基于Anderson Darling擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的雜波模型辨識(shí)技術(shù)研究.pdf

1、雷達(dá)恒虛警處理是雷達(dá)自動(dòng)檢測的一個(gè)重要部分,也是雷達(dá)信號(hào)處理的主要手段之一。在雷達(dá)恒虛警處理中,不同的雜波模型對應(yīng)不同的最優(yōu)CFAR處理器,所以為了在變化的雜波環(huán)境下取得更好的檢測性能,首先需要進(jìn)行雜波模型辨識(shí),然后根據(jù)雜波模型自適應(yīng)選擇最優(yōu)CFAR處理器。
　　常用雜波模型辨識(shí)方法為基于經(jīng)驗(yàn)分布統(tǒng)計(jì)量的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)方法,如?2檢驗(yàn)、KS和AD檢驗(yàn)方法。其中, Anderson-Darling(AD)檢驗(yàn)?zāi)鼙苊?2檢驗(yàn)的分組問題,

2、且在樣本數(shù)目較少時(shí)能獲得比KS檢驗(yàn)更好的辨識(shí)性能,所以本文我們主要研究 AD檢驗(yàn)方法。瑞利、威布爾、對數(shù)正態(tài)和 K分布是四種常見雷達(dá)雜波分布,要對它們進(jìn)行AD檢驗(yàn)首先需要給出合適的參數(shù)估計(jì)方法。由于威布爾分布的極大似然估計(jì)需要求解非線性方程以及 K分布的極大似然估計(jì)公式難以獲得,所以我們使用矩估計(jì)方法對這兩種分布的估計(jì)性能進(jìn)行分析。K分布作為一種較復(fù)雜的分布,在樣本數(shù)較小時(shí)使用p等于0.1的分?jǐn)?shù)階矩方法可以獲得更好的估計(jì)性能,但研究發(fā)現(xiàn)

3、,隨著形狀參數(shù)的增大,現(xiàn)有的估計(jì)方法都難以得到其準(zhǔn)確的估計(jì)。
　　AD檢驗(yàn)的原理是計(jì)算二次統(tǒng)計(jì)量然后與臨界值進(jìn)行比較,若小于臨界值則接受假設(shè)。它的一個(gè)核心問題就是臨界值的獲得,在檢驗(yàn)過程中,臨界值的產(chǎn)生比較復(fù)雜且需要花費(fèi)大量時(shí)間,不利于實(shí)際雷達(dá)目標(biāo)檢測。因此,本文主要研究四種雜波分布對應(yīng)的AD檢驗(yàn)臨界值,給出編制不同樣本數(shù)和顯著度水平下臨界值表格的方法。已有一些文章給出了參數(shù)完全已知或部分已知時(shí)的固定臨界值表格,但實(shí)際應(yīng)用中參數(shù)完

4、全未知且必須對樣本序列進(jìn)行參數(shù)估計(jì)才能得到,所以我們需要對不同參數(shù)下的雜波分布臨界值進(jìn)行分析,觀察其規(guī)律。通過 Monte Carlo仿真我們發(fā)現(xiàn),樣本數(shù)和顯著度水平一定時(shí),瑞利分布和對數(shù)正態(tài)分布的臨界值隨參數(shù)變化基本保持不變,威布爾分布在形狀參數(shù)小于0.15區(qū)間內(nèi)會(huì)出現(xiàn)緩慢下降,而 K分布的臨界值受參數(shù)影響較大,在很大的參數(shù)范圍內(nèi)隨著形狀參數(shù)的增大而下降。要想得到近似的固定臨界值簡化檢驗(yàn)過程,節(jié)省時(shí)間,對威布爾和 K分布我們選擇使用分

5、段擬合的方法,從而得到不同參數(shù)下的臨界值計(jì)算公式。分別使用我們提出的近似固定臨界值/計(jì)算公式方法與一般仿真產(chǎn)生臨界值的方法進(jìn)行AD檢驗(yàn),通過比較二者的概率結(jié)果可知,本文提出的近似固定臨界值/計(jì)算公式可以替代一般仿真產(chǎn)生臨界值的方法,從而顯著縮短檢驗(yàn)時(shí)間。
　　在仿真得到各種假設(shè)下的AD檢驗(yàn)概率后我們可以發(fā)現(xiàn),同一組樣本序列有較大的概率同時(shí)被接受為服從兩種或以上分布模型。要想將它們區(qū)分開來,并得到樣本序列分布的準(zhǔn)確判決,我們就需要將