基于变分自编码器的复合杂波与热噪声中分布外雷达检测
机器学习
2025-03-10 v1 机器学习
摘要
本文提出了一种利用变分自编码器（VAEs）进行雷达目标检测的新方法。VAE以其学习复杂分布和识别分布外样本的能力而闻名，所提出的VAE架构能够有效区分雷达目标与各种噪声类型，包括相关高斯杂波和复合高斯杂波，常与加性高斯白热噪声结合。仿真结果表明，所提出的VAE优于经典的自适应检测器，如匹配滤波器和归一化匹配滤波器，尤其是在具有挑战性的噪声条件下，突显了其在雷达应用中的鲁棒性和适应性。
引用
@article{arxiv.2503.04861,
title = {Out-of-Distribution Radar Detection in Compound Clutter and Thermal Noise through Variational Autoencoders},
author = {Y A Rouzoumka and E Terreaux and C Morisseau and J. -P Ovarlez and C Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04861},
year = {2025}
}
备注
ICASSP, IEEE, Apr 2025, Hyderabad, India