FDA-MIMO雷达自适应分布式目标Rao检测算法研究

 引用本文: 黄榜, 王文钦, 李萍, 等. FDA-MIMO雷达自适应分布式目标Rao检测算法研究[J]. 雷达学报, 待出版. doi: 10.12000/JR21191 HUANG Bang, WANG Wenqin, LI Ping, et al. Adaptive distributed target detection for FDA-MIMO radar with rao detector[J]. Journal of Radars, in press. doi: 10.12000/JR21191
 Citation: HUANG Bang, WANG Wenqin, LI Ping, et al. Adaptive distributed target detection for FDA-MIMO radar with rao detector[J]. Journal of Radars, in press. doi: 10.12000/JR21191 ## FDA-MIMO雷达自适应分布式目标Rao检测算法研究

##### doi: 10.12000/JR21191

###### 通讯作者: 王文钦 wqwang@uestc.edu.cn
• 责任主编：朱圣棋 Corresponding Editor: ZHU Shengqi
• 中图分类号: TN958

Funds: The National Natural Science Foundation of China (62171092)
###### Corresponding author:WANG Wenqin, wqwang@uestc.edu.cn
• 摘要: 由于FDA-MIMO具有的超分辨特性使得可以在单个距离分辨单元之内利用目标更多的散射点，本文将高斯杂波背景下协方差矩阵未知的分布式目标检测问题建立为一个求和形式而非MIMO或相控阵雷达中仅考虑单点目标问题。进而，设计了无须训练数据的自适应Rao检测器。理论分析和仿真结果均验证了该算法的正确性和有效性。

• 图  1  检测概率随SCR的变化，其中$K = 2N$ Figure  1.  Detection probability versus SCR, when $K = 2N$ 图  2  检测概率随SCR的变化，其中$K = 4N$ Figure  2.  Detection probability versus SCR, when $K = 4N$ 图  3  检测概率随SCR的变化，其中$K = 16N$ Figure  3.  Detection probability versus SCR, when $K = 16N$ 图  4  检测概率随失配量的变化，其中SCR=–10d B，K = 2N

Figure  4.  Detection probability versus ${\cos ^2}\phi$ , with SCR=–10 dB, K = 2N

图  5  检测概率随失配量的变化，其中SCR=–10 dB, K = 4N

Figure  5.  Detection probability versus ${\cos ^2}\phi$ , with SCR=–10 dB, K = 4N

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##### 出版历程
• 收稿日期:  2021-11-26

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