基于 ARSαS 模型参数估计的雷达目标检测方法

• 作者: 王首勇 郑作虎
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非高斯相关杂波 α稳定分布 自回归模型 杂波白化
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 782-788
• 页数: 7页
• 分类号: TN957
• 字数: 5530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2015.04.10

摘要

由于杂波非高斯特性和相关特性的影响，传统的动目标检测（moving target detection，MTD）技术的检测性能严重下降，针对该问题，基于对称α稳定分布（symmetric αstable，SαS）杂波模型和自回归（auto regres-sive，AR）模型理论，提出了一种基于 ARSαS 模型参数估计的雷达目标检测方法。该方法基于 SαS 模型，通过幂变换抑制杂波的非高斯特性，以及通过基于广义尤拉沃克方程参数估计的 AR 模型白化杂波，应用快速傅里叶变换实现对目标信号的积累，以提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明，所提方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于传统的 MTD 方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王首勇	空军预警学院重点实验室	23	97	6.0	8.0
2	郑作虎	空军预警学院重点实验室	8	40	4.0	6.0