信息几何作为研究统计学和信息论而发展的新的理论体系,将信息论与几何方法相结合,通过构建流形挖掘数据的几何结构特征,为雷达目标检测提供了新的理论方法。本文基于信息几何的雷达目标检测方法,以增强流形上目标与杂波差异性特征为目标,研究流形上的目标增强检测问题,提出了增强检测的新方法,为进一步改善复杂背景下的目标检测性能提供可靠的理论方法和技术途径。第一章的绪论强调了研究复杂背景下目标检测新方法的需求,简述了雷达目标检测信息几何方法的新思路,介绍了雷达目标检测方法的研究现状。第二章介绍了信息几何的基本概念,并从矩阵信息几何的基础与原理出发,介绍了矩阵流形以及相应的几何检测模型,为后续各章目标特征增强的检测方法研究奠定基础。第三章提出了矩阵PCA降维的目标增强检测方法,设计了基于PCA的矩阵CFAR检测器。分别研究了经验均值估计和正则化Burg估计下的矩阵PCA降维检测方法,仿真和实测数据实验均验证了该方法在低维具有更好的检测性能。第四章研究了基于流形降维的目标增强检测方法。将降维从欧氏空间扩展到流形,在低维流形增强目标与杂波差异性特征。提出了基于流形PCA降维的目标增强检测方法,在映射矩阵的正交约束下,将降维问题转化为Grassmann流形的优化问题,并进行映射矩阵的优化求解,在低维流形获得了较好检测性能。提出了一种基于最大化检测统计量的流形降维目标增强检测方法,建立了最大化目标和杂波差异性特征的目标函数,实验分析了该方法在低维流形的检测性能。同时,将目标检测问题视为目标与杂波的分类问题,根据监督分类原理,提出了基于流形监督降维的目标增强检测方法,保持了目标与杂波在低维流形的最大区分度,获得了较好的检测性能。第五章精炼了全文主要工作和创新点,并提出了后续需深入研究的问题。本文研究成果不仅提供了流形上目标特征增强与检测的方法途径,还丰富了雷达目标检测的几何方法,为深入探索流形结构与目标与杂波差异性特征的联系提供了思路,同时为突破复杂背景下目标检测的性能瓶颈提供了新的理论方法和技术手段。