非高斯杂波下自适应雷达目标检测新方法

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1、第31卷2010锥第3期3月航空学报ACTAAERONAUTICAETASTRoNAUTICASINICAV01．3lNO．3Mar．2010文章编号：1000—6893(2010)03—0579—08非高斯杂波下自适应雷达目标检测新方法简涛，何友，苏峰，曲长文，顾新锋(海军航空工程学院信息融合技术研究所，山东烟台264001)ANovelAdaptiveRadarTargetDetectorforNon-GaussianClutterJianTao，HeYou，SuFeng，QuChangwen，GuXi

2、nfeng(ResearchInstituteofInformationFusion，NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity，Yantai264001，China)摘要：在球不变随机向量(SIRV)非高斯杂波背景下，研究了多脉冲相参雷达目标的自适应检测问题。假设杂波具有相同的协方差矩阵结构和可能相关的纹理分量，提出了新的协方差矩阵估计器，并获得了相应的自适应归一化匹配滤波器(ANMF)。理论分析表明，在估计杂波分组大小与实际情况匹配时，所获得的ANMF对杂波功

3、率水平和协方差矩阵结构均具有恒虚警率(CFAR)特性。仿真结果表明：当估计的杂波分组大小失配时，所获得的ANMF具有近似CFAR特性，并进一步分析了不同参数变化对所提检测器性能的影响。与已有的ANMF相比，所获得的ANMF具有更好的检测性能，且迭代次数更小，其相对于已知杂波协方差矩阵的最优归一化匹配滤波器(NMF)的检测损失也更小，具有很好的实际应用前景。关键词：雷达杂波；自适应雷达目标检测；恒虚警率；协方差矩阵；归一化匹配滤波器中图分类号：V243．2；TN957．51文献标识码：AAbstract：In

4、thecluttermodeledassphericallyinvariantrandomvector(SIRV)，theadaptivecoherentradartargetdetectionisaddressed．TheSIRVsareassumedtOpossessthesamecovariancematrixandpossiblycor—relatedtexturecomponents．Anovelcovariancematrixestimatorisproposed，andthenitscorre

5、spondingadap—tivenormalizedmatchedfilter(ANMF)isobtained．Theoreticalanalysisshowsthat，whenthereexistsamatchbetweentheestimatedcluttergroupsizeandtheactualone，theproposedANMFguarantees3constantfalsealarmrate(CFAR)propertytOthecluttercovariancematrixandthecl

6、utterpowerlevels．Moreover，theperformanceassessmentsconductedbyMonteCarlosimulationshowthattheproposedANMFisalmostCFARformismatchcases．ComparedwiththeexistingANMF，theproposedANMFperformsbetterwithlesscorn—putationa[burden．Furthermore，ithasanacceptablelosswi

7、threspecttOitsnonadaptivenormalizedmatchedfilter(NMF)．Keywords：radarclutter；adaptiveradartargetdetection；constantfalsealarmrate；covariancematrix；nor—ma】izedmatchedfilter在低分辨率雷达背景下，基于中心极限定理，距离单元中的杂波统计特性可以用高斯模型进行很好的模拟，针对高斯背景下的自适应雷达检测已经进行了大量的研究口。4]。随着雷达分辨率的进一

8、步提高[53或在低掠地角条件下，背景杂波已不能再用高斯模型精确表示。实测数据表明，在低掠地角情况下，雷达会接收到类似于目标的尖峰，这种含尖峰的杂波可用球不变随机向量(SphericallyInvariantRandomVector，SIRV)来建模¨。]。在假设SIRV杂波归一化协方差矩阵收稿日期：2009—01—14；修订日期：2009—05—26基金项目：国家自然科学基金(60802088)；教育部“新世纪优