【摘 要】
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针对距离扩展目标稀疏分布的一般情况,提出了一种改进的基于有序统计的广义似然比检测的稳健算法。该算法采用＂或规则＂,对各种有效距离单元数量假设条件下得出的OS-GLRT检测算
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(60672140,60802088);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0912);“泰山学者”建设工程专项经费资助
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针对距离扩展目标稀疏分布的一般情况,提出了一种改进的基于有序统计的广义似然比检测的稳健算法。该算法采用＂或规则＂,对各种有效距离单元数量假设条件下得出的OS-GLRT检测算法的判决结果进行融合,从而克服了OS-GLRT检测算法对有效距离单元数量估计值比较敏感的问题。所得到的修正OS-GLRT检测算法无需估计有效距离单元数量。通过理论分析证明了恒虚警率性。通过Monte Carlo仿真进行性能分析,说明修正OS-GLRT检测算法的有效性和鲁棒性。由于修正OS-GLRT检测算法无需事先估计有效距离单元的数量,
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