海杂波背景下雷达目标贝叶斯检测算法

针对非高斯海杂波背景下参考单元数目较少时自适应检测器性能损失严重的问题,提出了两种基于协方差矩阵先验分布信息的自适应检测算法,将海杂波建模为复合高斯模型,纹理分量建模为一个服从广义逆高斯分布的随机变量。首先将散斑的协方差矩阵建模为一个服从复逆威沙特分布的随机矩阵,然后根据广义似然比准则设计了一种不依赖于参考单元数据的自适应检测器。由于在参考单元数目增多时,不依赖于辅助数据的检测器性能会差于传统的自适应检测器,所以根据最大后验检验准则,并使用参考单元数据又设计了一种依赖于参考单元数据和先验知识的自适应检测器。实验结果表明,在参考单元数目较少时,所提出的两种检测器具有较好的检测性能;在不同的参考单元数目下,所提出的依赖于参考单元数据和先验知识的自适应检测器都具有最优的检测性能。

非高斯杂波中机载多进多出雷达动目标检测

由于多进多出雷达的机载平台运动,导致机载多进多出雷达的杂波是非高斯的并且是非均匀的,无法获得独立同分布的训练数据来估计杂波的协方差矩阵。为解决这一问题,提出把非高斯杂波的协方差建模为未知随机的且服从逆复威沙特分布的随机过程,其均值建模为杂波协方差矩阵的锐化因子和杂波多普勒谱的阿达马乘积。在此基础上采用贝叶斯方法和广义似然比检验准则,设计了一种新型的自适应检测器。数值仿真结果表明:所设计的检测器的性能要好于目前常用的两种非贝叶斯类检测器。