本发明公开了一种逆高斯纹理的海杂波幅度模型参数的最大似然估计方法。主要解决现有技术对海杂波幅度模型参数估计不准的问题。其实现步骤为：1)选取N个杂波幅度数据，计算尺度参数的矩估计值和形状参数的矩估计值；2)利用海杂波幅度分布模型的概率密度函数计算对数似然函数；3)利用对数似然函数得到最大似然估计的双参数迭代公式；4)利用1)中的两个矩估计值分别作为最大似然估计中两个参数的迭代初值；5)根据3)中双参数迭代公式迭代求得尺度参数的最大似然估计值和形状参数的最大似然估计值本发明能充分利用样本信息对基于逆高斯纹理的海杂波幅度分布模型参数进行有效，准确的估计，可用于海杂波背景下的目标检测。

1.一种逆高斯纹理的海杂波幅度模型参数的最大似然估计方法，其特征在于，包括：(1)通过仿真产生基于逆高斯纹理的海杂波数据R，从R中选取只包含杂波数据的距离单元，总共选取N个杂波幅度数据：x1，x2，...，xn，....，xN，利用该杂波幅度数据，根据矩估计方法得到海杂波数据R的尺度参数的矩估计值和形状参数的矩估计值(2)利用基于逆高斯纹理的海杂波幅度分布模型的概率密度函数f(r，μ，β)，计算N个海杂波模型幅度r1，r2，...，rn，....，rN的对数似然函数Ψ(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)：其中，表示迭代中间变量，μ表示该幅度分布模型的尺度参数，β表示该幅度分布模型的形状参数，r表示海杂波幅度，rn表示第n个海杂波模型幅度，n＝1，2，...，N，N表示海杂波数据个数；(3)计算N个海杂波模型幅度r1，r2，...，rn，....，rN的对数似然函数Ψ(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)关于形状参数μ和尺度参数β的偏导数，并令其为0：得到最大似然估计关于尺度参数μ和形状参数β的双参数迭代公式：其中，表示第k次迭代中间变量，表示尺度参数的第k次迭代值，表示形状参数的第k次迭代值，表示尺度参数的第k-1次迭代值，表示形状参数的第k-1次迭代值，rn表示第n个海杂波模型幅度；(4)利用海杂波数据R的尺度参数的矩估计值和形状参数的矩估计值分别作为最大似然估计中尺度参数的迭代初值和形状参数的迭代初值(5)根据步骤(3)中的最大似然估计的双参数迭代公式，对尺度参数μ和形状参数β进行迭代，直到迭代次数到达最大迭代次数L＝100，停止迭代，求得海杂波数据R的尺度参数的最大似然估计值和形状参数的最大似然估计值

2.如权利要求1所述的方法，其中步骤(1)中根据矩估计方法得到海杂波数据R的尺度参数的矩估计值和形状参数的矩估计值其中，表示海杂波数据R的二阶矩估计，表示海杂波数据R的四阶矩估计，xn表示第n个杂波幅度数据，n＝1,2,...,N,N表示海杂波数据个数。

3.如权利要求1所述的方法，其中步骤(2)中利用基于逆高斯纹理的海杂波幅度分布模型的概率密度函数f(r，μ，β)计算N个海杂波模型幅度r1，r2，...，rn，....，rN的对数似然函数Ψ(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)，按如下步骤进行：2a)分别计算N个海杂波模型幅度r1，r2，...，rn，....，rN的概率密度函数f(rn，μ，β)：其中，μ表示该幅度分布模型的尺度参数，β表示该幅度分布模型的形状参数，rn表示第n个海杂波模型幅度，n＝1，2，...，N；2b)计算N个海杂波模型幅度r1，r2，...，rn，....，rN的概率密度函数f(rn，μ，β)的乘积，得到似然函数Ω(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)：2c)将似然函数Ω(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)取对数，得到对数似然函数Ψ(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)：其中，表示迭代中间变量。

4.如权利要求1所述的方法，其中步骤(3)中利用N个海杂波模型幅度r1，r2，...，rn，....，rN的对数似然函数Ψ(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)，得到最大似然估计关于尺度参数μ和形状参数β的双参数迭代公式，按如下步骤进行：3a)分别计算对数似然函数Ψ(r1，r2，...，rn，....，rN|μ，β)关于形状参数μ和尺度参数β的偏导数，并令其为0，得到双参数最值公式公式：其中,表示迭代中间变量，μ表示该幅度分布模型的尺度参数，β表示该幅度分布模型的形状参数，rn表示第n个海杂波模型幅度，N表示海杂波数据个数；3b)利用步骤3a)中双参数最值公式，得到最大似然估计的双参数迭代公式：其中，表示第k次迭代中间变量，表示尺度参数的第k次迭代值，表示形状参数的第k次迭代值，表示尺度参数的第k-1次迭代值，表示形状参数的第k-1次迭代值。

5.如权利要求1所述的方法，其中步骤(5)中根据步骤(3)中的最大似然估计的双参数迭代公式，对尺度参数μ和形状参数β进行迭代，求得海杂波数据R的尺度参数的最大似然估计值和形状参数的最大似然估计值按如下步骤进行：5a)当k＝n时，n表示第n次迭代，利用步骤(1)中N个杂波幅度数据：x1,x2,...,xn,....,xN，根据最大似然估计的双参数迭代公式，得到尺度参数的第k次迭代值形状参数的第k次迭代值其中，表示第k次迭代中间变量值，表示尺度参数的第k-1次迭代值，表示形状参数的第k-1次迭代值，xn表示第n个杂波幅度数据，n＝1,2,...,N,N表示海杂波数据个数；5b)令k＝n+1，重复执行步骤5a)，直到k取到最大迭代次数L＝100，停止迭代，得到海杂波数据R的尺度参数的最大似然估计值和形状参数的最大似然估计值