距离像先验引导的扩展目标检测方法

扩展目标检测通常采用距离像能量积累检测的方法,由于距离像信息掌握不完备,陷落损失会降低检测性能。本文提出一种距离像先验引导的扩展目标检测方法,通过利用距离像包络模先验,对信号进行积累以提升检测性能。该方法考虑了复距离像与复高斯白噪声的相干叠加与相位预测不准的因素,采用将观测数据取模的检测模型,基于似然比检测(Likelihood Ratio Test,LRT)理论推导了低信噪比下的特征平方匹配检测器。该检测器将目标复距离像的包络模与观测数据的包络模进行平方匹配,并通过门限判决来判断目标是否存在。包络模先验的获取是通过从ISAR图像提取二维散射中心,向对应姿态角下的雷达视线方向进行投影,来获得目标近似的一维散射中心模型,再由该模型进一步生成目标距离像的包络模先验。同时,本文从理论与实验两方面分析了能量检测器和特征平方匹配检测器之间的关系,通过散射中心模型重构与暗室测量的方法获取数据进行了实验验证。实验结果表明:在低信噪比下,距离像先验引导的特征平方匹配检测器能有效提升目标的检测性能,并且对先验模型失配的情况具有良好的适应性。

基于单元筛选抑噪积累的扩展目标检测方法

能量积累检测是通过对各单元功率进行积累来检测扩展目标,由于目标散射点分布具有稀疏性,能量检测器会因为陷落损失影响检测性能。本文根据广义似然比理论,提出一种基于单元筛选抑噪积累的扩展目标检测方法,该方法在筛选高回波功率单元的同时,采用抑制噪声后的功率平方进行积累。通过飞机模型的暗室实测数据进行了实验验证,并在相同的筛选准则下分析了抑噪积累与功率积累的性能差异。实验结果表明:对于散射点稀疏分布的扩展目标,单元筛选抑噪积累检测器能有效提升目标的检测性能。