许述文 薛 健 水鹏朗



基于知识的海杂波背景下距离扩展目标检测

许述文*薛 健 水鹏朗

(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071) (西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心 西安 710071)

该文针对在辅助数据有限的情况下自适应检测器出现检测性能损失，提出基于杂波的先验知识分布的距离扩展目标自适应检测算法。复合高斯杂波的纹理和散斑的协方差矩阵分别被建模为服从逆伽玛分布的随机变量和逆复Wishart分布的随机矩阵。利用先验知识推导了纹理分量的最大后验估计，并结合广义似然比检验设计了不依赖辅助数据的距离扩展目标自适应检测器。仿真结果表明，提出的检测器在参数失配条件下具有好的鲁棒性，而且在辅助数据有限情况下检测性能优于传统的广义似然比检测器的检测性能。

距离扩展目标；先验知识；复合高斯杂波；逆伽玛分布；逆复Wishart分布

1 引言

随着宽带雷达的广泛应用，非高斯杂波背景下距离扩展目标的自适应检测获得了越来越多的关注[1,2]。宽带高分辨雷达(HRR)的分辨单元长度远小于目标的尺寸，因此观测目标会占据多个雷达距离单元，此时的目标称为分布式目标或者距离扩展目标。雷达目标检测中，认知杂波的特性是必不可少的并且可以改善检测方法的检测性能。目前，复合高斯模型被广泛地采用建模高分辨雷达下的非高斯杂波[1,3,4]。复合高斯模型采用两个独立的过程描述非高斯杂波：零均值复高斯过程的散斑分量和非负随机过程的纹理分量。……