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复合高斯杂波中的纹理分量决定了杂波的非高斯性,而纹理分量的不确定性会影响常规检测器的性能。基于Bayes框架,该文采用先验分布描述杂波纹理分量的不确定性,分析先验模型选择对检测器检测性能与稳健性的影响。先验信息模型包括无信息先验分布和有信息先验分布。无信息先验分布包括Jeffery先验模型和广义无信息先验模型两种,所得到的检测器结构就是归一化匹配滤波器(NMF)。有信息先验模型采用共轭先验分布,得到的是一种知识辅助的归一化匹配滤波器(KA-NMF),该检测器结构与判决门限都是先验分布参数的函数,该文分析了KA-NMF检测性能对先验分布参数的敏感性。进一步采用无信息先验模型描述先验分布参数,可以获得分层Bayes归一化匹配滤波器(HB-NMF)。计算机仿真与实测海杂波数据分析结果表明,HB-NMF的性能与分布参数无关,稳健性优于KA-NMF,而检测性能优于NMF。 相似文献
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本文研究复合高斯杂波环境中的距离扩展目标的自适应检测问题。有色杂波采用参数未知的自回归(AR)过程描述。结合Wald检测准则,仅需对H1假设条件下的未知参数进行最大似然估计,给出了一种新的基于参数化模型的扩展目标检测器——参数化Wald检测器。该检测器的检验统计量可解释为首先针对各个待测单元分别计算检验统计量,然后将所有待测单元的输出进行非相参累加,其对杂波的随机功率起伏具有恒虚警率(CFAR)特性。相比于常规的基于协方差矩阵的检测方法,参数化检测算法的执行过程不需要依赖辅助数据,仅利用待测扩展目标数据即可实现自适应处理,有效缓解了训练压力并降低了计算量。仿真实验表明,所提出的参数化Wald检测器的检测性能优于之前提出的参数化广义似然比检测器的性能。 相似文献
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逆高斯纹理的复合高斯分布(IG-CG分布)是描述高分辨率海杂波常用的模型,其参数估计在高分辨海用雷达自适应目标检测中起着关键作用。由于参数估计中数据不可避免地存在来自海面目标、岛礁的异常样本,对异常样本稳健的双分位点估计是近年来提出的有效方法之一。该文提出一种对异常点稳健的IG-CG分布三分位点参数估计(Tri-per)方法,其是对双分位点估计的改进。改进来自两个方面,通过双分位点位置优化提高逆形状参数的估计精度;通过第3个分位点的引入和位置优化提高尺度参数的估计精度。最后,用仿真和实测数据检验了提出估计方法的有效性和稳健性。 相似文献
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复合高斯杂波中MIMO雷达DOA估计的克拉美-罗下限 总被引:3,自引:2,他引:1
该文研究了复合高斯杂波下MIMO雷达DOA估计的平均克拉美-罗下限(Average CRB, ACRB)。首先,给出了MIMO雷达信号与杂波模型;然后,推导出目标DOA估计ACRB的一般关系式,在此基础上给出当杂波texture分量满足反Gamma分布时,ACRB的闭合表达式;接着,研究了目标DOA估计的中断CRB(Outage CRB),克服了一个发射单元时ACRB发散的问题;最后进行计算机仿真并给出结论。结果表明MIMO雷达的空间分集能有效地降低其DOA估计ACRB,且ACRB随发射单元数量的提高而减小;另外在相同条件下,MIMO雷达在复合高斯背景下DOA估计的ACRB大于相应高斯背景下的ACRB。 相似文献
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针对非高斯非均匀海杂波背景下雷达海面目标检测性能改善的问题,该文基于海杂波的先验知识提出了一种自适应Rao雷达目标检测方法。首先将海杂波的纹理分量和散斑协方差矩阵分别建模为逆高斯随机变量和逆复Wishart分布的随机矩阵,然后基于Rao检验和未知参数估计,设计了一种匹配海杂波特性的雷达目标自适应Rao检测方法。通过理论推导和实验验证了所提检测方法对杂波平均功率和协方差均值矩阵具有恒虚警特性。仿真数据和实测数据实验结果表明,在非高斯非均匀环境下所提检测方法优于已有检测方法,并且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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该文首次从全极化信息处理角度解决低擦地角下,海杂波中的低可观测小目标检测问题,提出了一种基于极化特征分解的海上小目标检测方法。通过对实测全极化数据分析,验证了海杂波已被阐述的极化特性。并对回波特征矩阵进行极化特征分解,对比了纯海杂波与包含目标回波时海杂波的极化特征量。据此,提出了一个新的极化特征量-联合熵间距()。根据海杂波与小目标DBEA反映的散射机理差异,给出了小目标检测方法,得到了正确的检测结果。经过不同海况数据进行多次验证,得出该方法具有良好的检测能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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