小孔径阵列噪声预白化被动目标检测技术

"噪声空间谱预白化小孔径阵列被动目标检测方法 (2012年)" 在本文中，作者王静、黄建国、张群飞和韩晶针对小孔径阵列在低信噪比环境下的被动目标检测难题，提出了一种新的解决方案——噪声空间谱预白化技术。在小孔径阵列的应用中，由于其物理尺寸有限，往往容易受到空间色噪声的影响，导致在低信噪比环境下无法准确检测到被动目标。传统的时域去噪方法，如噪声抵消和时间预白化，可能在面对复杂的噪声环境时效果不佳。 该研究提出两种方法：噪声空间谱模值归一化（MNNSS）和噪声协方差矩阵求逆（NCMI）方法。这两种方法假设噪声场为空间平稳非白噪声场，通过对噪声场的学习，获取其空间角谱和噪声协方差矩阵。然后，利用这些学习到的参数对阵列接收数据进行预白化处理，以减少噪声的非白特性。预白化处理后的数据被输入到空间谱检测器中，以提高检测性能。 实验结果表明，MNNSS和NCMI方法能够显著改善小孔径阵列噪声场的非白特性。在检测概率达到90%的情况下，预白化处理后，空间谱检测器的可检测信噪比分别降低了3dB和7dB，这意味着检测性能得到了提升。此外，这两种方法的计算复杂度相对较低，适合应用于实时处理系统。 关键词涉及到的领域包括：算法设计、计算复杂度分析、协方差矩阵处理、效率优化、实验验证、实时处理系统、频谱分析、信号检测、预白化处理以及小孔径阵列技术。这些关键词揭示了该研究在信号处理、阵列天线理论及应用方面的深度。 这项工作为解决小孔径阵列在复杂噪声环境中的被动目标检测问题提供了一种有效的方法。通过空间谱预白化，不仅可以降低噪声影响，还能提高检测的准确性和可靠性，尤其在实时系统中具有实用价值。对于进一步提升小孔径阵列的性能和拓展其在雷达、通信、海洋监测等领域的应用具有重要意义。