噪声型雷达的一类基于Neyman-Pearson的检测器

我们推导了一种检测器，可优化任意单输入单输出噪声雷达的目标检测性能，该雷达满足以下性质：发射高斯噪声，保留内部参考信号用于匹配滤波，所有外部噪声为加性白高斯噪声，且所有信号使用外差接收机测量。这类我们称之为噪声型雷达的雷达，不仅包括多种标准噪声雷达，还包括一种称为量子双模压缩雷达的量子雷达。我们利用Neyman-Pearson引理推导出的该检测器并不实用，因为它需要预先知道依赖目标的相关系数，而该系数无法事先获知。（然而，它是其他检测器的自然比较标准。）这促使我们研究当相关系数被视为参数时产生的一类基于Neyman-Pearson的检测器。我们推导了当预先选定的参数值与真实相关系数不匹配时，基于Neyman-Pearson的检测器的概率分布。然后我们利用该结果生成接收机工作特性曲线。最后，我们将结果应用于相关系数较小的情况。结果表明，所得检测器不仅性能良好，而且此前已出现在量子雷达文献中。