本文選題：知識輔助檢測器　切入點：復合高斯　出處：《電子學報》2014年06期

【摘要】：先驗信息的使用是提高雷達目標檢測性能的有效途徑之一,然而先驗信息與當前探測環(huán)境的失配會嚴重影響到檢測器的性能.本文考慮逆伽馬分布紋理、復合高斯雜波下的知識輔助檢測算法,推導了先驗模型失配條件下(逆伽馬分布參數(shù)失配)檢測器的虛警率和Swerling I型目標的檢測概率計算公式,獲得了檢測性能與模型參數(shù)失配之間的量化關系.利用兩組不同參數(shù)的知識輔助檢測器對當前雜波環(huán)境進行探測,通過評估檢測器的性能,實現(xiàn)了當前雜波環(huán)境模型參數(shù)的估計.計算機仿真和實測數(shù)據(jù)的分析結果表明,采用認知方法的知識輔助檢測器較常規(guī)檢測器而言,能夠獲得更好的檢測性能.
[Abstract]:The use of prior information is one of the effective ways to improve the performance of radar target detection. However, the mismatch between prior information and current detection environment will seriously affect the performance of the detector.In this paper, considering the texture of inverse gamma distribution and the knowledge aided detection algorithm under complex Gao Si clutter, the formulas of false alarm rate (false alarm rate) and detection probability of Swerling I target under the condition of prior model mismatch (inverse gamma distribution parameter mismatch) are derived.The quantization relationship between detection performance and model parameter mismatch is obtained.Two sets of knowledge aided detectors with different parameters are used to detect the current clutter environment. The estimation of the parameters of the current clutter environment model is realized by evaluating the performance of the detector.The results of computer simulation and the analysis of measured data show that the knowledge aided detector with cognitive method can obtain better detection performance than the conventional detector.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;空軍工程大學信息與導航學院;國家知識產(chǎn)權局專利局專利審查協(xié)作中心;
【基金】：中國博士后科學基金(No.2012M521744) 國家自然科學基金(No.61271292) 陜西省自然科學基金(No.2011JQ8040)
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1727641