本文介绍了一项发表于《Remote Sensing》期刊的研究成果。该研究由国防科技大学电子科学学院的潘旭、吴昊、程永强、杨政、华小强和刘红艳等人完成，于2026年6月28日在线发表。论文题为“Radar Target Detection on Matrix Manifolds with Optimal Geometric Measure Selection”，提出了一种基于归一化几何测度比值的矩阵信息几何雷达目标检测框架，旨在解决非均匀杂波环境下传统矩阵信息几何检测器性能受限的问题。
雷达目标检测的核心任务，是在复杂的杂波背景中区分目标回波。随着高距离分辨率和高多普勒分辨率雷达系统的普及，观测场景内的杂波统计特性往往呈现显著的非均匀性和非平稳性。传统的恒虚警率检测器和基于模型的自适应检测器，在杂波边缘、海尖峰或离散散射体等复杂环境中，其性能会严重退化。矩阵信息几何方法将每个距离单元的协方差矩阵映射到黎曼流形上的一个点，并利用几何测度来量化矩阵之间的差异。然而，现有的矩阵信息几何检测器通常依赖经验选择几何测度，且未对杂波的自然起伏进行归一化处理，导致在动态变化的强杂波环境下检测性能下降，并可能产生较高的虚警。
针对上述问题，本文提出了归一化几何测度比值矩阵信息几何（NGMR-MIG）框架。该框架的核心思想是：首先从常用的几何测度中构建一个候选池，包括距离型测度（如对数欧几里得距离和黎曼距离）以及散度型测度（如KL散度、对称KL散度和总KL散度）；然后，针对每个候选测度，计算归一化几何测度比值，即待检测单元与杂波质心之间的偏差，与参考单元固有离散度的比值；最后，选择使该比值最大的测度作为当前环境下的最优测度，并将其对应的比值作为检测统计量，与预设阈值进行比较，从而做出目标有无的判决。
该研究通过理论推导和实验验证，系统阐述了NGMR-MIG方法的原理与优势。研究首先回顾了信号模型和经典矩阵信息几何检测器的基本原理，指出雷达目标检测可归结为二元假设检验问题。在矩阵信息几何框架下，每个距离单元的雷达回波被映射为厄米特正定矩阵，检测问题转化为判断待检测矩阵是否位于由参考单元几何质心所确定的杂波分布区域内。经典方法直接采用待检测单元与几何质心之间的几何距离作为检测统计量，然而在非均匀杂波背景下，杂波单元之间的几何距离本身可能较大，导致固定阈值无法有效区分目标与杂波的自然起伏。
为此，研究提出了内蕴离散度的概念，用以量化参考单元在流形上的平均几何散布程度。在此基础上，归一化几何测度比值被定义为类间偏差与类内离散度之比。对于包含目标的待检测单元，类间偏差增大而类内离散度保持稳定，从而产生较高的比值；对于纯杂波单元，类间偏差与类内离散度相当，比值较低。因此，该统计量具有尺度不变性，能够自然适应局部杂波起伏。在几何解释上，该检测器定义了一个以杂波质心为中心的自适应开球，其有效半径由阈值与参考单元内蕴离散度的乘积决定。在均匀区域，参考单元紧密聚集，边界收缩；在非均匀区域，参考单元散布较大，边界相应扩展。这种机制有效抑制了由异质杂波引起的虚警。
在实验部分，研究采用了仿真数据、实测海杂波数据和实测地杂波数据对NGMR-MIG方法进行了全面验证。仿真数据可视化结果表明，在均匀场景下，参考单元在流形上紧密聚集，目标与杂波质心之间的几何距离远大于杂波内部散布；而在非均匀场景下，参考样本散布增大，单纯依靠几何距离难以从杂波背景中分离目标，这验证了进行离散度归一化的必要性。
在检测性能分析中，研究将NGMR-MIG与基于黎曼距离、对数欧几里得距离、KL散度、对称KL散度和总KL散度的经典矩阵信息几何检测器，以及传统自适应检测器AMF、ANMF和FFT-CFAR进行了对比。在LSS-KU-1.0地杂波数据集上，NGMR-MIG在处理后能够显著增强目标响应，同时将杂波响应维持在较低水平，定量分析表明该方法将目标与杂波的可区分度提高了7.61分贝。在SDRDSP海杂波数据集上，当检测概率达到0.8时，NGMR-MIG相较于最佳对比检测器在两个数据集上分别实现了约5分贝和3.1分贝的性能提升。接收机工作特性曲线实验进一步证实，在低虚警概率区域，NGMR-MIG曲线始终位于其他检测器之上，表明其在保持较低虚警的同时具有更高的检测概率。
为评估对杂波非均匀程度的鲁棒性，研究还进行了混合比例实验。在分布非均匀场景中，参考窗口包含K分布和瑞利分布杂波的混合；在功率非均匀场景中，参考单元具有不同的功率水平。结果表明，随着混合比例的变化，基于KL散度或总KL散度的传统检测器检测概率出现显著下降，而NGMR-MIG保持了相对平坦的检测性能。统计量分布分析显示，在非均匀背景下，传统检测器的纯杂波统计量分布具有长尾特征，导致阈值升高，目标样本易被误判为杂波；而NGMR-MIG通过离散度归一化抑制了长尾效应，使杂波与目标的统计量分布更加可分离，从而在相同虚警概率下检测到更多目标。
研究的主要发现包括：提出了基于归一化几何测度比值的矩阵信息几何框架，能够从候选池中自适应选择最优几何测度；开发了将待检测单元与杂波质心偏差除以参考单元内蕴离散度的检测统计量，在仿真和实测数据上相较于经典矩阵信息几何检测器实现了3至5分贝的检测性能提升。该方法不依赖先验统计假设，为非均匀雷达环境提供了自适应检测工具，有效抑制了杂波起伏引起的虚警。同时，所建立的测度选择与离散度归一化检测范式，将信息几何与雷达信号处理相结合，为动态变化遥感场景下的鲁棒流形检测器设计提供了支撑。当前研究的局限性在于仅考虑单目标假设，以及高维实时处理的计算负担较大。未来工作将探索更精细的流形自适应检测策略，并引入数据驱动的测度选择以实现端到端检测。