功率异质杂波中基于子空间的分布式目标自适应雷达检测
统计方法学
2024-10-10 v2 应用统计
其他统计学
摘要
本文研究功率异质杂波中分布式目标的自适应检测问题。在所考虑的场景中，所有数据共享相同的杂波协方差矩阵结构，但存在变化且未知的功率失配。为解决此问题，我们迭代估计所有未知量，包括目标的坐标矩阵、杂波协方差矩阵及相应的功率失配，并基于广义似然比检验（GLRT）、Rao 检验和 Wald 检验提出三种检测器。仿真与真实数据结果均表明，基于 GLRT 和 Rao 检验的检测器比现有竞争方法具有更高的检测概率（PDs）。其中，基于 Rao 检验的检测器展现出最佳的整体检测性能。我们还分析了目标扩展维度、信号子空间维度和训练样本数量对检测性能的影响。此外，仿真实验还表明，所提检测器对杂波协方差矩阵结构具有恒虚警率（CFAR）特性。
引用
@article{arxiv.2409.14049,
title = {Adaptive radar detection of subspace-based distributed target in power heterogeneous clutter},
author = {Daipeng Xiao and Weijian Liu and Jun Liu and Lingyan Dai and Xueli Fang and Jianjun Ge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14049},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 11 figures. This manuscript is accepted in IEEE Sensors Journal