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多通道信号检测问题是雷达、通信和医疗等领域的主要研究课题之一,经典的信号检测方法存在的问题主要有全空时处理计算量大,实际非均匀环境中符合独立同分布条件的训练样本较少,由此导致信号检测性能下降以及实时运算困难。本文针对经典多通道信号检测方法中存在的问题,采用Krylov子空间方法迭代地计算空时二维权向量,并利用杂波数据在脉冲域的平稳性,将杂波近似为AR模型。在此基础上,研究Krylov子空间自适应匹配滤波器和Krylov子空间多通道参数化自适应信号检测方法,主要工作及相关结论包括:1、将Krylov子空间方法应用于AMF检测器,并分析迭代过程中产生的一系列KAMF检测器的虚警概率。杂波协方差矩阵具有低秩校正结构形式时,采用共轭梯度法收敛速度快,且迭代至r(10)1次时有较好的检测性能。根据极端Ritz值的快速收敛性、?R-正交投影定理和Wishart分布分析KAMF检测器在各迭代次数下的虚警概率,并给出1?k?r(10)1时的近似理论表达式。基于仿真及实测数据对虚警概率及检测概率作验证,理论分析及仿真结果均说明KAMF检测器的虚警概率介于MF和AMF之间。同时,迭代次数k(28)r(10)1时,检测概率优于AMF。2、将Krylov子空间方法应用于多通道参数化自适应信号检测,采用共轭梯度法解Wiener-Hopf方程,得到一系列的KPAMF检测器。迭代完成时,KPAMF与PAMF的检测性能一致,且多数情况下,KPAMF能在较少的迭代次数内收敛,达到进一步降低运算量的目的。同时,杂波协方差矩阵的条件数较大时,采用预处理的共轭梯度法可降低条件数,提高检测器收敛速度。另一方面,对干扰占主导地位的杂波,AR模型的阶数、参数与干扰个数及干扰参数有关,且预测向量的自相关矩阵具备低秩校正结构。基于AR仿真数据、干扰模型及实测数据论证了以上KPAMF检测器的相关性质及方法。3、对功率谱非均匀和统计分布非均匀的杂波环境建模,并将KAMF检测器和KPAMF检测器应用于非均匀环境中的目标检测。仿真结果表明,由于非均匀环境下有效训练样本不足,KPAMF检测器和PAMF的杂波抑制效果优于KAMF检测器和AMF。同时,KAMF检测器在特定迭代次数下的检测效果优于AMF,KPAMF检测器在较少的迭代次数内接近于PAMF的检测效果,论证了KAMF检测器和KPAMF检测器的相关性质及结论。