：“存在导向矢量误差的宽带分布式目标稳健检测算法.pdf”
：这篇文档涉及的是一个关于雷达信号处理的学术研究，主要探讨了在宽带分布式目标检测中，由于目标旋转导致的导向矢量误差的问题，并提出了一种稳健的检测算法。
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文章内容摘要：
这篇论文研究了在宽带分布式雷达系统中，由于目标在相干积累期间（Coherent Processing Interval, CPI）的转动引起的导向矢量误差问题。导向矢量是雷达系统中用于指向目标的重要参数，当目标旋转时，这些参数可能不再准确，从而影响检测性能。作者提出了一个稳健的检测算法——稳健广义似然率测试（Robust Generalized Likelihood Ratio Test, RGRLT），该算法利用极大似然估计（Maximum Likelihood, ML）方法和拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier Method）来估计每个距离单元的信号，以得到更稳定的检测器。
通过理论分析，论文证明了提出的RGRLT算法具有恒定虚警率（Constant False Alarm Rate, CFAR）特性，这意味着在不同的环境条件下，算法能保持一致的虚警概率，这对于雷达检测至关重要。此外，通过对比实测的两类飞机数据进行的多个仿真结果，显示了RGRLT算法相比传统的广义似然率算法（Generalized Likelihood Ratio Test, GLRT）在检测性能上有显著提升。
论文关键词包括“稳健检测算法”、“广义似然算法”、“拉格朗日乘子法”和“恒虚警率”，这表明文章的核心内容集中在这些领域，对于分布式雷达系统的设计和优化具有重要的参考价值。
这篇研究为解决宽带分布式雷达中的目标检测问题提供了新的解决方案，特别是在处理目标旋转引起的问题时，提出的稳健检测算法表现出了优越的性能。这对于分布式雷达系统的开发和改进提供了理论依据和技术支持。
