本文關(guān)鍵詞：復(fù)合高斯雜波中自適應(yīng)目標(biāo)檢測算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文研究了復(fù)合高斯雜波中已知給定距離-多普勒單元多普勒頻率、未知目標(biāo)幅度的自適應(yīng)檢測目標(biāo)的問題。雜波散斑分量用未知自回歸系數(shù)的自回歸過程建模表示,通過求解自回歸系數(shù)和目標(biāo)幅度的最大似然估計,推導(dǎo)得到復(fù)合高斯雜波中廣義似然比檢測器。在目標(biāo)信號向量維數(shù)很大的情況下,該檢測器對激勵信號方差與紋理分量的乘積具有恒虛警率特性。仿真表明該檢測器性能優(yōu)于正則化自適應(yīng)匹配濾波器。最后分析了目標(biāo)信號向量維數(shù)、自回歸模型階數(shù)在不同信雜比下對檢測器性能的影響。
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 自適應(yīng)檢測 復(fù)合高斯 自回歸模型 廣義似然比準(zhǔn)則
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201379,61671453) 安徽省自然科學(xué)基金(1608085MF123)
【分類號】：TN957.51
【正文快照】： 1引言在雜波背景中自適應(yīng)檢測目標(biāo)是雷達(dá)信號處理的最基本任務(wù)之一,也一直是研究的重點和難點。待檢測單元(Cell Under Test,CUT)數(shù)據(jù)稱為主數(shù)據(jù)(Primary Data),通常選取待檢測單元鄰近的不包含目標(biāo)的單元數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本[1],稱為輔助數(shù)據(jù)(Secondary Data)。在高斯雜波背景下

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  本文關(guān)鍵詞：復(fù)合高斯雜波中自適應(yīng)目標(biāo)檢測算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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