K分布杂波加噪声背景下近最优相干检测方法

摘要

当雷达接收机的热噪声和外部噪声小到可以被忽略时，海杂波可以通过复合高斯模型建模，并且已经在不同类型的海杂波复合高斯模型下发展出了一系列最优和近最优的相干检测器。然而，噪声总是存在于海面监视雷达接收回波之中，而且至少在以下两种情况下其影响不可忽略。第一种是在小擦地角和高空间分辨率情况下，小擦地角下小的海面散射系数和高分辨下小的空间分辨单元面积导致海杂波水平可能降低到与噪声水平相当，噪声影响不能忽略；第二种是当雷达工作在长相干累积时间状态时，海杂波功率会非均匀地分布在多普勒域，在多普勒域的噪声占优区和杂波噪声混合区，噪声的影响不能忽略。在这两种情况下，如果错误忽略了噪声因素，模型失配会导致杂波模型的参数估计不准确以及检测器选择不当，从而带来检测性能下降。本论文从雷达实际应用的角度出发，聚焦K分布杂波加高斯白噪声背景下计算可实现、近似最优相干检测器的设计方法。 本论文主要研究成果可概括如下： 第二章首先回顾复合高斯模型下相干检测理论和方法。然后，简单介绍已有的K分布杂波加噪声模型及模型参数的估计方法。并且，证明了非相关K分布杂波加噪声模型下最优相干检测器具有复合高斯分布下最优相干检测器的通用结构，即匹配滤波输出与数据依赖门限相比较的结构，该结构有利于设计新的检测器。 第三章针对K分布杂波加噪声背景下最优相干检测器检验统计量中含有复杂的数值积分难以应用于雷达环境，其他检测器又鲜见报道的问题，提出了匹配于等效形状参数的近最优检测方法。为描述K分布杂波加噪声环境下的非高斯特性，引入了依赖于杂噪比的等效形状参数估计方法。提出的方法结合等效形状参数和K分布杂波背景下近最优检测器α-MF检测器的结构，符合最优检测器结构且具有快速实现特性。仿真实验结果验证了所提方法及其自适应版本的检测性能。 第四章针对建立在K分布杂波背景下的α-MF检测器运用于K分布杂波加噪声背景下的性能损失问题，提出了基于杂噪比依赖的组合检测方法。提出的方法是一个计算简单的近最优检测方法，符合最优检测器结构。首先，在非相关K分布杂波加噪声模型下，将高斯环境下最优检测器匹配滤波器与K分布杂波背景下近似最优的α-MF检测器的结构进行融合，融合因子依赖于杂噪比，获得新的检测算法。然后，利用依赖于多普勒频移的杂噪比代替已获得的算法中的杂噪比，将该检测算法推广到了K分布杂波加高斯白噪声背景。最后，基于仿真数据和实测海杂波数据的实验结果表明，所提方法及其自适应版本在K分布杂波加高斯白噪声背景下具有近似最优的检测性能。

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