景；
[0040] 步驟六、對(duì)歸一化后的檢測(cè)背景進(jìn)行CFAR檢測(cè)，得出CFAR檢測(cè)結(jié)果。
[0041]【具體實(shí)施方式】二:本實(shí)施方式與【具體實(shí)施方式】一不同的是:所述步驟二中輸入數(shù) 據(jù)RD譜;具體過程為：
[0042] 用matlab軟件載入數(shù)據(jù)RD譜。
[0043]其它步驟及參數(shù)與【具體實(shí)施方式】一相同。
[0044]【具體實(shí)施方式】三:本實(shí)施方式與【具體實(shí)施方式】一或二不同的是:所述步驟三中對(duì) 步驟二中的RD譜進(jìn)行KL散度(相對(duì)熵)分區(qū)，得到分區(qū)后的數(shù)據(jù);如圖11，具體過程為：
[0045] KL散度是通過計(jì)算兩個(gè)概率分布P和Q之間差異，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同概率分布數(shù)據(jù)的區(qū) 分；
[0046]對(duì)平方律檢波，假設(shè)任何一個(gè)距離-多普勒單元服從指數(shù)分布，其TOF(概率密度函 數(shù))為
[0048] 式中:P(X)為概率密度函數(shù)，β是幅度均值，X是距離-多普勒單元，α是中心偏移量；
[0049] 均值μχ和方差 < 通過下面的式子計(jì)算
[0052]基于公式（1)、（2)、（3)，利用測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)差~來辨別背景分布類型(不同的背景分 布類型的TOF不同）；因此利用~作為一個(gè)測(cè)度來分類背景;K-L散度定義為任意兩種分布相 異性量度，采用這一準(zhǔn)則來衡量?jī)蓚€(gè)距離-多普勒單元的分布差異性；因此，同一參考滑窗 中的服從不同分布的兩個(gè)獨(dú)立單元的定向距離定義為：
[0054]式中，Pl(x)是第i個(gè)距離-多普勒單元的概率密度函數(shù)，Ql是第i個(gè)距離-多普勒單 元的中心偏移量，是第i個(gè)距離-多普勒單元的幅度均值，p2(x)是第j個(gè)距離-多普勒單元 的概率密度函數(shù)，α 2是第j個(gè)距離-多普勒單元的中心偏移量，β2是第j個(gè)距離-多普勒單元的 幅度均值，i、j取值為任意正整數(shù)；
[0055]假設(shè)兩個(gè)分布Pl(x)和p2(x)有相同參數(shù)c^KL表達(dá)式可以寫成標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)
[0057] 式中，I(Pl(x)，p2(x))是標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)，σ:是分布 ρι(χ)的標(biāo)準(zhǔn)差，〇2分布p2(x)的標(biāo) 準(zhǔn)差；
[0058] 在實(shí)際情況中，對(duì)每一個(gè)單元估計(jì)它的方差值是很困難的。因此，考慮到所有單元 的分布是獨(dú)立的，利用整個(gè)背景的估計(jì)方差和參考窗內(nèi)所有單元的方差之間的距離來代 替。
[0059]步驟三一、如圖11，取RD譜數(shù)據(jù)中以每個(gè)距離-多普勒單元(Ρ)為中心的正方形參 考滑窗，取Ν*Ν(Ν為奇數(shù)，比如5*5或者9*9的滑窗，本專利中取5*5的滑窗），*為乘號(hào)；如圖 12；
[0060] 步驟三二、計(jì)算正方形參考滑窗的方差(利用matlab函數(shù)std2計(jì)算），代替正方形 參考滑窗中心單元的方差；
[0061] 步驟三三、計(jì)算整個(gè)RD譜數(shù)據(jù)的方差；
[0062]步驟三四、根據(jù)步驟三二和步驟三三計(jì)算每一個(gè)距離-多普勒單元的KL散度；
[0063]步驟三五、當(dāng)KL散度小于設(shè)定的閾值ξ，將這一區(qū)域稱為雜波區(qū)域并標(biāo)記，當(dāng)KL散 度大于設(shè)定的閾值ξ，將這一區(qū)域稱為均勻區(qū)域并標(biāo)記，將檢測(cè)背景分為均勻區(qū)域和雜波區(qū) 域。其它步驟及參數(shù)與【具體實(shí)施方式】一或二相同。
【具體實(shí)施方式】 [0064] 四：本實(shí)施方式與一至三之一不同的是:所述步驟四 中對(duì)分區(qū)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到估計(jì)的參數(shù);具體過程為：
[0065] 利用最大似然估計(jì)方法得到不同區(qū)域的參數(shù)。
[0066] 其它步驟及參數(shù)與【具體實(shí)施方式】一至三之一相同。
【具體實(shí)施方式】 [0067] 五:本實(shí)施方式與一至四之一不同的是:所述步驟五 中利用估計(jì)的參數(shù)將背景歸一化轉(zhuǎn)換成指數(shù)分布，得到歸一化后的檢測(cè)背景;具體過程為：
【具體實(shí)施方式】 [0068] 設(shè)隨機(jī)變量(本專利指Weibull分布和Log-normal分布)Χ的累積分布函數(shù)為F，指 數(shù)分布隨機(jī)變量Υ的累積分布函數(shù)為G，則G4(F(X))服從指數(shù)分布；
[0069] Weibull分布的累積分布函數(shù)如下：
[0071] 式中，F(xiàn)i (X)是We i bu 11分布的累積分布函數(shù)，B和C分別是We i bu 11分布的尺度參數(shù) 和形狀參數(shù)；
