实际采集数据参数估计与CVM分布检验：雷达信号检测的关键策略

本篇论文《实际采集数据的参数估计及其分布检验分析 (2006年)》由敖金刚、鲁千红和蔡春合作完成，发表于空军雷达学院的研究生管理大队和信息与指挥自动化系。论文主要关注实际工程中的一个重要问题，即如何对雷达信号检测中的杂波和噪声数据进行有效的参数估计以及分布检验。 在雷达信号检测过程中，杂波和噪声的分布特性对选择合适的判决准则至关重要。然而，这些分布通常是未知的，因此研究者需要通过对观测样本进行参数估计来推测其分布形式。参数估计的精度直接影响后续的分布检验结果，进而影响整个系统的性能。 论文提出，数据杂波和噪声的分布检验方法包括了经典的柯尔莫哥洛夫检验(Kolmogorov方法)，这种方法基于累积分布函数的差异，通过设定临界值来决定接受或拒绝假设。然而，这种方法需要满足样本独立性，并且需要预先确定拒绝域的界限。 作者重点介绍了Cramer-VonMises (CVM)距离检验方法，这是一种基于二次距离的统计检验手段。CVM方法比较不同假设分布的累积分布函数的差异，通过计算CVM距离来确定最接近实际分布的模型。相比于Kolmogorov检验，CVM方法的假设更为直观，更适应实际情况。 论文详细阐述了CVM检验的具体步骤，并列举了若干常用的数据分布模型，如正态分布、均匀分布等，以及相应的参数估计方法。接着，作者通过实验分析了实际采集的杂波/噪声数据在不同长度下的分布模型，验证了这些模型的有效性。 实验结果显示，实际采集的数据在一定程度上符合所提出的分布模型，这为雷达信号检测中的参数估计和分布检验提供了理论支持。论文最后得出结论，CVM距离检验方法在实际工程应用中展现出良好的性能，对于提高雷达信号检测的准确性具有重要意义。 这篇论文在雷达信号处理领域提供了一种实用的参数估计和分布检验策略，对于提升雷达系统的性能具有重要的工程价值。