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。     

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。     

利用不变检验证明CFAR特性

在非平稳杂波背景中，背景杂波平均功率的轻微变化会使虚警概率急剧上升。如果利用参考单元采样形成背景杂波功率水平估计，然后自适应调整检测阈值可以控制虚警概率。对于这种自适应阈值检测器，我们利用不变检验概念证明了在一定的弱约束条件下的一类检测器具有ＣＦＡＲ（ＣｏｎｓｔａｎｔＦａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ）性质，揭示了这类ＣＦＡＲ检测器的机理，为此类ＣＦＡＲ检测器提供了通用的证明方法     

辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

杂波背景非均匀导致经典自适应检测方法性能下降,为改善辅助数据缺失环境下的目标检测性能,研究了雷达目标结构化自适应检测方法。利用杂波协方差矩阵斜对称特征,设计了结构化广义似然比检验自适应检测器,提高了杂波谱结构化信息和待检测单元杂波信息的利用率;进一步推导了检测器的实数域表达式。仿真分析表明,所提检测器具有恒虚警率特性,其检测性能对不同杂波相关性具有很好的鲁棒性。在辅助数据缺失环境下,所提检测器性能优于现有典型非结构化和结构化检测器,且这种优势随着辅助数据缺失程度的增大而加大。     

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。     

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。     

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。     

部分均匀海杂波中雷达目标的平滑自适应检测

在部分均匀海杂波环境下,海杂波的瞬时功率波动起伏较大,导致海面目标检测的性能受到影响。为了减小此影响,引入一个平滑因子以实现对杂波功率的控制,提出了平滑〖CD*2〗广义似然比检测器(smooth generalized likelihood ratio test, S GLRT)。通过推导S GLRT的虚警概率表达式,表明其相对于杂波纹理分量的尺度参数具有恒虚警特性。在不增加计算复杂度的前提下,实验结果表明,在部分均匀的海杂波背景下,S GLRT优于GLRT。     

一种双模式双参数杂波图恒虚警检测器的实现

介绍了一种双模式双参数杂波图恒虚警 (constantfalsealarmrate ,CFAR)检测器的系统设计和硬件实现。该检测器采用静态杂波图和动态杂波图两种工作模式 ,分别处理时域平稳和非平稳的杂波环境 ,并且引入双参数恒虚警的工作原理 ,从而显著提高了恒虚警检测单元的检测性能 ,有效地抑制了虚警。同时 ,在硬件设计上采用一种以DSP芯片作为数据处理核心、以EPLD(embeddedprogrammablelogicdevice)作为流程控制中心的结构 ,提高了整个模块的可编程性和设计灵活性 ,并能够满足系统实时处理的要求。     

基于有序统计和自动删除平均的恒虚警检测器

为了增强检测器对干扰的鲁棒性,基于有序统计(OS)方法和自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(MOSAC),其前沿和后沿滑窗分别采用OS和ACCA产生两个局部估计,然后取二者的和作为背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在Swerling Ⅱ型目标假设下,推导出MOSAC在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式,并与其它现有方案进行了比较。仿真结果表明MOSAC在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,均具有较好的检测性能。在杂波边缘引起的非均匀背景中,虚警尖峰比MOSCM减少了一个数量级,并且样本排序时间只有OS和ACCA的1/2。     

High resolution radar target adaptive detector and performance assessment

The high resolution radar target detection is addressed in the non-Gaussian clutter. An adaptive detector is derived for range-spread target based on a novel covariance matrix estimator. It is proved that the new detector is constant false alarm rate (CFAR) to both of the clutter covariance matrix structure and power level theoretically for match cases. The simulation results show that the new detector is almost CFAR for mismatch cases, and it outperforms the existing adaptive detector based on the sample covariance matrix. It also shows that the detection performance improves, as the number of pulses, the number of secondary data or the clutter spike increases. In addition, the derived detector is robust to different subsets, estimated clutter group sizes and correlations of clutter. Importantly, the number of iterations for practical application is just one.     

New CFAR target detector for SAR images based on kernel density estimation and mean square error distance

A new constant false alarm rate (CFAR) target detector for synthetic aperture radar (SAR) images is developed. For each pixel under test, both the local probability density function (PDF) of the pixel and the clutter PDF in the reference window are estimated by the non-parametric density estimation. The target detector is defined as the mean square error (MSE) distance between the two PDFs. The CFAR detection in SAR images having multiplicative noise is achieved by adaptive kernel bandwidth proportional to the clutter level. In addition, for obtaining a threshold with respect to a given probability of false alarm (PFA), an unsupervised null distribution fitting method with outlier rejection is proposed. The effectiveness of the proposed target detector is demonstrated by the experiment result using the RADATSAT-2 SAR image.     

基于投影空间下奇异值分解的海面小目标CFAR检测

提出了一种基于投影空间下奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的杂波抑制方法.在雷达回波数据中,利用待检测单元的邻近单元构造杂波空间,并将杂波空间在投影空间下进行奇异值分解以实现杂波抑制.为此,本文设计了一种全新的检测器,即将正交投影(orthogonal projection,...     

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。     

一种新的基于有序统计的恒虚警处理器

本文提出一种新的基于有序统计的恒虚警检测器。这种新的检测器是广义有序统计单元平均（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＯｒｄｅｒｅｄＳｔａｔｉｓｔｉｃＣｅｌｌＡｖｅｒａｇｉｎｇ－ＧＯＳＣＡ）恒虚警算法。对这种新的恒虚警算法在斯威林２型目标假设下，我们获得了虚警和探测概率的解析表达式。与ＯＳ－ＣＦＡＲ相比，ＧＯＳＣＡ－ＣＦＡＲ在均匀干扰背景和多目标情况下均具有最好的检测性能，并且其参考滑窗单元幅值排序时间还不到ＯＳ－ＣＦＡＲ的一半。     

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.