【最新成果】广义高斯噪声背景下基于低比特量化的分布式MIMO雷达运动目标检测方法（视频）

本文背景在于分布式MIMO雷达面临海量数据处理与传输的挑战，而现有低比特量化检测方法存在噪声模型不匹配、计算复杂和门限优化不足等问题。研究目的是在广义高斯噪声背景下，提出一种结合低比特量化、广义Rao检验和动态规划门限优化的运动目标检测方法，以平衡系统资源消耗与检测性能。结论表明，所提方法在检测性能上与广义似然比检验相当，但计算效率更高，且动态规划算法能有效优化量化门限，提升检测性能，为资源受限的雷达系统提供了可行的技术方案。