基于变参数广义结构的距离扩展目标检测方法

针对特定杂波背景下的最优或次优检测器结构难以适应过渡杂波环境的问题，首先，给出基于变参数广义结构的距离扩展目标检测器，通过调整参数来适应杂波特性。其次，确定检测器最佳参数的经验公式，经验公式符合数值结果。最后，利用仿真试验分析检测器的检测性能。仿真结果表明，在介于高斯和复合高斯杂波之间的过渡环境中，提出的检测器比现有检测器具有更加优异的目标检测性能，对杂波非高斯程度时空渐变性具有较强的适应能力。     

在K分布杂波和高斯干扰混合杂波情况下相参雷达检测的自适应积累技术

本文讨论了存在干扰时雷达信号的检测问题。在讨论中，我们假设干扰为相参Ｋ分布杂波和高斯分布干扰的混合杂波。另外还讨论了总是出现在雷达接收机中的热噪声问题。通过适当的似然比测试门槛来确定最佳检测器。为了保证检测器未知相关干扰环境中正常工作，最佳检测器需恰当地估算干扰统计数据。二阶频谱分析不能单独估算Ｋ分布和高斯分布杂波源的相关结构。它们的单独估值只有在更高阶频域中才能获得。因此，文中提出了一种基于二阶     

雷达极化检测器性能对比分析

该文在建立极化雷达杂波和目标回波模型基础上,采用蒙特卡洛仿真方法,对比分析了最佳极化检测器(OPD)、极化白化滤波器(PWF)、最佳张成检测器(OSD)、极化匹配滤波器(PMF)、功率最大综合检测器(PMSD)和单通道检测器(SCD)的理想检测性能,同时,结合各极化检测器的检验统计量,分析了各自的实现难易度.分析结果表明,PWF、OSD和PMSD理想检测性能较好,且较易实现.考虑到工程应用中,PWF、OSD需要杂波协方差先验信息,基于杂波协方差及其关键参数估计,文章进一步对比分析了PWF、OSD和PMSD的自适应检测性能.结果表明,当观测次数大于64时,PWF自适应检测性能最好.     

基于相对马氏距离的非均匀杂波抑制方法

由于天基雷达覆盖范围广、探测背景复杂,雷达回波会呈现出明显的非均匀特性,从而导致杂波协方差矩阵(clutter covariance matrix, CCM)估计与实际情况出现偏差,从而恶化天基雷达对空中动目标的检测性能。针对上述问题,提出了一种基于相对马氏距离的非均匀样本抑制方法,该方法首先计算所有样本的广义内积(generalized inner product, GIP),在此基础上选取一个合适的样本作为参考。通过比较场景中所有样本与参考样本的马氏距离,将相对马氏距离大于判定门限的样本作为非均匀样本剔除。用筛选后的样本进行杂波协方差矩阵估计,从而提高天基雷达在复杂环境下对空中动目标的检测性能。理论分析和实测数据结果表明,所提算法能够在非均匀环境下有效检测出空中动目标。     

机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

针对机载MIMO雷达在未知统计特性杂波时的目标检测问题,首先提出自适应匹配滤波检测器(MI-MO Adaptive matched filter,MIMO-AMF),利用MIMO雷达的空间分集特性提高检测性能,并推导出检测概率和虚警概率表达式.然后,基于MIMO雷达杂波协方差矩阵的块对角特性,给出一种简化MIMO-AMF检测器,大大减小MIMO-AMF的计算复杂度,同时降低对参考单元数目的要求,并在只有两个接收雷达单元的情形下,推导出简化AMF检测性能的表达式.结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,能够在未知杂波背景下有效的检测目标.     

海杂波FRFT谱的近似分形特性与目标检测

主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换（FRFT）谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率（CFAR）检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。     

对SAR目标检测中的相关背景的研究

在目标或杂波出现先验概率已知的情况下，现有各种目标检测法要在被检像素值是由目标造成还是由杂波造成之间做出统计判决。然而，这些方法没有把存在的相关背景信息考虑在内。例如，我们知道军用车辆更有可能在能提供掩蔽的树篱和树林边缘地带被发现，并且它们通常是编队行驶。本文验证了在维持现有技术的精确统计前提下，如何将此类相关背景信息与SAR目标检测方法相结合。现在研究出一种理论框架，其目标存在的先验概率通过条件从属性被该背景的影响改变，得到的检测方法用于模拟SAR图像，可获得相关背景信息各种组合时的目标检测率。当相关背景信息被完全利用时，可以观察到性能大约提高了13%。     

复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测

极化高分辨力雷达能够获取更丰富的目标特征信息,充分利用极化信息能够有效地提高检测和识别性能.本文基于广义似然比检验,提出了一种复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测器,推导了检测器的虚警概率表达式,理论分析表明其相对于杂波的协方差矩阵和纹理分量都具有恒虚警特性.利用仿真数据统计分析了该检测器的检测性能,仿真结果表明,在一般情况下当辅助数据较少时该检测器的检测性能优于其它同类检测器.     

采用结构协方差矩阵的机载／天基雷达的空时自适应处理

本文表明有效地采用机载／天基（A/S）杂波协方差矩阵（CCM）的部分信息可以大大提高在杂波和干扰环境下块处理空／时自适应处理机（STAP）的收敛性能。CCM的部分知识以由机载雷达团体开发的简化通用杂波模型（GCM）为基础。设定一个参数的先验知识，该参数应是易于通过与这种模型相关的雷达平台可测的（但不一定准确）。这种GCM产生一种假定的CCM。用这种假定的CCM和热噪声协方差矩阵的精确知识一起形成STAP要用的未知干扰协方差矩阵的最大似然估值（MLE）。对利用先验杂波和热噪声协方差信息的这种新算法的评估采用两种杂波模型：1）失配的GCM，2）高保真的空军研究实验室STAP杂波模型。对于这两种杂波模型，这种新算法要大大好于（即收敛更快）采样矩阵求逆（SMI）和快速最大似然（FML）STAP算法，后一种模型仅用了热噪声协方差矩阵的信息。     

3D传感器检测和跟踪的联合优化

在杂波环境下实现检测－跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况，本文以先验检测门限优化准则为设计准则，通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数，给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明：（1）这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能，但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段；（2）基于先验检测门限优化准则实现检测－跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限，在瑞利起伏环境下，三维测量所要求的信噪比门限为2．157。