知识驱动的海杂波中距离扩展目标自适应检测算法

"基于知识的海杂波背景下距离扩展目标检测" 这篇研究论文“基于知识的海杂波背景下距离扩展目标检测”由许述文、薛健和水鹏朗共同撰写，发表于2016年12月的《电子与信息学报》第38卷第12期。论文主要探讨了在辅助数据有限的情况下，如何利用海杂波的先验知识改进距离扩展目标的自适应检测性能。 海杂波是雷达探测中常见的挑战，尤其是对于距离扩展目标（Range-spread targets），由于其回波信号在距离域上具有较宽的分布，使得检测变得复杂。传统的广义似然比检测器在缺乏足够的辅助数据时，其检测性能可能会下降。为解决这一问题，论文提出了一个新的基于杂波先验知识的自适应检测算法。 该算法将复合高斯杂波的纹理和散斑的协方差矩阵分别建模为逆伽玛分布的随机变量和逆复Wishart分布的随机矩阵。这两种概率分布模型能够更好地捕捉海杂波的统计特性。通过利用这些先验知识，论文推导出了纹理分量的最大后验估计，进而设计了一个无需依赖大量辅助数据的距离扩展目标自适应检测器。 仿真结果显示，所提出的检测器在参数失配的条件下仍具有良好的鲁棒性，即在杂波环境变化或参数估计不准确时，检测性能仍能保持稳定。此外，在辅助数据有限的情况下，该检测器相比于传统的广义似然比检测器，其检测性能有显著提升，显示了更高的有效性和实用性。 关键词涉及距离扩展目标、先验知识、复合高斯杂波、逆伽玛分布和逆复Wishart分布，这些都是论文研究的核心内容，揭示了该方法在理论和应用上的关键点。 这篇论文提供了一种创新的解决方案，通过利用海杂波的先验知识来提高雷达系统在复杂环境中的目标检测能力，特别是在辅助数据有限的条件下，其优势更为突出。这对于雷达信号处理和海洋监测等领域具有重要的理论价值和实际意义。