复合高斯杂波下距离扩展目标检测：自适应方法与性能分析

“复合高斯杂波下距离扩展目标的自适应检测” 在雷达信号处理领域，复合高斯杂波环境下的目标检测是一个关键问题，尤其是在距离扩展目标的情况下。距离扩展目标是指由于目标的物理特性或雷达波束扩散导致回波信号在距离域上分布较宽的目标。在这种情况下，传统的检测方法可能无法有效地识别目标，因为它们通常假设目标回波是集中或点状的。 本文主要探讨了如何在复合高斯杂波背景下解决这个问题。复合高斯杂波是指包含多种统计特性的杂波，它可能包括不同的纹理分量和结构。在这样的环境中，准确地估计杂波的统计特性对于构建有效的检测算法至关重要。 文章提出了一种基于辅助数据的自适应检测方法，即自适应多样本差分检测器（AMSDD）和基于动态阈值的ADT检测器。这两种检测器都利用了采样协方差矩阵（SCM）来描述杂波的统计特性。SCM是一种常用的统计估计方法，用于估计随机信号的协方差矩阵，尤其适用于有限样本量的情况。 然而，仅仅依赖SCM估计器可能无法充分考虑杂波的纹理分量，这可能导致检测性能下降。因此，文章进一步引入了迭代估计（RE）矩阵来改进估计过程。RE方法能够同时适应杂波的结构和纹理分量，从而提高检测器的恒虚警率（CFAR）特性。CFAR特性是检测器的一个重要属性，确保在不同环境条件下保持恒定的虚警概率，这对于实际应用中的目标检测非常重要。 理论分析和性能评估表明，与使用SCM估计器相比，采用RE估计器可以显著提升AMSDD和ADT检测器的CFAR特性和检测性能。特别是，基于RE的ADT检测器在目标散射点个数与实际值不匹配时表现出更好的鲁棒性，这意味着即使目标特性有所变化，该检测器仍能保持稳定的工作性能。 该研究通过引入更精确的杂波模型估计方法，提高了在复杂环境中的目标检测能力，对于雷达系统的设计和优化具有重要的理论指导意义。同时，这些方法的应用也有助于提高雷达系统的实战性能，特别是在应对距离扩展目标和复合高斯杂波环境时。