非均匀噪声下基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法

为了解决雷达检测算法在非均匀噪声环境下目标检测性能严重下降的问题,在分析实际回波杂波分布特性的基础上,提出了一种基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法,通过双剔除门限将极大极小干扰信号从参考窗口中剔除,实时精确估计背景噪声功率.经过与各检测算法仿真对比,该算法在多目标干扰、遮挡和杂波边缘干扰等非均匀背景噪声环境下仍具有最优的检测性能和鲁棒性.结果表明,所提出的目标检测算法在非均匀噪声环境下具有良好的检测性能.     

基于排序的自动剔除Switching-CFAR检测器

针对传统恒虚警(Constant False-Alarm Rate,CFAR)检测器在非均匀噪声环境下检测性能较差的问题,本文提出了一种基于排序的自动剔除Switching-CFAR(Automatic Censoring Switching-CFAR Detector Based on Sorting,ACS-CFAR)检测器.选择参考窗中间单元为测试单元,其余单元按照幅值升序排列,根据两个分界点位置参数,选择合适的参考单元集进行背景噪声功率估计以及结合参考单元数和目标恒虚警率计算相关系数,得到最优检测门限.经过仿真对比,ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境下检测率为98.73%,接近于单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器;在非均匀噪声环境下检测率为98.16%,优于可变索引恒虚警(VI-CFAR)和自动删除平均恒虚警(ACCA-CFAR)检测器,虚警率误差均控制在0.10%以内.结果表明,本文提出的ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境以及杂波和多目标干扰环境下均具有较好的检测性能.     

基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警目标检测算法

针对传统恒虚警目标检测算法在非均匀噪声环境下虚警率过高的问题,提出一种基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警(dual censoring threshold based on maximal reference cell-constant false alarm rate,DCT-MRC-CFAR)目标检测算法.基于参考窗最大值参考单元得到剔除比较门限,通过比较,剔除极大值参考单元,根据剩余参考单元的数量选择参考窗中剔除后剩余参考单元或者参考窗中全部参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限.与其他算法进行仿真对比,DCT-MRC-CFAR算法在均匀噪声环境下,检测性能接近于单元平均恒虚警(cell averaging-constant false alarm rate,CA-CFAR)算法;在非均匀噪声环境下,检测性能较稳定,且优于自动删除单元平均恒虚警(automatic censored cell averaging-constant false alarm rate,ACCA-CFAR)和自动双删除单元平均恒虚警(automatic dual censored cell averaging-constant false alarm rate,ADCCA-CFAR)算法.结果表明,提出的DCT-MRC-CFAR目标检测算法在均匀和非均匀噪声环境下,均具有较优和较稳定的检测性能.     

基于OS和UMVE的最大选择恒虚警检测算法

为了提高恒虚警检测器在多目标环境下的检测性能及有效控制杂波边缘环境中虚警率的上升,基于结合高效的无偏最小方差估计(UMVE)算法提出了一种新的最大选择恒虚警检测算法(OSUMGO-CFAR),它的前、后沿滑窗分别采用OS和UMVE方法得到两个局部估计,将其中的最大值作为背景杂波功率水平估计,去设置自适应检测门限。在SwerlingⅡ型目标假设下,推导了该算法在均匀背景下的矩产生函数MGF、平均判决阈值ADT、多目标环境下检测概率Pd和杂波边缘环境中虚警尖峰的数学解析表达式。采用数值计算的方法,将恒虚警损失及虚警尖峰分别作为衡量算法在多目标和杂波边缘环境下性能优劣的标准。分析结果表明,该算法在多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中的性能,均比OSTMGO和GOSGO算法得到了改善。     

基于威布尔分布杂波模型的加权有序统计模糊CFAR检测算法

为了解决有序统计恒虚警(order statistic constant false alarm rate,OS-CFAR)、有序统计最大选择恒虚警(order statistic greatest of-constant false alarm rate,OSGO-CFAR)和有序统计最小选择恒虚警(order statistic smallest of-constant false alarm rate, OSSO-CFAR)检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,基于威布尔分布模型和模糊量化的软决策方法,提出了一种加权有序统计量的模糊恒虚警(weighted order statistic and fuzzy rules constant false alarm rate, WOSF-CFAR)检测算法。通过计算 Leading和Lagging子窗口对应的模糊隶属函数值,采用代数积、代数和、最大选择和最小选择4种融合规则对2个子窗口的模糊输出量进行融合,并与比较门限进行比较判别目标有无。仿真表明,提出的检测方法与OSGO-CFAR, OSSO-CFAR算法相比,在均匀噪声、杂波边缘干扰和多目标干扰环境下均具有较好的检测性能,尤其是采用代数积融合规则时,检测性能最优,且提出的检测算法在均匀噪声环境下也具有最佳的检测性能。     

