摘要：该文在复合高斯海杂波背景下,以逆Gamma分布作为纹理分量的先验分布模型,研究了1阶高斯（First Order Gaussian,FOG）和2阶高斯（Second Order Gaussian,SOG）两类子空间目标的自适应检测问题。采用两步广义似然比（Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT）推导了检测统计量,并分别采用采样协方差矩阵（Sample Covariance Matrix,SCM）、归一化采样协方差矩阵（Normalized Sample Covariance Matrix,NSCM）和定点估计（Function Point Estimation,FPE）作为协方差矩阵估计值,与GLRT相结合,构造出新的自适应检测器。由于该文检测器在设计阶段考虑了海杂波的先验分布模型,且在检测阶段采用了与工作环境相匹配的模型参数,经性能分析与验证,其在检测性能上优于已有匹配滤波（Adaptive Matched Filter,AMF）和归一化匹配滤波（Adaptive Normalized Matched Filter,ANMF）检测器。
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关键词：自适应检测 复合高斯模型 逆gamma纹理 子空间目标
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