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严重拖尾复合高斯杂波中目标的自适应极化检测

赵宜楠 李风从 尹彬

赵宜楠, 李风从, 尹彬. 严重拖尾复合高斯杂波中目标的自适应极化检测[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(2): 376-380. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00840
引用本文: 赵宜楠, 李风从, 尹彬. 严重拖尾复合高斯杂波中目标的自适应极化检测[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(2): 376-380. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00840
Zhao Yi-Nan, Li Feng-Cong, Yin Bin. Adaptive Polarimetric Detection of Targets in Heavy-tailed Compound-Gaussian Clutter[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2013, 35(2): 376-380. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00840
Citation: Zhao Yi-Nan, Li Feng-Cong, Yin Bin. Adaptive Polarimetric Detection of Targets in Heavy-tailed Compound-Gaussian Clutter[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2013, 35(2): 376-380. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00840

严重拖尾复合高斯杂波中目标的自适应极化检测

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00840
基金项目: 

山东省自然科学基金(ZR2012FQ007)资助课题

Adaptive Polarimetric Detection of Targets in Heavy-tailed Compound-Gaussian Clutter

  • 摘要: 该文研究极化高分辨雷达在动态变化的杂波场景中自适应检测小目标的问题。将统计特性严重拖尾的杂波建模为纹理分量为逆伽马分布的复合高斯过程,借助于广义似然比检验和辅助数据得到了自适应极化检测器,并推导了该检测器的虚警概率表达式,证明了该检测器对协方差矩阵结构具有恒虚警特性。最后,利用仿真杂波数据验证了检测器检测性能的有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-07-02
  • 修回日期:  2012-09-27
  • 刊出日期:  2013-02-19

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