基于子空间双门限GLRT的分布式目标CFAR检测

简介：
本文提出了一种基于子空间双门限广义似然比检验(GLRT)的分布式恒虚警率(CFAR)检测方法，旨在提高复杂背景下的目标识别准确性。通过优化门限设置，在降低虚警率的同时有效提升检测性能。 本段落研究了在球不变随机变量杂波环境中分布式目标的检测问题，并提出了一种具有恒虚警特性的双门限广义似然比检测器。对于分布式目标，我们将其建模为子空间信号，在距离维和多普勒频率维上进行扩展处理。 第一门限用于筛选出信噪比较高的待检距离单元；随后对这些选定的距离单元进行能量积累，并与第二门限相比较以做出最终的判决。在假设杂波协方差矩阵已知的情况下，我们构建了该双门限检测器并推导出了其虚警概率公式，证明它具备恒定虚警率的特点。 进一步地，通过用基于辅助通道数据估计得到的杂波协方差矩阵来替换原本假定为已知条件下的矩阵值，从而设计出一个自适应性更强的检测算法。最后利用蒙特卡洛仿真技术对所提出的检测器进行了性能分析，验证了其有效性和鲁棒性的特点。