作者：黎炎,李哲,陈扬,王剑,胡丹晖,吴驰 单位：南京理工大学 出版：《南京理工大学学报》2018年第06期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJLG2018060140 DOC编号：DOCNJLG2018060149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了降低对训练样本的需求，针对雷达扩展目标检测问题，该文提出了降秩广义似然比检验(R-GLRT)检测器和降秩Wald(R-Wald)检测器。利用噪声子空间对应的特征矩阵代替采样协方差矩阵，降低了训练样本不足时小训练样本带来的估计误差。仿真结果表明，当训练样本不足时，所提出的降秩检测器能够提供较高的检测概率，且R-GLRT检测器具有比R-Wald检测器更高的检测概率；当训练样本充足时，与常规自适应检测器相比，2种降秩检测器也能够提供较高的检测概率。

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