090] 表2 K-AD同质性检验临界值表tK-!(€〇
[0091]
[0092] 对于其他K取值对应的K样本AD齐次性检验临界值，可以通过回归方程插值计算得 到
[0094] tK-i(a)为置信度水平α下对应的K-AD检验临界临界值，α为置信度水平，仿真序列a 为韦伯分布，参数为3,2;序列b为分别为韦伯分布(3,2)高斯分布(3,2)，高斯分布(3,1)，韦 伯分布(2，3)。更改两序列的长度分别为30，60，90，120，150，1200。进行10000次蒙特卡洛实 验，计算各自的正确率。仿真结果如表3所示。
[0095] 表3仿真结果
[0096]
[0097] 仿真结果表明：K_AD同质性检验在大部分情况下能够实现区分不同的概率分布； 但对于相近的概率分辨能力较弱。其中韦伯(3，2)与高斯(3，2)的均值接近，方差相近，K-AD 同质性检验对二者同质性检验的正确性较低。K-AD同质性检验的性能随着序列长度的增加 而增加，在利用K-AD同质性检验分区的算法时，参考窗口大小的选择也很重要，要保证参考 窗口转换成的序列的长度具有一定可信度。总体上看，参考窗口大小选120的K-AD同质性检 验具有区分不同概率分布的能力。
[0098] 基于K-AD同质性检验分区算法的主要分为一下几步：
[0099] (1)按参考窗口对实际数据进行分区处理，
[0100] (2)对不同分段进行同质化水平检验，根据表2确定同质化水平，更新分区矩阵R矩 阵。
[0101] (3)根据进位信息及标识位判断是否需继续进行同质化水平检验，需要则返回第 (2)步，不需要则进行第(4)步。
[0102] (4)对分区矩阵R进行调整，便于后续其他步骤使用。
[0103] 本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域 技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于 本发明所附的权利要求的保护范围。
【主权项】
1. 一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于一种基于同质性检验的数据分区 方法具体是按照以下步骤进行的： 步骤一、开始； 步骤二、获取雷达回波幅值数据，设置进位； 步骤三、对雷达回波幅值数据按需分段，并初始化分区矩阵R; 步骤四、计算不同分段间的同质化水平，对分区矩阵R进行赋值； 步骤五、调整进位，将进位+1; 步骤六、寻找分区矩阵R中大于进位的数据元素，如果能够找到则进行同质化水平计算 再进行步骤五，如果不能够找到，则进行步骤七； 步骤七、根据分区矩阵R生成新的分区矩阵tt; 步骤八、结束。2. 根据权利要求1所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述步骤二 中获取雷达回波幅值数据，设置进位;具体过程为： 获取雷达回波数据矩阵，回波数据元素为复数，取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵，设 置进位为0。3. 根据权利要求2所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述步骤三 中对雷达回波幅值数据按需分块，并初始化分区矩阵R;具体过程为： 按实际需求对参考窗口矩阵进行选择，参考窗口矩阵为m'*n'，m'表示参考窗口行数， η'表示参考窗口列数;设取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵为m*n，m为取幅值得到雷达回 波幅值数据矩阵行数，η为取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵列数;按参考窗口对取幅值得 到雷达回波幅值数据矩阵进行分段，分为^ 4段，设置分区矩阵R，分区矩阵R行数为 _m」L;n _ /11 fi fff 一，，列数为士；初始化分区矩阵R所有数据元素为〇;m'取值范围为'取值 范围为取值范围为1 <m< 10000，n取值范围为1 10000。 24. 根据权利要求3所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述按参考 窗口对取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵进行分段，分为段;具体过程为： jfl η γη 设^ι，将取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵中第+1 _m ] in ] 一m _ ni f] 至Ijm个元素整合到第1段中，将取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵中第i +1到 η η个元素整合到第5段中。 η5. 根据权利要求4所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述步骤四 中计算不同分段间的同质化水平，对分区矩阵R进行赋值;具体过程为： 令分区矩阵R(1，1) = 1;计算第（1，1)段取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵的数据段与 第（i，j)段取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵的数据段同质化水平，Μ ， _m j In _ 计算所得同质化水平与步骤二进位的和即为分区矩阵R(i，j)的值。