特征与度量联合优化信息几何检测器

目前,信息几何检测器主要采用协方差矩阵特征模型,在矩阵流形上度量待检测单元数据与杂波数据间的差异,以区分目标与杂波,从而实现雷达目标检测.然而,在复杂杂波背景下,雷达回波信号信杂比低,杂波在其中占据主导地位.因此,含有目标回波的雷达回波信号与纯杂波具有统计相似性,该相似性使得二者在矩阵流形上较难区分,从而限制了信息几何检测器的性能优势.为突破特征表示所造成的性能增益限制,本文提出了基于特征与度量联合优化的信息几何检测器.首先设计了特征与度量可调的信息几何检测器灵活框架,并在此基础上基于纽曼-皮尔逊准则建立了特征与度量的联合优化模型,而后利用局部平坦假设与多层感知器,将联合优化模型中的决策变量参数化,并提出了双阶段优化求解方法.基于仿真数据与实测海杂波数据的实验结果表明,该方法检测性能优于现有信息几何检测器等典型目标检测方法,且在目标多普勒接近杂波谱峰时具有较大优势.

基于功率谱流形的信息几何DP-TBD算法

针对复杂杂波背景下目标信杂比起伏而导致的漏检问题,本文结合信息几何检测器的性能优势与动态规划检测前跟踪(Dynamic Programming Track Before Detect,DP-TBD)的多帧信息积累能力,提出了基于功率谱流形的信息几何DP-TBD算法.该算法利用功率谱流形与矩阵流形对偶关系,设计了功率谱信息几何检测器,将信息几何检测器的计算复杂度降低了近两个数量级.通过实测数据实验验证,功率谱DP-TBD算法可实现与矩阵DP-TBD算法相近的检测性能,并将运算时间降低为矩阵DP-TBD算法的3%~8%.此外,相较于信息几何检测器,功率谱DP-TBD可将检测信杂比(Signal-to-Clutter Ratio,SCR)提高2~3 dB.

基于流形等距映射的矩阵信息几何检测方法

雷达目标检测常面临复杂的杂波特性,经典的检测方法通常适合于某些特定的场景,当检测背景发生变化时,其检测性能急剧下降。为有效提升不同杂波背景下的检测性能,提出一种基于流形等距映射(ISOMAP)的矩阵信息几何检测器。该方法首先将信号检测问题转化为矩阵流形上两点之间的区分性问题;然后基于样本数据和流形等距映射原理,自适应地学习出矩阵流形的投影变换矩阵,将矩阵流形变换为可区分的低维流形,最大程度地保持每一个矩阵与其邻域内矩阵之间几何距离大小,增强矩阵流形的可分性;最后利用仿真杂波和实测数据对算法进行验证。实验结果表明,相比于经典的检测方法,所提方法能有效提升目标检测性能。