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贝叶斯雷达自适应检测算法研究
被引量：
6
1
作者
周宇
张林让
刘楠
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期28-33,共6页
针对未知谱密度高斯杂波环境下的目标检测问题,假定噪声协方差矩阵是随机变量,并且服从逆Wishart分布.通过求解噪声协方差矩阵的最大后验估计,推导出基于贝叶斯方法的Rao和Wald准则检测器,提高了非均匀杂波环境下的雷达目标自适应检测性...
针对未知谱密度高斯杂波环境下的目标检测问题,假定噪声协方差矩阵是随机变量,并且服从逆Wishart分布.通过求解噪声协方差矩阵的最大后验估计,推导出基于贝叶斯方法的Rao和Wald准则检测器,提高了非均匀杂波环境下的雷达目标自适应检测性能.检测器的设计过程中除了利用观测样本提供的信息,还融合了关于噪声协方差矩阵的先验知识,且融入程度可通过标量参数调节.仿真实验表明,小样本情况下贝叶斯Rao和Wald准则检测器的检测性能优于传统的非贝叶斯检测器.
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关键词
贝叶斯方法
Rao
准则
检测器
wald准则检测器
非均匀杂波环境
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职称材料
题名
贝叶斯雷达自适应检测算法研究
被引量：
6
1
作者
周宇
张林让
刘楠
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期28-33,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61001213)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K50510020024)
国家部委基础科研计划资助项目(B1420110193)
文摘
针对未知谱密度高斯杂波环境下的目标检测问题,假定噪声协方差矩阵是随机变量,并且服从逆Wishart分布.通过求解噪声协方差矩阵的最大后验估计,推导出基于贝叶斯方法的Rao和Wald准则检测器,提高了非均匀杂波环境下的雷达目标自适应检测性能.检测器的设计过程中除了利用观测样本提供的信息,还融合了关于噪声协方差矩阵的先验知识,且融入程度可通过标量参数调节.仿真实验表明,小样本情况下贝叶斯Rao和Wald准则检测器的检测性能优于传统的非贝叶斯检测器.
关键词
贝叶斯方法
Rao
准则
检测器
wald准则检测器
非均匀杂波环境
Keywords
Bayesian approach
Rao test
wald
test
heterogeneous environment
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯雷达自适应检测算法研究
周宇
张林让
刘楠
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
6
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