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非高斯雜波下知識(shí)輔助檢測(cè)器敏感性分析

發(fā)布時(shí)間:2019-06-10 05:28
【摘要】:先驗(yàn)信息的使用可以提高知識(shí)輔助檢測(cè)器的探測(cè)性能,若先驗(yàn)信息與當(dāng)前探測(cè)環(huán)境不匹配,檢測(cè)器性能可能會(huì)受到影響。該文考慮一種復(fù)合高斯雜波下的知識(shí)輔助檢測(cè)器,其采用逆伽馬分布作為紋理分量先驗(yàn)分布,分析該檢測(cè)器在不同雜波紋理分量模型參數(shù)條件下的檢測(cè)性能。首先給出了先驗(yàn)?zāi)P蛥?shù)失配條件下,虛警概率和Swerling I型目標(biāo)檢測(cè)概率的計(jì)算方法。然后在給定先驗(yàn)?zāi)P蛥?shù)條件下,分析了雜波紋理分量分布參數(shù)對(duì)檢測(cè)器性能的影響。理論分析表明,若雜波紋理分量分布參數(shù)位于某個(gè)區(qū)域以內(nèi)時(shí),檢測(cè)器可以獲得比模型匹配時(shí)更好的檢測(cè)性能,計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了上述結(jié)論。
[Abstract]:The use of prior information can improve the detection performance of knowledge-aided detector. If the prior information does not match the current detection environment, the performance of the detector may be affected. In this paper, a knowledge-aided detector under compound Gao Si clutter is considered, in which the inverse gamma distribution is used as the prior distribution of texture components, and the detection performance of the detector under different clutter texture component model parameters is analyzed. Firstly, the calculation methods of false alarm probability and Swerling I target detection probability under the condition of prior model parameter mismatch are given. Then, under the condition of given prior model parameters, the influence of clutter texture component distribution parameters on the performance of the detector is analyzed. The theoretical analysis shows that if the distribution parameters of clutter texture components are within a certain region, the detector can obtain better detection performance than the model matching, and the above conclusions are verified by computer simulation.
【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(2012M521744) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61271292) 陜西省自然科學(xué)基金(2011JQ8040)資助課題
【分類號(hào)】:TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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1 鄒鯤;廖桂生;李軍;李偉;;基于Bayes框架的復(fù)合高斯雜波下穩(wěn)健檢測(cè)[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年07期

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2 崔凱;基于知識(shí)輔助的恒虛警檢測(cè)算法研究[D];電子科技大學(xué);2013年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 鄒鯤;趙修斌;田孝華;謝洪森;;非高斯雜波中知識(shí)輔助的信號(hào)檢測(cè)算法[J];信號(hào)處理;2012年01期

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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10 高劍;某雷達(dá)信號(hào)處理機(jī)的研制[D];西安電子科技大學(xué);2006年



本文編號(hào):2496210

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