高斯干扰背景下的多通道点目标自适应检测技术是机载雷达领域的一个重要研究内容,在军事和民用领域都具有十分重要的意义。在各种假设下，不同的检测方法被不断提出，例如：广义似然比检测（Generalized Likelihood Ratio Test，GLRT），自适应匹配滤波（Adaptive Matched Filter，AMF），Rao检测和Wald检测。上述检测方法均基于均匀环境，而机载雷达受信号能量起伏、杂波散射等因素的影响，实际应用中均匀辅助数据数量十分有限。现有空时自适应检测（Space-Time Adaptive Detection, STAD） 方法存在两点不足：首先需要对高维度的协方差矩阵进行估计和求逆，对辅助数据的需求量大且计算复杂度高。其次，大多采用理想的目标采样模型，即采样点恰好落在目标回波匹配滤波输出的峰值处，忽略了目标能量泄漏的情况。因此在辅助数据受限的情况下，更为优良的检测方法有待提出。为了进一步提高现有技术在辅助数据数量受限时的检测性能，中科院声学所郝程鹏课题组在部分均匀高斯干扰背景下提出了一种适用于空间对称线阵的斜对称修正GLRT(PM-GLRT for PHE, PM-GLRT-PHE)检测方法。该检测方法不仅具有恒虚警特性，而且在辅助数据受限的非理想环境下具有优越的目标检测性能，更贴近多通道点目标自适应检测技术在机载雷达领域中的实际应用。该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版的“部分均匀环境下适用于空间对称线阵的修正广义似然比检测方法”（闫林杰、郝程鹏、殷超然、孙苇轩、侯朝焕）。
该文针对部分均匀干扰环境下的点目标检测问题，提出了一种基于斜对称泄漏模型的GLRT 检测方法。考虑到系统采样时存在的目标能量泄漏，对目标信号采用目标能量泄漏采样模型，干扰信号采用斜对称先验结构，以弥补泄漏损失的同时减少对辅助数据的需求量，最终联合待检测数据和辅助数据实现所有未知参数的最大似然估计并推导得PM-GLRT-PHE 检测方法。本文首先基于仿真采用蒙特卡洛方法分析了PM-GLRT-PHE 在部分均匀环境下的 CFAR 特性（图1、图2）；同时基于仿真将本文的检测方法与其他不同方法在辅助数据受限时的目标检测和距离估计性能进行对比分析（图3），验证了本文检测方法的目标检测性能优越性。
图1 PM-GLRT-PHE的P_fa随γ的变化曲线
图2 PM-GLRT-PHE的P_fa随ρ的变化曲线
图3 辅助数据数量受限时的目标检测和距离估计性能
编辑：蒋文
审核：贾守新