复合高斯杂波下知识辅助的极化检测器

针对复合高斯杂波中检测低慢小目标,信杂比较低,极化通道相互影响,传统算法性能急剧下降的问题,提出了基于知识辅助的极化检测器。首先将杂波建模为纹理分量为逆伽马分布的复合高斯模型,基于Rao检测准则,得到检验统计量,并推导出纹理分量的精确最大似然估计,然后使用先验信息得到杂波极化散射矩阵,代入检验统计量得到知识辅助的极化检测器。计算机仿真表明,与传统检测器相比,该检测器具有更优良的检测性能,同时仿真分析了先验信息失配对检测性能的影响。