逆高斯纹理复合高斯杂波对异常样本稳健的三分位点估计方法

逆高斯纹理的复合高斯分布(IG-CG分布)是描述高分辨率海杂波常用的模型,其参数估计在高分辨海用雷达自适应目标检测中起着关键作用。由于参数估计中数据不可避免地存在来自海面目标、岛礁的异常样本,对异常样本稳健的双分位点估计是近年来提出的有效方法之一。该文提出一种对异常点稳健的IG-CG分布三分位点参数估计(Tri-per)方法,其是对双分位点估计的改进。改进来自两个方面,通过双分位点位置优化提高逆形状参数的估计精度;通过第3个分位点的引入和位置优化提高尺度参数的估计精度。最后,用仿真和实测数据检验了提出估计方法的有效性和稳健性。

复合高斯杂波中知识辅助的自适应检测算法

研究了在复合高斯杂波中利用先验知识自适应检测目标的问题,证明了基于双参数逆高斯分布纹理的复合高斯模型比传统的K分布、复t分布和单参数逆高斯分布纹理的复合高斯分布模型能够更好地拟合实际杂波。文中选择双参数逆高斯分布作为纹理分量的先验分布、基于广义似然比准则和贝叶斯方法设计得到了一种复合高斯杂波中的自适应检测器。理论分析和数值仿真表明,与自适应匹配滤波器和正则化自适应匹配滤波器相比,该检测器具有更好的检测性能。