本研究は、ターゲット検出の問題に取り組み、広く知られるRX（受信機）手法に基づいている。RX手法は、雑音を多変量ガウス分布としてモデル化し、カーネル法を用いて非線形分布への拡張がされている。しかし、カーネルRXは複雑な雑音に対応できる一方で、雑音ピクセルが増えると計算資源を多く必要とする。そこで、本研究では、カーネルRXにおけるガウスカーネルを近似するためにランダムフーリエ特徴を提案し、非線形性の精度を維持しつつ、計算コストをハイパーパラメータによって抑制することを目指している。合成データおよび実世界の画像ターゲット検出問題に関する結果は、提案手法の空間的および時間的効率の向上を示しつつ、高い検出性能を提供している。