高斯杂波下MIMO雷达贝叶斯检测方法研究

"这篇研究论文探讨了在高斯杂波环境下，多输入多输出（MIMO）雷达的目标检测问题。采用贝叶斯框架，针对未知协方差矩阵且假设其逆复 Wishart 分布作为先验概率密度函数，设计了三种检测器，分别基于广义似然比检验、Rao 检验和 Wald 检验的标准。这些贝叶斯检测器的优势在于不需要训练数据，并且利用关于杂波的先验知识改进决策规则，从而提高检测性能。数值模拟表明，提出的贝叶斯检测器在发送波形样本数量较少时，相对于非贝叶斯检测器表现更优，而且贝叶斯Wald检验对模型不匹配具有更强的鲁棒性。" 详细说明: 这篇论文专注于MIMO雷达系统在复杂环境下的目标检测问题。MIMO雷达是一种先进的雷达技术，通过多个发射和接收天线同时工作，提供更高的空间分辨率和更强大的抗干扰能力。在高斯杂波背景下，雷达信号可能会被大量的随机噪声所掩盖，这使得目标检测变得极具挑战性。 论文的关键点在于，它考虑了杂波的协方差矩阵未知的情况，且将其假设为逆复 Wishart 分布。这是一种统计学中的分布，常用于描述随机矩阵的协方差结构，特别适合处理雷达和无线通信中的多维数据。论文提出了三种基于贝叶斯框架的检测器：广义似然比检测器、Rao检测器和Wald检测器。这些检测方法在贝叶斯决策理论中被广泛使用，能有效地结合先验信息和观测数据来做出决策。 贝叶斯检测的一个显著优点是，它们不需要额外的训练数据来估计参数，这降低了实际应用的复杂性和成本。更重要的是，这些检测器能够利用对杂波的先验知识来改善决策规则，进一步提升检测性能。在样本数量有限的情况下，这种优势更为突出，因为非贝叶斯方法可能由于信息不足而表现不佳。 通过数值模拟，论文展示了提出的贝叶斯检测器在检测性能上的优越性，特别是在小样本情况下。此外，论文还强调了贝叶斯Wald测试对于模型不匹配的鲁棒性，这意味着即使模型与实际环境存在一定的偏差，该测试也能保持稳定的表现。 总结来说，这篇论文为高斯杂波环境下的MIMO雷达目标检测提供了一种有效且灵活的方法，利用贝叶斯框架和先验知识，提升了检测的准确性和鲁棒性，对于雷达系统的设计和优化具有重要的理论和实践价值。