基于贝叶斯方法的 Rao 检测：在数据有限的干扰与噪声环境下进行分布式目标检测
统计方法学
2025-05-07 v2 信息论
math.IT
摘要
本文研究了在训练数据有限的情况下，对干扰与噪声环境中的范围扩散目标进行检测的问题。干扰位于具有未知坐标的子空间内，而噪声服从协方差矩阵未知的高斯分布。我们集中注意力于训练数据有限的情形，并采用贝叶斯框架寻找解决方案。具体地，假设协方差矩阵遵循逆 Wishart 分布。随后，我们依据 Rao 检验引入贝叶斯检测器。通过仿真实验和实际数据，结果表明该方法在特定情境下优于现有检测器。
引用
@article{arxiv.2504.13235,
title = {Bayesian Rao test for distributed target detection in interference and noise with limited training data},
author = {Daipeng Xiao and Weijian Liu and Jun Liu and Yuntao Wu and Qinglei Du and Xiaoqiang Hua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13235},
year = {2025}
}
备注
14 pages,18 figures. This manuscript has been accepted by SCIENCE CHINA Information Sciences