基于自动筛选技术的分布式CFAR检测算法

针对多传感器分布式恒虚警率(CFAR)检测技术在杂波环境下的应用,基于广义有序统计(OS)和自动筛选技术,提出了一种新的分布式多传感器目标检测算法。首先利用广义有序统计(OS)恒虚警算法来得到各传感器的杂波/噪声电平估计,然后将检测单元电平与估计得到的杂波/噪声电平比较,得到各传感器的局部判决。采用"OR"或者"AND"融合准则在融合中心形成全局判决,得到有无目标的判决。多目标引起的非均匀背景中,采用了自动筛选技术,使得干扰目标进入后沿滑窗的机会变小,对于干扰目标有较好的鲁棒性。在假定目标服从Swerling II起伏的情况下,导出了相应的检测概率与虚警概率闭式解。最后,给出了多种检测器数值和图表分析的比较结果,表明了该方法的有效性和优越性。     

二中择小修正型单元平均检测器性能研究

本文研究单元平均检测器在高斯杂波背景、x~2目标模型、多目标环境中的检测性能。得到了检测概率和虚警概率的一般表达式和道推计算公式。针对参考单元中的干扰目标对检测概率的抑制效应,提出了二中择小修正型方案。并针对Swerling目标模型进行了理论分析,结果表明,方案能较圆满地解决这一问题。     

扩频通信中PN码平方律捕获检测性能的统计研究

对于任何一种扩频通信PN码捕获系统来说,捕获性能在很大程度上取决于检测概率和虚警概率。在常用的平方律PN码捕获检测器中,相关器输出信号的概率密度函数是估计检测概率和虚警概率的重要依据。本文采用一种抽样数据方法导出了这个概率密度函数表达式及检测概率和虚警概率表达式,并通过了计算机仿真验证。本文研究的结果对于研究扩频通信理论和在实际系统中设计调整各种关键参数指标都是非常有用的。     

极低信噪比环境下含近邻约束的改进唐检测判决算法

极低信噪比环境下的伪码连续波测量雷达初始粗同步捕获过程中,为了增加唐检测判决算法的灵敏度,除门限条件外,引入前后两次单次检测捕获的伪码相位估计值之差在一定范围内的近邻约束作为上/下行计数器值增减的条件。通过对唐检测判决过程建立马尔可夫链模型,对引入近邻约束的改进唐检测算法的检测性能进行了理论分析与推导。仿真结果表明,将近邻约束引入唐检测判决算法,可以在检测概率几乎不变的情况下,大幅度降低虚警概率,即改进算法明显地增强了对微弱信号的检测能力,且检测速度不受影响。     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。     

贝叶斯检测跟踪联合处理的检测阈值设置方法

基于贝叶斯理论的检测跟踪联合处理方法能够利用目标的运动模型在帧数据间以概率的形式对信号进行积累,从而提高系统的检测性能。然而,在Neyman-Pearson准则下,该方法很难根据系统要求的虚警概率计算检测阈值,影响了该方法的应用范围。在综合分析基于贝叶斯理论的检测跟踪联合处理方法的基础上,针对Neyman-Pearson准则,详细推导了系统虚警概率同检测阈值之间的关系,并在观测噪声为高斯白噪声的情况下给出了检测阈值的近似闭式解。利用该闭式解,可以按照系统要求的虚警概率计算检测阈值,从而使得实际系统的虚警概率满足要求。最后,计算机仿真实验验证了该闭式解的有效性。     

单脉冲雷达扫描方式分析与仿真

针状波束单脉冲雷达作为跟踪雷达对目标进行跟踪时,首先需要在指定空域完成目标的搜索捕获,而后再进入跟踪状态。雷达扫描方式的不同对目标的捕获性能特别是捕获概率的影响也较大。基于已有的研究对几种常用的扫描方式进行了分析与仿真,比较了各自的优劣情况,给出一种最优化思想及实现方法。仿真结果表明,螺旋形扫描性能最好,但是对系统性能要求较高,栅形扫描对系统要求较低,但扫描性能最差,其他扫描方式性能居于上述扫描方式之间。     

求解探测概率门限因子的一种重要度抽样方法

在不同探测环境下确定探测概率时 ,首先需要根据给定的虚警率来确定相应的探测概率门限因子 ,这时需要在杂波和被检测单元的概率分布密度函数已知条件下 ,对其进行积分 .实际应用中 ,概率分布密度函数非常复杂 ,这时直接积分法很难奏效 ,必须用数值模拟法来解决 .但常规的 Monte Carlo方法在模拟像虚警概率这类小概率事件时既耗费机时 ,精度又差 ,目前国际上正在研究应用重要度抽样法(Importance Sampling)来解决该问题 .本文在前人研究成果的基础上 ,针对两大类雷达探测处理器——单元平均恒虚警 (CA-CFAR)和修整平均恒虚警处理器 (TM-CFAR) ,对相应的重要度抽样方法进行了研究和推导 ,结果表明方法高效可靠.     

