一种基于逆高斯纹理的MIMO雷达AMF检测算法

发布时间：2022-01-24 09:12

　　研究了在复合高斯杂波环境下利用先验知识解决多输入多输出（MIMO）雷达目标检测的问题,通过将复合高斯模型下的纹理分量描述为逆高斯分布,并基于两步广义似然比计算准则,设计了一种基于MIMO雷达系统的复合高斯杂波环境下的自适应匹配滤波（两步广义似然比,AMF）检测算法。研究了MIMO雷达中输入、输出天线的个数对检测算法的影响,通过对该算法的仿真,结果表明与MIMO体制下传统的AMF检测算法和MIMO体制下球不变随机矢量模型下的AMF检测算法相比,该检测算法具有更优的检测性能。 

【文章来源】：电子测量技术. 2020,43(17)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

MIMO雷达收发天线配置

本节采用Monte Carlo法对所提出的检测算法在MIMO体制下逆高斯纹理复合高斯杂波背景下的目标检测性能进行分析,并将所提检测算法记为MIMO-AMF-IG检测算法。MIMO-AMF-IG检测算法流程如图2所示。通过将MIMO-AMF-IG检测算法和MIMO雷达体制下传统的两步广义似然比检测算法(MIMO-AMF)[15]以及MIMO雷达体制下球不变随机矢量模型下的两步广义似然比检测算法(MIMO-AMF-SIRV)[16],进行检测性能比较。在本节的仿真实验中,作如下假设:

通常使用SCR-Pd图来表征雷达的检测性能。如图3所示,当发射阵个数M=4,接收阵元个数R=2时,MIMO雷达对目标的检测性能最佳。当发射阵个数M=2,接收阵元个数R=4时,检测性能稍逊。当发射阵个数M=2,接收阵元个数R=2时,检测性能最糟糕。因此,合理增加MIMO雷达发射阵元个数,将能有效提升其检测性能。3.2 MIMO-AMF-IG检测算法的性能分析

【参考文献】：
期刊论文
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[2]非高斯杂波中机载多进多出雷达动目标检测[J]. 张彦飞,孙文杰,孙玉梅,孟祥伟,陈祥光.  西安电子科技大学学报. 2020(03)
[3]逆伽马纹理复合高斯杂波参数的贝叶斯估计方法[J]. 许述文,王乐,曾威良,水鹏朗.  太赫兹科学与电子信息学报. 2019(04)
[4]复合高斯杂波下抑制失配信号的自适应检测器[J]. 许述文,石星宇,水鹏朗.  雷达学报. 2019(03)
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[8]相控阵MIMO雷达最佳子阵数目估算方法[J]. 邹佳龙,姚元,王建明.  电子测量技术. 2016(01)

博士论文
[1]MIMO雷达目标自适应检测算法研究[D]. 李娜.电子科技大学 2016
[2]MIMO雷达若干关键技术研究[D]. 晁淑媛.西安电子科技大学 2011

硕士论文
[1]复合高斯杂波背景下距离扩展目标检测[D]. 石星宇.西安电子科技大学 2019
[2]海杂波幅度模型参数估计研究[D]. 王乐.西安电子科技大学 2019



本文编号：3606307