時空間適応処理を用いてレーダー信号におけるターゲットを検出する方法であって、検定統計量を求めるステップであって、ここでx0はテスト信号であり、xkはK個のトレーニング信号であり、αは前記テスト信号内のターゲット信号の未知の振幅であり、λはスケール係数であり、Rは前記トレーニング信号の共分散行列であり、関数maxは最大値を返す、求めるステップと、前記検定統計量を閾値と比較するステップであって、前記ターゲットが存在するか否かを判断する、比較するステップと、を含む時空間適応処理を用いてレーダー信号におけるターゲットを検出する方法。仮説検定問題が以下のように用いられ、ここで、仮説H0は前記ターゲットが前記テスト信号内に存在しないという仮説であり、仮説H1は前記ターゲットが前記テスト信号内に存在するという仮説であり、d0及びdkはそれぞれ、前記テスト信号及び前記トレーニング信号の共分散行列の雑音項である、請求項1に記載の時空間適応処理を用いてレーダー信号におけるターゲットを検出する方法。前記共分散行列Rはランダムであり、確率密度関数pRを有し、前記確率密度関数pRは共分散行列事前確率行列Rバーの関数である、請求項1に記載の時空間適応処理を用いてレーダー信号におけるターゲットを検出する方法。前記未知の振幅αを、前記振幅αの最大尤度推定値で置き換えるステップをさらに含む、請求項1に記載の時空間適応処理を用いてレーダー信号におけるターゲットを検出する方法。図6は、検出問題に対する従来のGLRT処理を示している。従来のGLRT処理によって、結果として、部分均一環境のための既知の適応コヒーレンス推定器ACE:AdaptiveCoherenceEstimatorがもたらされる。その方法において、入力は、テスト信号110及びトレーニング信号120を含む取得信号101を含む。次に、410と420との比430を求める。ここでαはテスト信号の振幅であり、xkはターゲットのないトレーニング信号であり、x0はテスト信号であり、Rは共分散行列であり、f1及びf0はそれぞれ、2つの仮説H1、すなわちターゲットがテスト信号内に存在する、及びH0、すなわちターゲットがテスト信号内に存在しない、の下での尤度関数である。結果としての検定統計量440は、閾値450と比較され、ターゲットの存在が検出される460。本発明の実施の形態は、時空間適応処理STAPを用いてレーダー信号におけるターゲットを検出する方法を提供する。従来の部分均一モデルとは異なり、本発明の実施の形態によって、部分均一モデルに或る先見的知識を組み込んだ確率論的部分均一モデルが用いられる。確率論的部分均一モデルは、追加の電力スケール係数を用いてテスト信号とトレーニング信号との間の電力不均一性を保持する。本発明において、確率論的部分均一モデルによれば、スケール不変一般化尤度比検定は、ベイズの枠組みを用いることにより開発される。したがって、尤度関数は、共分散行列の事前確率分布にわたって積分され、積分された尤度関数が得られる。次に、積分された尤度関数が、決定論的であるが未知のパラメーターである、スケール係数λ及び信号振幅αに対して最大にされる。最後に、積分された一般化尤度比検定GLRTが閉形式で導出される。結果としてのスケール不変GLRTは、適応コヒーレンス推定器ACEの知識支援KAバージョンである。特に、本発明者らのKA-ACEは、サンプル共分散行列及びその重み付け行列としてのアプリオリ行列apriorimatrixRバーの線形結合を用いる。行列Rバーの負荷係数は、アプリオリ行列Rバーの正確度を反映するパラメーターμに対して線形である。本発明は、ターゲットを検出する方法を提供する。確率論的部分均一環境のために知識支援適応コヒーレンス推定器ACEが提供される。ACEは、テスト信号とトレーニング信号との間の電力動揺をモデル化し、外乱共分散行列をランダム行列として扱う。KA-ACEは、白色化行列に用いられる、サンプル共分散行列と事前知識との間の色負荷形態color-loadingformを有する。KA-ACEは、スケール不変であり、様々な応用形態において従来のACEよりも良好に機能することに留意する。図1に示すように、本発明の実施形態は、テスト信号の時空間適応処理STAP及び一般化尤度比検定GLRTを用いてターゲットを検出する方法を提供する。本発明者らのスケール不変GLRTは、適応コヒーレンス推定器ACEの知識支援KAバージョンである。本方法のステップは、従来技術において既知のように、メモリ及び入力/出力インターフェースに接続されたプロセッサ600によって実行することができる。特に、以下の仮説検定問題を用いる。ここで、仮説H0はターゲットがテスト信号内に存在しないという仮説であり、H1はターゲットがテスト信号内に存在するという仮説であり、xkはターゲットのないトレーニング信号120であり、x0はテスト信号110であり、sは推定された既知の応答の配列であり、αはテスト信号の未知の複素数値の振幅であり、d0及びdkはそれぞれテスト信号及びトレーニング信号の外乱共分散行列R0及びRである。トレーニング信号の共分散行列Rは、ランダムであり、確率密度関数pRを有する。確率密度関数pRは、共分散行列事前確率行列covariancematrixpriorprobabilitymatrixRバーの関数である。ベイズの枠組みから、620に対する610の比330である式2、及びスケール係数λに従って、検定統計量T630が求められる。ここで、関数maxは最大値を返し、λは約[1-16]の範囲内とすることができる。式2のGRLTは、に簡約することができる。ここで、L=Kμ1であり、であり、ここでyi=x0-βiαs、β1=1、β0=0であり、である。スカラーλの最大尤度推定値を導出し式3に代入すると、本発明者らの検定統計量Tは、となる。次に、式4の振幅αは、に従って振幅αの最大尤度推定値に置き換えられる。式4のN番目の平方根をとり、関数fx=1/1-xの単調特性を用いると、新たな検定統計量630は、となり、ここでγKA-ACEは誤警報の確率に従う閾値を表す。確率論的部分均一環境の場合のKA-ACEは、白色化行列が、サンプル共分散行列Sと事前知識の共分散行列Rバーとの間の線形結合を用いるであることを除いて、標準的なACEの形態をとる。事前知識の重み付け係数は、μによって制御される。事前行列がより正確であるとき、すなわちμが比較的大きいときに、KA-ACEが事前行列Rバーに対しより重みをおくことは理に適っている。それと比較して、従来のACEも同じ形態をとるが、サンプル共分散行列Γ=Sによって与えられる白色化行列を用いる。検定統計量は、最終的に閾値350と比較され、ターゲット信号130がテスト信号110内に存在するか否かが検出される360。本発明の実施の形態は、ターゲットを検出する方法を提供する。確率論的部分均一環境のために知識支援適応コヒーレンス推定器ACEが提供される。ACEは、テスト信号とトレーニング信号との間の電力動揺をモデル化し、外乱共分散行列をランダム行列として扱う。KA-ACEは、白色化行列に用いられる、サンプル共分散行列と事前知識との間の色負荷形態color-loadingformを有する。KA-ACEは、スケール不変であり、様々な応用形態において従来のACEよりも良好に機能することに留意する。本発明を、好ましい実施形態の例として説明してきたが、本発明の精神及び範囲内で他のさまざまな適合及び変更を行えることが理解されるべきである。したがって、本発明の真の精神及び範囲内に入るすべての変形及び変更を包含することが、添付の特許請求の範囲の目的である。