脉冲雷达高度表多距离门自动检测

对脉冲限制雷达高度表回波脉冲展宽的特点,提出一种改进的基于多距离门的二进制积累检测算法。给出了该算法的数学模型,并对算法的门限及积累权重系数进行优化,同时给出了该算法虚警概率的计算方法。最后,对该检测方法与传统二进制积累检测算法就检测性能给予比较。仿真结果表明,其检测性能较传统的二进制积累检测有一定的改善和提高。     

机载监视雷达地杂波背景中的CFAR检测方法

在充分考虑了具体雷达体制和工作环境的基础上认为,采用二维有序统计恒虚警处理方法(2D OS CFAR)适合于机载监视雷达地杂波背景中的恒虚警概率(constantfalsealarmrate,CFAR)检测。同时,对该方法在不同杂波背景、不同窗口大小、不同干扰数目时的检测性能进行了理论分析和实验仿真。仿真结果表明,该方法能有效地提高机载监视雷达对地工作方式时的CFAR检测能力。     

基于GM-PHD滤波的空间邻近多目标跟踪算法

针对传统的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器在跟踪空间邻近目标时存在错误估计、虚警和漏警问题,本文提出了一种改进算法.首先,提出一种权值重分配方案,对目标的高斯分量权值进行重分配,以提高目标邻近时GM-PHD滤波器的...     

量测点迹空间聚类的多传感器多帧检测算法

针对强干扰环境下微弱目标检测算法运算复杂度高、虚假目标数量多等问题, 利用目标量测点迹在多传感器之间的分布特性及目标能量的可累加性, 提出一种量测点迹聚类的多帧检测算法。该算法首先利用同源检测对多传感的器量测点迹的有效性进行判断,实现杂波/噪声剔除;其次在空间和时间两个维度对目标的能量进行积累实现微弱目标检测。仿真结果和性能分析表明, 该算法能够大幅降低运算复杂度, 提高虚假目标的抑制能力, 并能够提升微弱目标的检测概率, 验证了该算法的有效性和工程的可行性。     

Novel clutter map CFAR algorithm with amplitude limiter

The traditional clutter map constant false alarm rate (CM-CFAR) detector is affected by interference and self-masking[1] which will cause the low probability of detection. To solve these problems, a novel algorithm named clutter map CFAR with amplitude limiter (ALCM-CFAR) is proposed, in which the amplitude of the input signal is limited by a filter. The simulation results prove the effectiveness of ALCM-CFAR algorithm.     

基于动态规划和置信度检验的小目标检测

在目标检测、识别与跟踪系统中,弱小目标的检测是需要解决的关键技术之一。提出了一种基于动态规划与轨迹置信度检验的弱小目标检测方法。该方法利用动态规划方法积累目标能量,然后进行门限判决和对候选目标轨迹进行置信度检验,从而剔除假目标,给出目标信息。该算法针对白噪声背景条件下的图像目标检测,解决了低信噪比条件下运动点目标的检测问题,算法结构简洁,易于进行软硬件分割。最后给出其实验结果。     

基于Gamma分布的优化SAR目标检测

在Gamma分布条件下,研究了SAR目标检测,得到了阈值系数与恒虚警关系,提出了阈值选择理论及其简单实现方法,优化了杂波均值估计并给出了其无偏鲁棒算法,这样在目标检测中不经过噪声抑制过程但具有抗噪能力,并且参数估计没有偏差。实际SAR数据测试结果表明该方法的检测效果优于双参数恒虚警算法。     

高分辨率SAR图像中车辆群目标检测的研究

研究了对SAR图像中车辆群目标的检测问题。采用统计检测的方法进行了理论分析,得到了3种检测算法的参数估计及检测门限的计算公式,提出了一种改进的综合目标检测算法。检测结果表明,采用常规双参数CFAR检测算法和单视标准CFAR检测算法存在较多的虚警,而采用改进的综合目标检测算法,检出目标准确,目标细节清晰,虚警很少,具有优良的检测性能。同时给出了该算法的滤波算子构造方法、参数选取方法及最佳参数。     

基于标签多贝努利多传感器组网目标跟踪算法

随着电磁环境的日益复杂, 强干扰和高杂波带来的目标低检测概率问题日益突出, 给探测系统准确估计监测区域内目标个数以及目标状态带来了新的挑战。针对低检测概率问题, 提出随机有限集框架下基于标签多贝努利(labelled multi-Bernoulli, LMB)多传感器组网目标跟踪算法。该算法首次将LMB框架应用到不同探测范围的多传感器组网目标跟踪场景中, 实现了多目标跟踪目标数和相应状态稳定估计。仿真结果表明, 所提方法不仅能在低检测概率条件下获得目标稳定的航迹估计, 及时捕捉目标新生、消亡等事件, 还能有效叠加不同传感器不同探测范围, 充分发挥多传感器优势。     

遗传算法在分布式探测系统性能评估中的应用研究

分布式探测系统在军事应用领域受到越来越高的重视 .要得到分布式探测系统的探测性能需要求解非线性方程组 ,对于简单情况可以得到精确解 ,但是 ,当各分布式探测器本身的探测概率和虚警概率的导数无法得到时 ,用非线性方程组的理论来求解就很困难 .本文将遗传算法应用到分布式探测系统性能评估中 ,使该问题得到很好的解决 ,为遗传算法在分布式探测系统性能评估中的全面应用奠定基础 .