带有非相参积累的序列统计恒虚警检测器

雷达检测中,为了改善检测性能经常采用非相参积累的方法以获取高信杂比的目标回波,本文讨论了平方律检波后带有非相参积累的序列统计恒虚警检测器,分析了Swerling起伏目标情况下的检测性能,并介绍了该检测器在实际工作中的一种应用。     

非瑞利杂波环境中的雷达检测

多年来,通常假设雷达视频杂波的幅度概率分布为瑞利分布。在瑞利杂波环境中线性接收机的性能与最佳接收机十分接近,且对数接收机加微分电路或单元平均恒虚警率(CFAR)电路都可实现雷达的CFAR处理。但是,现代雷达的分辨力更加精细,雷达照射区域减小,特别是距离元尺寸很小,实测的雷达杂波幅度概率分布明显偏离瑞利分布,具有较长尾部。这时如仍采用瑞利假设设计雷达检测器,则在实际杂波环境中将使虚警概率增加太多。所以近十几年来,对非瑞利杂波环境中的雷达检测问题进行了广泛的研究,并取得一些重要成果。本文简要论述非瑞利杂波中的雷达最佳检测及CFAR检测,包括雷达杂波概率模型、最佳检测、参量CFAR检测、非参量检测、稳固(robust)检测等。     

脉冲多普勒雷达高度表恒虚警技术

本文介绍了恒虚警技术在雷达高度表中应用的基本原理，讨论了在高斯噪声背景、杂波干扰背景中恒虚警门限ＶＴ的确定方法以及相应的恒虚警措施，确定了基于高速ＤＳＰ芯片实现的自适应恒虚警方法。     

舰载雷达实时虚警仿真技术研究

虚警仿真是雷达系统建模仿真和跟踪算法测试评估中一个重要组成部分。现代舰载雷达接收机通常具有恒虚警(CFAR)检测功能，可以根据回波自适应地调整检测门限以达到恒定的虚警率。本文针对舰载雷达提出了一种通用的实时虚警仿真模型，在仿真模型中主要考虑了系统噪声和海杂波对雷达接收机的影响。最后以K分布海杂波为例，通过计算机仿真验证了虚警仿真模型的有效性。     

一种基于谐波数估计的距离扩展目标检测算法

宽带雷达的目标回波信号分布在多个距离分辨单元内,被称为距离扩展目标。距离扩展目标信号傅里叶变换后在距离频率域可表示为由散射点强度和相对位置决定的不同幅度、频率和相位谐波叠加的谐波过程。将高斯白噪声中距离扩展目标检测问题转换为谐波过程的谐波数估计问题来进行目标检测。给出了高斯白噪声中使用总体最小二乘奇异值分解的谐波数估计的距离扩展目标检测器,对检测器的性能分析表明该检测器具有恒虚警性能。使用模拟数据和实测飞机数据的计算机仿真实验表明,本文提出的检测器比能量积累检测器有更好的检测能力。     

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。     

最佳线性无偏最大选择CFAR检测算法

为了增强恒虚警检测器对杂波边缘的保护能力,基于提出的最佳线性无偏(BLU)恒虚警检测算法,提出了最佳线性无偏选大恒虚警检测器(BLUGO-CFAR)。它的前、后沿滑窗均采用BLU算法来产生局部估计,将其中的最大值作为检测器对杂波功率水平的估计,去设置自适应检测门限。在SwerlingⅡ型目标及瑞利杂波假设下,推导出了它的P_(fa)、P_d、ADT及杂波边缘虚警尖锋的数学解析表达式。分析结果表明,它在均匀背景及多目标环境中的性能均比GOSGO或OSGO获得了改善,它对杂波边缘的虚警控制能力与控制能力强的GOSGO类似。在特殊情况下,BLUGO退化为MX-CMLD。     

准最佳加权有序统计恒虚警检测器

为了提高恒虚警检测器在均匀背景中的检测性能及增强对干扰的鲁棒性,本文提出了一种准最佳加权有序统计恒虚警检测器,并应用了文献[3]提出的自动筛选技术。在Swerling Ⅰ型目标及瑞利杂皮假设下,本文推导出了它的P_(fa)、P_d及ADT的数学解析表达式。分析结果表明,它在均匀背景和杂波边缘背景中的性能均比TM获得了改善,同时对多目标也呈现了较好的鲁棒性。在特殊情况下,QBW退化为CMLD。     

杂波图CFAR平面检测技术

本文提出了一种适合对海浪杂波进行恒虚警率（ＣＦＡＲ）处理和检测的新方法，它有效地改善了常规恒虚警率处理的性能。文中还给出了这种处理方法的硬件实现框图，并就检测性能作定量分析。     

