摘要：复合高斯杂波中的纹理分量决定了杂波的非高斯性,而纹理分量的不确定性会影响常规检测器的性能。基于Bayes框架,该文采用先验分布描述杂波纹理分量的不确定性,分析先验模型选择对检测器检测性能与稳健性的影响。先验信息模型包括无信息先验分布和有信息先验分布。无信息先验分布包括Jeffery先验模型和广义无信息先验模型两种,所得到的检测器结构就是归一化匹配滤波器（NMF）。有信息先验模型采用共轭先验分布,得到的是一种知识辅助的归一化匹配滤波器（KA-NMF）,该检测器结构与判决门限都是先验分布参数的函数,该文分析了KA-NMF检测性能对先验分布参数的敏感性。进一步采用无信息先验模型描述先验分布参数,可以获得分层Bayes归一化匹配滤波器（HB-NMF）。计算机仿真与实测海杂波数据分析结果表明,HB-NMF的性能与分布参数无关,稳健性优于KA-NMF,而检测性能优于NMF。

关键词：信号检测 复合高斯杂波 纹理分量 先验信息模型 贝叶斯方法 

单位：西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安710071 空军工程大学信息与导航学院 西安710077