[0072] Log-normal分布的累積分布函數(shù)如下：
[0074] 其中，F(xiàn)2(x)是Log-normal分布的累積分布函數(shù)，erf是誤差函數(shù)，μ和σ分別是Log normal 分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)；
[0075]指數(shù)分布的累積分布函數(shù)如下：
[0077] 其中，F(xiàn)3(x)是指數(shù)分布的累積分布函數(shù)，β3為指數(shù)分布的均值參數(shù)；
[0078] 可通過公式(6)和公式(8)將Weibull分布?xì)w一化轉(zhuǎn)換為指數(shù)分布，推導(dǎo)變換公式 如下：
[0080]其中，Xexp為雷達(dá)回波距離-多普勒幅度譜中的均勻區(qū)域數(shù)據(jù)單元經(jīng)雙參數(shù)歸一化 之后的幅度值，幻為檢測(cè)背景中均勻區(qū)域數(shù)據(jù)，BdPCi*別表示均勻區(qū)域數(shù)據(jù)Weibull分布 估計(jì)的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)，在實(shí)際轉(zhuǎn)換中取1。
[0081 ] 可通過公式(7)和公式(8)將Log-normal分布?xì)w一化轉(zhuǎn)化為指數(shù)分布，推導(dǎo)變換公 式如下：
[0083] 其中，XexplSRD譜中雜波區(qū)域數(shù)據(jù)單元經(jīng)雙參數(shù)歸一化之后的幅度值，X2為檢測(cè)背 景中的雜波區(qū)域數(shù)據(jù)單元，μ#Ρσ 2分別表示雜波區(qū)域?qū)?shù)正態(tài)分布估計(jì)的尺度參數(shù)和形狀 參數(shù)，在實(shí)際轉(zhuǎn)換中取= 1;
[0084] 把距離-多普勒幅度譜中均勻區(qū)域數(shù)據(jù)和雜波區(qū)域數(shù)據(jù)分別由Weibull (威布爾） 分布和Log-normal (對(duì)數(shù)正態(tài))分布轉(zhuǎn)換歸一化成為指數(shù)分布。
[0085] 其它步驟及參數(shù)與【具體實(shí)施方式】一至四之一相同。
【具體實(shí)施方式】 [0086] 六:本實(shí)施方式與一至五之一不同的是:所述步驟六 中對(duì)歸一化后的檢測(cè)背景進(jìn)行CFAR檢測(cè)，得出CFAR檢測(cè)結(jié)果;具體過程為：
[0087] 采用CA-CFAR(單元平均恒虛警檢測(cè)）、G〇-CFAR(最大選擇恒虛警檢測(cè)）、S〇-CFAR (最小選擇恒虛警檢測(cè)）、〇S_CFAR(有序統(tǒng)計(jì)恒虛警檢測(cè)）中任意一種即可得出CFAR檢測(cè)結(jié) 果。
[0088]其它步驟及參數(shù)與【具體實(shí)施方式】一至五之一相同。
[0089]采用以下實(shí)施例驗(yàn)證本發(fā)明的有益效果：
[0090] 實(shí)施例一：
[0091] 本實(shí)施例一種基于雜波背景統(tǒng)計(jì)識(shí)別的CFAR檢測(cè)方法具體是按照以下步驟制備 的：
[0092]本實(shí)驗(yàn)利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理得到的分布參數(shù)分別仿真均勻區(qū)（背景雜波服從 Weibull分布），雜波區(qū)（背景雜波服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布）以及雜波邊緣(參考單元分布特性不 同，一部分服從Weibull分布，另一部分服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布)這三種情況，通過比較傳統(tǒng)CA、 60、30、03-0?41?、對(duì)數(shù)正態(tài)分布下的1^4和基于檢測(cè)背景統(tǒng)計(jì)估計(jì)的04、60、30、03-0?六1?的 檢測(cè)概率、實(shí)際虛警概率以及實(shí)際虛警概率相同下的檢測(cè)概率性能來驗(yàn)證算法。
[0093]結(jié)果如圖1至圖9、表1至表3所示。在均勻區(qū)域，基于檢測(cè)背景統(tǒng)計(jì)估計(jì)的CA、G0、 S0、0S-CFAR的檢測(cè)概率優(yōu)于傳統(tǒng)04、60、30、03-0?41?、對(duì)數(shù)正態(tài)分布下的1^^-丨，并且基于檢 測(cè)背景統(tǒng)計(jì)估計(jì)的檢測(cè)器能夠保持在設(shè)定虛警，結(jié)果如圖1、表1所示;存在干擾目標(biāo)的情況 下，只有基于檢測(cè)背景統(tǒng)計(jì)估計(jì)的0S-CFAR能保持穩(wěn)定的檢測(cè)性能，基于檢測(cè)背景統(tǒng)計(jì)估計(jì) 的S0-CFAR其次，結(jié)果如圖2至圖3所示;在相同的虛警概率下，基于檢測(cè)背景統(tǒng)計(jì)估計(jì)的CA、 G0、S0、0S-CFAR的檢測(cè)概率和傳統(tǒng)04、60、30、03-0?41?、對(duì)數(shù)正態(tài)分布下的1^4相同，結(jié)果 如圖4所示。在雜波區(qū)域，雖然基于檢測(cè)背景統(tǒng)計(jì)估計(jì)的04、60、50、05^?41?的檢