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相参雷达海杂波背景下的非相干恒虚警检测方法
资料介绍
首先,本文研究了海杂波的统计特性以及K分布模型。K分布模型属于复合高斯模型,是常用的海杂波幅度模型。K分布不仅能很好地描述海杂波的幅度分布特性,还能够描述海杂波的空间相关性和时间相关性。之后介绍了海杂波的空时相关性,并对相关性的形成原因作了介绍。接着介绍了非相干恒虚警检测方法的基本结构,重点介绍均值类恒虚警检测器和有序统计类恒虚警检测器。
然后,本文对K分布模型下协方差矩阵估计方法和形状参数估计方法进行了介绍。在协方差矩阵估计方法中,介绍了最大似然估计方法、归一化样本协方差矩阵估计方法和近似最大似然估计方法。最大似然估计方法性能好但时间复杂度比较高,近似最大似然估计方法与最大似然估计方法性能接近,归一化样本协方差矩阵估计方法计算量最小。形状参数估计方法中,重点介绍了矩估计方法和双分位点估计方法以及这两种方法的优缺点,矩估计方法对异常点比较敏感,而双分位点估计方法具有较强的抗异常点能力。
最后,本文介绍了相参雷达下比率均值和中值检测器的恒虚警特性。本文从理论上推导了比率均值和中值检测器统计量与尺度参数无关,而与参考单元数有关。同时,仿真实验说明了比率均值和中值检测器的统计量是和脉冲积累数、形状参数和协方差矩阵相关的。因此,本文提出了具有全场景恒虚警特性的预白化比率均值检测方法和预白化比率中值检测方法,这两种方法是基于杂波信号预白化方法,并使用了匹配与脉冲积累数、形状参数和参考单元数的门限。最后,通过仿真实验对比了预白化比率均值检测器和预白化比率中值检测器的检测性能以及计算时间。
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