10.3969/j.issn.1001-2400.2013.06.008
复合高斯噪声中知识辅助的贝叶斯Rao检测方法
在复合高斯噪声中进行目标检测通常使用渐进最大似然协方差矩阵,但其受训练样本数量的影响较大,并且忽略了协方差矩阵的先验分布.针对该问题,提出了知识辅助的贝叶斯Rao检测器.将复合高斯噪声下协方差矩阵建模为随机矩阵,其先验分布满足复值逆Wishart分布,然后辅助该先验分布,推导了协方差矩阵的最大后验估计,并基于该最大后验协方差矩阵提出Rao检测器.最后,通过蒙特卡洛仿真评估了复合高斯噪声中知识辅助的贝叶斯Rao检测器的检测性能.在复合高斯噪声背景下,当训练样本较少时,文中方法的检测性能优于传统的非贝叶斯检测器.
复合高斯噪声、Rao检测、协方差矩阵、先验分布
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TN957.51
国家自然科学基金资助项目61101249,61231017;国家973重点基础研究发展计划资助项目2011CB707001;长江学者和创新团队发展计划资助项目IRT0954
2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
46-51,173
