非高斯杂波下知识辅助检测器敏感性分析

发布时间：2019-06-10 05:28

【摘要】：先验信息的使用可以提高知识辅助检测器的探测性能,若先验信息与当前探测环境不匹配,检测器性能可能会受到影响。该文考虑一种复合高斯杂波下的知识辅助检测器,其采用逆伽马分布作为纹理分量先验分布,分析该检测器在不同杂波纹理分量模型参数条件下的检测性能。首先给出了先验模型参数失配条件下,虚警概率和Swerling I型目标检测概率的计算方法。然后在给定先验模型参数条件下,分析了杂波纹理分量分布参数对检测器性能的影响。理论分析表明,若杂波纹理分量分布参数位于某个区域以内时,检测器可以获得比模型匹配时更好的检测性能,计算机仿真验证了上述结论。
[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.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;空军工程大学信息与导航学院;国家知识产权局专利局专利审查协作中心;
【基金】：中国博士后科学基金(2012M521744) 国家自然科学基金(61271292) 陕西省自然科学基金(2011JQ8040)资助课题
【分类号】：TN957.51

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2496210