辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

发布时间：2018-06-12 18:51

  本文选题：辅助数据缺失 + 雷达目标　； 参考：《系统工程与电子技术》2017年02期

【摘要】：杂波背景非均匀导致经典自适应检测方法性能下降,为改善辅助数据缺失环境下的目标检测性能,研究了雷达目标结构化自适应检测方法。利用杂波协方差矩阵斜对称特征,设计了结构化广义似然比检验自适应检测器,提高了杂波谱结构化信息和待检测单元杂波信息的利用率;进一步推导了检测器的实数域表达式。仿真分析表明,所提检测器具有恒虚警率特性,其检测性能对不同杂波相关性具有很好的鲁棒性。在辅助数据缺失环境下,所提检测器性能优于现有典型非结构化和结构化检测器,且这种优势随着辅助数据缺失程度的增大而加大。
[Abstract]:The performance of classical adaptive detection methods is degraded due to the uneven background of clutter. In order to improve the performance of target detection in the absence of auxiliary data, a structured adaptive detection method for radar targets is studied. Based on the skew symmetry feature of clutter covariance matrix, a structured generalized likelihood ratio test adaptive detector is designed to improve the utilization ratio of structured clutter spectrum information and clutter information of unit to be detected. Furthermore, the real field expression of the detector is derived. Simulation results show that the proposed detector has constant false alarm rate (CFAR) and its detection performance is robust to different clutter correlation. In the absence of auxiliary data, the performance of the proposed detector is superior to that of the existing typical unstructured and structured detectors, and this advantage increases with the increase of the degree of the missing of auxiliary data.
【作者单位】： 海军航空工程学院信息融合研究所;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61102166,61471379) 中国博士后科学基金(2013M540733,2014T70904) 山东省博士基金(BS2013DX003)资助课题
【分类号】：TN957.51

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本文编号：2010713