酉变换后，形成的压缩待检测数据和虚拟训练样本如下：和其中，表示压缩待检测数据，表示虚拟训练样本，表示维原始待检测数据，表示系统通道数。
29.本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。