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A novel approach to robust radar detection of range-spread targets

机译：鲁棒的雷达探测范围扩展目标的新方法

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This paper proposes a novel approach to robust radar detection of range-spread targets embedded in Gaussian noise with unknown covariance matrix. The idea is to model the useful target echo in each range cell as the sum of a coherent signal plus a random component that makes the signal-plus-noise hypothesis more plausible in presence of mismatches. Moreover, an unknown power of the random components, to be estimated from the observables, is inserted to optimize the performance when the mismatch is absent. The generalized likelihood ratio test (GLRT) for the problem at hand is considered. In addition, a new parametric detector that encompasses the GLRT as a special case is also introduced and assessed. The performance assessment shows the effectiveness of the idea also in comparison to natural competitors. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文提出了一种新的方法，可以对未知协方差矩阵的高斯噪声中嵌入的距离扩展目标进行鲁棒的雷达检测。这个想法是将每个测距单元中有用的目标回波建模为相干信号和随机分量之和的模型，这使得在存在失配的情况下，信号加噪声的假设更加合理。此外，当不匹配不存在时，插入随机分量的未知功率，以从可观察值估计，以优化性能。考虑针对当前问题的广义似然比检验（GLRT）。此外，还介绍并评估了一种新的参数检测器，该检测器将GLRT作为特殊情况包含在内。与自然竞争者相比，绩效评估也显示了该想法的有效性。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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