子空间干扰下宽带雷达目标斜对称自适应检测方法
Citation: Jian T, He J, Liu Y, et al. Persymmetric adaptive detection of range-spread targets in subspace interference plus Gaussian clutter. Sci China Inf Sci, 2022, doi: 10.1007/s11432-022-3540-5
图1 复杂电磁环境（图片来源网络）
针对辅助数据缺失难题，可考虑利用杂波先验知识进行辅助检测。例如，对于空间中心对称线性阵列或时间中心对称相参脉冲串的多通道雷达接收系统，其接收回波中杂波协方差矩阵具有斜对称结构，充分利用斜对称结构信息可将辅助数据需求量等效降低一半，缓解检测器设计对辅助数据的过度依赖。目前针对干扰和高斯杂波共存环境下距离扩展目标自适应检测问题，已提出的多种检测器往往忽略斜对称结构信息；而考虑斜对称结构的广义似然比检验(GLRT)检测器虽能提升检测性能，但对失配信号的鲁棒性欠佳，算法计算复杂度较高。
在存在外部干扰的辅助数据缺失情况下，如何设计多通道宽带雷达距离扩展目标恒虚警率(CFAR)检测器，实现干扰有效抑制，兼顾失配鲁棒性、算法计算复杂度和检测性能间的平衡，是提升复杂环境下宽带雷达探测能力的关键难题之一。
本文研究了子空间干扰和高斯杂波共存环境下宽带雷达目标自适应检测问题。目标和干扰信号建模为两个线性独立子空间信号，但二者坐标均未知；杂波分量建模为零均值复高斯向量，且具有未知斜对称协方差矩阵。通过利用杂波协方差矩阵的斜对称结构信息，本文基于两步法Rao检验准则，构建了子空间干扰下宽带雷达目标自适应检测器(思路如图2所示)。综合来看，本文提出的检测器在保持CFAR特性的同时，能有效兼顾算法计算复杂度、失配鲁棒性和检测性能间的合理平衡，为提升复杂环境下多通道宽带雷达的目标检测性能和失配鲁棒性提供了技术支撑。
图2 本文所提检测器的构建思路
本文的主要创新工作如下：
(1) 利用杂波协方差矩阵斜对称信息，求解未知参数在零假设下的最大似然估计，通过Fisher信息矩阵分块求逆，构建了距离扩展目标Rao斜对称自适应检测器，实现了对不同强度干扰信号的有效抑制；
表1 不同检测器的计算复杂度
利用蒙特卡洛仿真对本文所提出的检测方法进行了性能分析和对比，主要从CFAR特性验证、目标参数评估、干扰和杂波参数评估、性能对比等方面进行了分析，体现了所提方法的有效性和性能优势。
图3验证了对杂波环境的CFAR特性；
图4显示了对子空间干扰的抑制性能；
图5显示了对杂波相关性的鲁棒性；
图6显示了所提检测器在辅助数据缺失时检测性能优于对比检测器；
图7显示了所提检测器在辅助数据缺失时虚警控制能力优于对比检测器；
图8显示了所提检测器的失配鲁棒性优于对比检测器。
图3 CAFR特性仿真验证
图4 不同干杂比下的检测性能
图5 不同杂波相关性下的检测性能
图6 辅助数据缺失环境下检测性能对比
图7 辅助数据缺失环境下虚警控制性能对比
图8 不同失配程度下检测性能对比
相关阅读