基于多模型假设检验方法的地面目标机动检测

The detection of ground target maneuver is the core technique of ground target information processing which is one of advanced topics in the field of multiple sources information fusion. Essentially, it is a multi-distribution detection problem, which includes challenges in the structural difference in distributions and in the mis-specification consideration. Starting with analyzing the essential attribute of the multiple-model hypothesis testing, we consider the detection of ground target maneuver, and study two critical issues on the multiple distribution detection problem: multiple-model approaches and detection rules. On multiple-model approaches side, using the model-set adaption technique, the optimal representative model of model-set covered region under some criterion is proposed when mis-specification exists, and then the composite hypothesis is changed to a simple one. On detection rules side, a 2-SPRT based modified cumulative sum algorithm is presented to handle the mis-specified change-point detection problem; and forced i.i.d. technique is presented to handle the problem of non-i.i.d. likelihood ratio sequence in the dynamic detection. A unified framework will be constructed to fuse the consistence of these two sides sufficiently, and the asymptotic optimality needs to be proved, and then the mis-specified multiple distribution change-point detection problem is solved theoretically. The achievements of this project can further improve the theory and technology of the dynamic change-point detection, and can solve practical problems of ground target information processing, which are of important theoretical value and practical significance.

地面目标信息处理是多源信息融合领域的前沿课题，而地面目标机动检测作为其核心技术，本质是解决多分布变点检测问题，难点在于假设分布的结构不同和错定考虑下的变点决策律设计。本项目拟从剖析多模型假设检验方法的本质入手，深入研究多分布检测问题的两个至关重要的方面：多模型方法和决策律设计。在多模型方法中，针对假设的不同分布结构，利用错定考虑下的模型集自适应技术，提出基于代表模型的多模型假设检验方法，将复合假设转变为简单假设。在决策律设计中，针对错定考虑的变点检测问题，提出一种基于2-SPRT的改进累积和检测算法；利用强制独立同分布思想，解决动态检测的非独立同分布似然比序列问题。宏观考虑两方面的一致性，构建两者的最优融合统一框架，从原理上解决多分布变点检测问题，并进行（渐近）最优性证明与验证。研究成果可进一步完善动态变点检测的理论与技术、解决地面目标信息处理的实际应用问题，具有重要的理论价值与实际意义。

地面目标信息处理是多源信息融合领域的前沿课题，而地面目标机动检测作为其核心技术，本质是解决多分布变点检测问题，难点在于假设分布的结构不同和错定考虑下的变点决策律设计。本文从剖析多模型假设检验方法的本质入手，深入研究多分布检测问题的两个至关重要的方面：多模型方法和决策律设计。在多模型方法中，针对假设的不同分布结构，利用错定考虑下的模型集自适应技术，提出基于代表模型的多模型假设检验方法，将复合假设转变为简单假设。在决策律设计中，针对错定考虑的变点检测问题，提出一种基于2-SPRT的检测算法；利用强制独立同分布思想，解决动态检测的非独立同分布似然比序列问题。宏观考虑两方面的一致性，构建两者的最优融合统一框架，从原理上解决多分布变点检测问题，并进行（渐近）最优性证明与验证。研究成果可进一步完善动态变点检测的理论与技术、解决地面目标信息处理的实际应用问题，具有重要的理论价值与实际意义。.本文的主要结论是：.1．.指出传统描述为多元假设检验问题的地面目标机动检测方法可能造成检测误判的问题，提出一种多分布检测描述，将地面目标机动检测描述为一类特殊的二元假设检验问题。.2．.针对真实的信号分布包含在地面目标机动假设集中的情况，提出一种基于序贯概率似然比（SPRT）多模型假设检验的地面目标机动检测方法，用于检测可能含有不同结构和参数不确定性的未知机动。.3．.针对真实的信号分布不包含在机动假设集中的情况，提出一种基于2-SPRT多模型假设检验的地面目标机动检测方法，强制独立同分布技术思想应用到动态变点多分布检测，用于解决SPRT多模型假设检验检测无下界的问题，并证明其渐近最优性。.4．.提出了一种基于自适应代表模型的多模型假设检验方法，用于解决静态或动态系统中的多分布检测中的不适主导问题。.5．.提出了一种基于CUSUM的多模型假设检验方法，用于动态系统多分布检测中的变点检测问题。