分布式目標(biāo)的自適應(yīng)檢測算法研究.pdf

1、隨著雷達(dá)帶寬的增加，檢測目標(biāo)的尺寸往往會大于雷達(dá)的距離分辨單元，此時(shí)檢測目標(biāo)不再呈現(xiàn)傳統(tǒng)的點(diǎn)分布，而是具有多個(gè)強(qiáng)散射點(diǎn)組成且目標(biāo)回波會分布在多個(gè)距離單元中，即目標(biāo)的檢測成分布式特點(diǎn)。因此本文對分布式目標(biāo)的檢測算法做了深入研究，主要做了如下工作：
　　1、在復(fù)合高斯雜波環(huán)境下，設(shè)計(jì)了次優(yōu)及最優(yōu)檢測器。次優(yōu)檢測器把復(fù)合高斯雜波的紋理分量看作確定的未知常量，檢測器形式簡單，計(jì)算量遠(yuǎn)低于最優(yōu)檢測器。分析了忽略紋理分量信息給檢測器帶來的性能

2、損失，并得出結(jié)論：復(fù)合高斯雜波的紋理分量對檢測器的性能影響較小，一般情況下可以忽略不計(jì)。
　　2、研究了部分均勻雜波中有多組或一組觀測數(shù)據(jù)的一階及二階高斯模型下自適應(yīng)子空間檢測問題。針對每類觀察數(shù)據(jù)又研究了當(dāng)噪聲的協(xié)方差矩陣未知和已知時(shí)的檢測器設(shè)計(jì)方法。對于已知噪聲協(xié)方差矩陣的二階高斯模型，給出了檢測器的虛警概率與檢測概率的近似閉合表達(dá)式。當(dāng)噪聲協(xié)方差矩陣未知時(shí)，重點(diǎn)研究了單個(gè)觀測數(shù)據(jù)的情況，并給出了一階，二階高斯模型下檢測器的檢

3、測概率與虛警概率的閉合表達(dá)式，且虛警概率的表達(dá)式對乘積因子和噪聲協(xié)方差具有恒虛警特性。最終給出了檢測器的性能仿真。
　　3、針對缺少輔助數(shù)據(jù)單元的噪音環(huán)境，把分布式目標(biāo)檢測中的噪音建立成具有未知參數(shù)的自回歸AR模型。考慮均勻和非均勻兩種噪音環(huán)境，不借助輔助數(shù)據(jù)來完成檢測器的設(shè)計(jì)，該檢測器與廣義似然比檢測器具有相同漸近性。仿真結(jié)果表明，在缺少輔助數(shù)據(jù)的均勻及非均勻環(huán)境中檢測器具有較好的檢測效果。
　　4、根據(jù)信號與噪音的Lip