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Persymmetric Adaptive Radar Detectors

机译：超对称自适应雷达探测器

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In the general framework of radar detection, estimation of the Gaussian or non-Gaussian clutter covariance matrix is an important point. This matrix commonly exhibits a particular structure: for instance, this is the case for active systems using a symmetrically spaced linear array with constant pulse repetition interval. We propose using the particular persymmetric structure of the covariance matrix to improve the detection performance. In this context, this work provides two new adaptive detectors for Gaussian additive noise and non-Gaussian additive noise which is modeled by the spherically invariant random vector (SIRV). Their statistical properties are then derived and compared with simulations. The vast improvement in their detection performance is demonstrated by way of simulations or experimental ground clutter data. This allows for the analysis of the proposed detectors on both real Gaussian and non-Gaussian data.
机译：在雷达检测的一般框架中，高斯或非高斯杂波协方差矩阵的估计是重要的一点。该矩阵通常具有特定的结构：例如，对于使用对称间隔线性阵列且脉冲重复间隔恒定的有源系统，就是这种情况。我们建议使用协方差矩阵的特定全对称结构来提高检测性能。在这种情况下，这项工作为高斯加性噪声和非高斯性加性噪声提供了两个新的自适应检测器，它们是通过球不变性随机矢量（SIRV）建模的。然后推导它们的统计属性，并与模拟进行比较。通过模拟或实验性地物杂波数据证明了其检测性能的巨大提高。这允许在实际的高斯和非高斯数据上分析所提出的检测器。

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