训练样本不足时雷达扩展目标检测方法

作者：黎炎; 李哲; 陈扬; 王剑; 胡丹晖; 吴驰

来源：南京理工大学学报, 2018, 42(06): 727-731.

DOI：10.14177/j.cnki.32-1397n.2018.42.06.014

• 雷达
• 扩展目标
• 信号检测
• 降秩
• 广义似然比检验

为了降低对训练样本的需求,针对雷达扩展目标检测问题,该文提出了降秩广义似然比检验(R-GLRT)检测器和降秩Wald(R-Wald)检测器。利用噪声子空间对应的特征矩阵代替采样协方差矩阵,降低了训练样本不足时小训练样本带来的估计误差。仿真结果表明,当训练样本不足时,所提出的降秩检测器能够提供较高的检测概率,且R-GLRT检测器具有比R-Wald检测器更高的检测概率;当训练样本充足时,与常规自适应检测器相比,2种降秩检测器也能够提供较高的检测概率。

• 单位
  国网湖北省电力公司; 国网四川省电力公司; 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司; 国家电网有限公司