复合高斯噪声中知识辅助的贝叶斯Rao检测方法

摘要

在复合高斯噪声中进行目标检测通常使用渐进最大似然协方差矩阵,但其受训练样本数量的影响较大,并且忽略了协方差矩阵的先验分布.针对该问题,提出了知识辅助的贝叶斯Rao检测器.将复合高斯噪声下协方差矩阵建模为随机矩阵,其先验分布满足复值逆Wishart分布,然后辅助该先验分布,推导了协方差矩阵的最大后验估计,并基于该最大后验协方差矩阵提出Rao检测器.最后,通过蒙特卡洛仿真评估了复合高斯噪声中知识辅助的贝叶斯Rao检测器的检测性能.在复合高斯噪声背景下,当训练样本较少时,文中方法的检测性能优于传统的非贝叶斯检测器.