本文選題：知識(shí)輔助檢測(cè)器　切入點(diǎn)：復(fù)合高斯　出處：《電子學(xué)報(bào)》2014年06期

【摘要】：先驗(yàn)信息的使用是提高雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)性能的有效途徑之一,然而先驗(yàn)信息與當(dāng)前探測(cè)環(huán)境的失配會(huì)嚴(yán)重影響到檢測(cè)器的性能.本文考慮逆伽馬分布紋理、復(fù)合高斯雜波下的知識(shí)輔助檢測(cè)算法,推導(dǎo)了先驗(yàn)?zāi)Ｐ褪錀l件下(逆伽馬分布參數(shù)失配)檢測(cè)器的虛警率和Swerling I型目標(biāo)的檢測(cè)概率計(jì)算公式,獲得了檢測(cè)性能與模型參數(shù)失配之間的量化關(guān)系.利用兩組不同參數(shù)的知識(shí)輔助檢測(cè)器對(duì)當(dāng)前雜波環(huán)境進(jìn)行探測(cè),通過(guò)評(píng)估檢測(cè)器的性能,實(shí)現(xiàn)了當(dāng)前雜波環(huán)境模型參數(shù)的估計(jì).計(jì)算機(jī)仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明,采用認(rèn)知方法的知識(shí)輔助檢測(cè)器較常規(guī)檢測(cè)器而言,能夠獲得更好的檢測(cè)性能.
[Abstract]:The use of prior information is one of the effective ways to improve the performance of radar target detection. However, the mismatch between prior information and current detection environment will seriously affect the performance of the detector.In this paper, considering the texture of inverse gamma distribution and the knowledge aided detection algorithm under complex Gao Si clutter, the formulas of false alarm rate (false alarm rate) and detection probability of Swerling I target under the condition of prior model mismatch (inverse gamma distribution parameter mismatch) are derived.The quantization relationship between detection performance and model parameter mismatch is obtained.Two sets of knowledge aided detectors with different parameters are used to detect the current clutter environment. The estimation of the parameters of the current clutter environment model is realized by evaluating the performance of the detector.The results of computer simulation and the analysis of measured data show that the knowledge aided detector with cognitive method can obtain better detection performance than the conventional detector.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作中心;
【基金】：中國(guó)博士后科學(xué)基金(No.2012M521744) 國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61271292) 陜西省自然科學(xué)基金(No.2011JQ8040)
【分類號(hào)】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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4 張p，

本文編號(hào)：1727641