【摘要】：先驗信息的使用可以提高知識輔助檢測器的探測性能,若先驗信息與當前探測環(huán)境不匹配,檢測器性能可能會受到影響。該文考慮一種復合高斯雜波下的知識輔助檢測器,其采用逆伽馬分布作為紋理分量先驗分布,分析該檢測器在不同雜波紋理分量模型參數(shù)條件下的檢測性能。首先給出了先驗模型參數(shù)失配條件下,虛警概率和Swerling I型目標檢測概率的計算方法。然后在給定先驗模型參數(shù)條件下,分析了雜波紋理分量分布參數(shù)對檢測器性能的影響。理論分析表明,若雜波紋理分量分布參數(shù)位于某個區(qū)域以內(nèi)時,檢測器可以獲得比模型匹配時更好的檢測性能,計算機仿真驗證了上述結論。
[Abstract]:The use of prior information can improve the detection performance of knowledge-aided detector. If the prior information does not match the current detection environment, the performance of the detector may be affected. In this paper, a knowledge-aided detector under compound Gao Si clutter is considered, in which the inverse gamma distribution is used as the prior distribution of texture components, and the detection performance of the detector under different clutter texture component model parameters is analyzed. Firstly, the calculation methods of false alarm probability and Swerling I target detection probability under the condition of prior model parameter mismatch are given. Then, under the condition of given prior model parameters, the influence of clutter texture component distribution parameters on the performance of the detector is analyzed. The theoretical analysis shows that if the distribution parameters of clutter texture components are within a certain region, the detector can obtain better detection performance than the model matching, and the above conclusions are verified by computer simulation.
【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(2012M521744) 國家自然科學基金(61271292) 陜西省自然科學基金(2011JQ8040)資助課題
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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1 鄒鯤;廖桂生;李軍;李偉;;基于Bayes框架的復合高斯雜波下穩(wěn)健檢測[J];電子與信息學報;2013年07期

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【二級參考文獻】

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本文編號：2496210