SαS分布下的累积分布检测器

针对对称α稳定（symmetric α stable，SαS）分布背景下局部最优检测（locally optimal detector，LOD）结构复杂、难以进行恒虚警处理的问题，提出一种自适应累积分布检测器（cumulative distribution detector，CDD）。该检测器首先利用累积分布函数对接收信号进行非线性变换，然后再进行匹配滤波处理。根据双参数柯西-高斯混合（bi-parameter Cauchy-Gaussian mixture，BCGM）模型对SαS分布进行近似，在此基础上对CDD的检测性能进行了系统分析，证明了其恒虚警特性，并通过Sigmoid函数对该检测器进一步简化得到了近似累积分布检测器（near CDD，NCDD）。理论和仿真结果都表明，当α较大时，NCDD性能接近LOD，但结构更加简单，更易于恒虚警处理。     

基于投影余角的多普勒雷达几何检测器

针对多普勒雷达信号检测问题, 基于几何代数工具重新审视离散傅里叶变换, 提出了一种以投影余角为检验统计量的多普勒雷达几何检测器。该检测器相对传统功率/包络检测器具有良好的动态压缩性质与恒虚警特性。通过与现有功率/包络恒虚警检测器的对比试验, 表明了几何检测器对背景起伏与强多音信号干扰的优良适应能力, 为雷达检测器设计提供了一种新的视角和工具。     

未知强杂波下基于DP-TBD的雷达弱目标检测

实测回波的弱目标检测往往面临复杂杂波环境,如信杂比过低、难以获取信杂比与杂波分布等先验信息,此时基于杂波建模的弱目标检测前跟踪(track-before-detect,TBD)方法会遇到困难。针对上述问题,本文提出一种新的用于未知强杂波实测数据的弱目标检测算法。依据未知分布、边缘环境等特点通过改进的最大值恒虚警进行杂波预处理,通过压缩多普勒-距离二维数据避免多帧积累使杂波在同一分辨单元产生强度叠加,最后在时间-距离空间改进基于动态规划的TBD算法解决多帧联合后杂波在不同距离单元的范围扩展,消除虚警。实验结果表明,本文算法相比常规方法具有更高的检测概率及更低的估计误差。     

Switching variability index based multiple strategy CFAR detector

A switching variability index （SVl） constant false alarm rate （CFAR） detector is proposed for improving the detection performance of VI-CFAR detectors in multiple targets backgrounds. When the presence of non-homogeneity in CFAR reference windows is indicated by a VI-CFAR detector, a switching- CFAR detector is introduced to optimize the performance of the VI-CFAR detector in homogeneous, multiple targets and clutter edge backgrounds. The structure and parameters selection method of the SVI-CFAR detector is presented. Comparisons with classic CFAR detectors and recently proposed detectors are also given. Theoretical analysis and simulation results show that SVICFAR detector maintains the good performance of the VI-CFAR detector in homogeneous and clutter edge backgrounds, while greatly improving the capacity of anti-multi targets.     

高斯杂波中距离扩展目标的模糊CFAR检测

为提高高分辨雷达的检测性能,提出了一种高斯杂波背景下距离扩展目标的模糊检测方法。该方法采用模糊恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测器代替传统的二进制CFAR检测器,将距离单元值转换成映射到虚警空间的模糊隶属函数值,然后采用模糊积累准则进行积累,得到检测统计量。研究了模糊代数积、模糊代数和两种积累准则,推导出这两种方法虚警概率的数学解析式。仿真结果表明,高斯杂波背景下模糊代数积积累较双门限二进制积累可获得近2 dB的性能改善。同时,模糊检测方法只采用单个检测门限,具有易于调节的优点。     

一种SAR图像目标识别方法

提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性     

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。     

基于最大似然差的智能恒虚警检测器

为了增强恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测器在杂波边缘环境中的鲁棒性,结合无偏非均匀杂波估计CFAR(HCE CFAR)检测器检测概率高和可变性指示CFAR(VI-CFAR)检测器虚警控制能力强的优点,提出一种基于最大似然差(maximum likelihood difference, MLD)的智能CFAR检测器MLD-CFAR。MLD-CFAR通过计算MLD和均值比判断前、后沿滑窗的杂波环境,进而选择相应参考单元和均值类CFAR算法计算检测门限。仿真结果表明,同HCE-CFAR、VI-CFAR和自动删除单元平均CFAR(ACCA-CFAR)检测器等相比,MLD-CFAR在杂波边缘环境中能够保持恒虚警率,提高目标检测概率,减少目标遮蔽现象,在均匀环境中检测损失很小。论文还在一部线性调频连续波雷达上用实测数据验证了算法的正确性和有效性。