6. 根据权利要求5所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述计算第 (1，1)段取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵的数据段与第（i，j)段取幅值得到雷达回波幅 值数据矩阵的数据段同质化水平，is / $ ，IS i < 具体过程为： JH } Ln . 计算第（1，1)段取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵的数据段与第（i，j)段取幅值得到 雷达回波幅值数据矩阵的数据段的标准化的检验统计量TkN;分区矩阵R的第1行第1列元素 值为1; 根据标准化的检验统计量TkN及K-AD同质性检验临界值表设置同质化水平，设定-5〈TkN < 0.326同质化水平为1，0.326〈TkN < 1.225同质化水平为2，1.225〈TkN < 1.960同质化水平 为3，1.960〈了_<2.719同质化水平为4,2.719〈了_< 3.752同质化水平为5,3.752〈了1^<100 同质化水平为6。7. 根据权利要求6所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述步骤六 中寻找分区矩阵R中大于进位的数据元素，如果能够找到则进行同质化水平计算再进行步 骤五，如果不能够找到，则进行步骤七;具体过程为:从分区矩阵R的第（1，1)个元素开始，寻 找第一个大于步骤五中进位的数据元素的位置，若能寻找到并且第一个大于步骤五中进位 的数据元素的位置位于分区矩阵R第X行第y列，则进行同质化水平计算，X取值范围为 1 - ^- 一^ .，y取值范围为，执行步骤五； _ 若不能寻找到大于步骤五中进位的数据元素，则执行步骤七。8. 根据权利要求7所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述从分区 矩阵R的第（1，1)个元素开始，寻找第一个大于步骤五中进位的数据元素的位置，若能寻找 到并且其位于第X行第y列，则进行同质化水平计算，具体过程为： 根据分区矩阵R的X行y列确定取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵的第(x，y)处数据段， 更新分区矩阵R第X行第y列数据元素为步骤五中进位+1，继续寻找分区矩阵R的数据元素大 于步骤五中进位的所有位置，位置表示为(i 1，j 1)，ISIS，i 1表示位置 所在行数，jl表示位置所在列数，根据Π行jl列确定取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵的 第(il，jl)处数据段，计算第(a，b)处数据段与第(il，jl)处数据段的同质化水平，更新分区 矩阵R第π行第jl列数据元素为计算的同质化水平+步骤五中进位。9. 根据权利要求8所述一种基于同质性检验的数据分区方法，其特征在于:所述步骤七 中根据分区矩阵R生成新的分区矩阵tt;具体过程为： 新的分区矩阵tt大小与取幅值得到雷达回波幅值数据矩阵大小相同，为m行，η列；如果 a不等于不等于厕令tt矩阵中第a(m'-l)+l到am'行，第b(n'-l) + l到bn'列的数 据元素的值等于分区矩阵R中第a行第b列数据元素的值； 如果a等于不等于则令tt矩阵中第a(m'-l) + l到m行，第b(n'-l) + l到bn'列 in'] 的数据元素的值等于分区矩阵R中第a行第b列数据元素的值； m π 如果a不等于一^ .，b等于一7.，则令tt矩阵中第a(m'-l) + l到am'行，第b(n'-l)+l到η列 _m \ [_n _ 的数据元素的值等于分区矩阵R中第a行第b列数据元素的值； 如果a等于等于则令tt矩阵中第a(m'-l)+l到m行，第b(n'-l)+l到η列的数 二」 \ 据元素的值等于分区矩阵R中第a行第b列数据元素的值。
【专利摘要】一种基于同质性检验的数据分区方法，本发明涉及基于同质性检验的数据分区方法。本发明的目的是为了解决现有技术在实际情况下杂波环境是非均匀时，经典方法鲁棒性能低、目标检测性能低以及只考虑局部数据的同质性，对于其他经典方法并不适用的问题。具体过程为：一、开始；二、获取雷达回波幅值数据，设置进位；三、对雷达回波幅值数据按需分段，并初始化R；四、计算不同分段间的同质化水平，对R进行赋值；五、调整进位，将进位+1；六、寻找R中大于进位的数据元素，如果能够找到则进行同质化水平计算再进行五，如果不能够找到，则进行七；七、根据分区矩阵R生成新的分区矩阵tt；八、结束。本发明应用于信号处理领域。
【IPC分类】G01S7/41
【公开号】CN105607049
【申请号】CN201510990130
【发明人】李杨, 郭美玲, 张宁, 位寅生
【申请人】哈尔滨工业大学
【公开日】2016年5月25日
【申请日】2015年12月24日