非理想条件下的多通道信号自适应检测器研究

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多通道信号自适应检测是相控阵雷达的关键技术之一。以往的信号检测理论大都是在理想条件下建立的。然而,随着机载预警机的出现,雷达目标检测过程中面临的场景开始变得复杂,多通道信号检测也因此迎来新的挑战。本文主要针对检测环境非均匀、目标导向矢量失配、存在未知干扰、以及训练样本不足等非理想条件下的多通道雷达信号检测问题进行研究,主要贡献如下:1.针对结构非均匀环境下的子空间点目标检测问题,提出了基于2S-Rao准则的自适应检测器。为克服由未知干扰导致的结构非均匀问题,首先在检测器设计阶段假定干扰位于与信号子空间正交的子空间中,但相应的子空间坐标未知;然后基于2S-Rao准则推导出一种针对上述问题的子空间点目标检测器;最后通过仿真验证了所提检测器在存在正交未知干扰和随机未知干扰的结构非均匀环境中的有效性。2.针对均匀环境和部分均匀环境下的子空间扩展目标检测问题,基于Gradient准则提出了两种自适应检测器。与基于另外三种准则(即GLRT准则、Rao准则和Wald准则)的自适应检测器相比,所提检测器在特定参数情况下具有更优的检测性能。当目标为点目标时,所提Gradient检测器在均匀环境中将退化为GLRT检测器。此外,所提检测器在均匀环境中具有良好CFAR特性。3.针对存在信号导向矢量失配时的扩展目标检测问题,提出了一种参数可调检测器。该检测器能通过调节参数,实现对检测器的方向特性(失配敏感性和失配稳健性)进行灵活控制,且在特定参数下能等价为广义KGLRT检测器和广义GAMF检测器。此外,为验证所提可调检测器在真实环境中的性能,采用了IPIX雷达实测数据进行仿真试验。实验结果表明,所提检测器在计算机仿真环境和现实环境中均具有优异的检测性能。4.针对待检测样本和训练样本中均存在未知干扰时的扩展目标检测问题,基于Wald准则和2S-Wald准则提出了三种自适应检测器。首先在检测器设计阶段假定目标信号和干扰分别位于两个已知的线性独立子空间中,但相应的子空间坐标未知。随后基于该检测模型和Wald准则,推导出了适用均匀环境和部分均匀环境的Wald检测器和2S-Wald检测器。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了所提检测器的有效性。5.针对复杂环境下训练样本不足时的扩展目标检测问题,提出了三种自适应检测器。由于雷达所面临环境往往呈现出非均匀特性,通常难以获得数量充足的训练样本,严重制约了雷达的目标检测性能。为解决扩展目标检测中训练样本不足的问题,将对角加载技术(Diagonal Loading,DL)和主分量技术(Principal Component Analysis,PCA)应用到三种传统自适应检测器中。实验结果表明,相比于传统检测器,所提三种自适应检测器均能在训练样本不足时提供更可靠的检测性能。
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