基于双剔除门限的Switching-CFAR目标检测算法

为了解决传统的目标检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种基于双剔除门限的Switching-CFAR（switching-constant false alarm rate based on dual censoring thresholds,DCS-CFAR）目标检测算法。基于参考窗参考单元样本期望值和测试单元,得到双重剔除功率比较门限。通过双重比较,剔除参考窗中极大值参考单元,根据剩余参考单元数,选择合适的参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限。在Matlab环境下,通过蒙特卡洛方法和SwerlingII模型对DCS-CFAR目标检测算法的关键参数,以及在各种仿真环境下与其它目标检测算法的检测性能进行了仿真对比分析,DCS-CFAR目标检测算法在均匀背景噪声下,检测率为98.76%,接近于CA-CFAR算法;在杂波和多干扰目标环境下,检测率分别为97.83%和98.23%。在均匀和非均匀噪声环境下,DCS-CFAR检测算法均优于ACCA-CFAR和GO-CFAR算法。结果表明,提出的DCS-CFAR检测算法在均匀和非均匀噪声环境下, 均具有良好的检测性能。     

非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究

为了提高电子侦查系统中对非平稳噪声环境下线性调频连续波信号的实时检测能力,提出了一种对信号进行分段检测的低复杂度算法.根据假定最大调频斜率设定窗函数宽度,将截获信号均匀分割为多个序列,在每个时间序列内建立短时谐波模型,并采用多个正交窗函数对信号进行加权离散傅里叶变换.在此基础上,推导出符合F分布的检测模型.该模型与噪声功率无关,因此检测前无需统计噪声功率,可对非平稳噪声环境下的信号进行恒虚警率检测.仿真分析了影响该算法性能的参数,通过与单窗口检测算法对比,验证了该算法在非平稳噪声环境下优良的检测性能.      

利用相位特征筛选参考单元的改进CFAR方法

在传统单元平均恒虚警的基础上，提出一种利用相位特征筛选参考单元的改进恒虚警方法：通过判断连续脉冲回波在同一参考单元时的相位线性情况，剔除相位线性度强的参考单元，形成待检测单元适应性更好的检测门限，并通过仿真与实测数据测试，对比该算法与其他均值类恒虚警算法在不同环境背景下的检测性能。结果表明：在均匀单目标背景下，改进的恒虚警算法与单元平均恒虚警检测性能相当，比其他均值类检测器检测性能更好；而在多目标环境与杂波边缘环境下，改进的恒虚警算法相比其他均值类恒虚警算法能更好地避免目标遮蔽现象，检测性能更好。     

一种非均匀背景下的多策略CFAR检测器

为了提高非均匀背景下的雷达目标恒虚警(CFAR)检测性能,该文基于变化指数CFAR(VI-CFAR)检测器,提出一种多策略CFAR(MS-CFAR)检测器。该检测器通过对参考窗中的杂波背景进行估计,自适应选择单元平均CFAR(CA-CFAR)、逼近CFAR(AC-CFAR)和交互式CFAR(S-CFAR)中的一种作为最优检测策略。仿真结果表明,MS-CFAR在继承了VI-CFAR优点的基础上,在均匀背景、杂波边缘和多目标干扰等背景下都表现出更好的检测性能,且具有更稳健的抗杂波边缘和抗多目标干扰性能。     

CMCAM恒虚警率检测器性能分析

分析了CMCAM恒虚警率(CFAR)检测器在杂波边缘中的性能.在斯威林Ⅱ型目标假设下给出了它在杂波边缘情形中虚警尖峰的数学解析表达式,并与经典的有序统计(OS)恒虚警率检测器进行了比较.分析结果表明在杂波边缘环境中CMCAM检测器的虚警控制能力比OS检测器有效,当r≤7时它的虚警尖峰比OS检测器的虚警尖峰要低1-2个数量级,当7相似文献   

一种毫米波防撞雷达频域恒虚警处理新方法

针对毫米波防撞雷达中目标信号检测虚警率高的问题,提出一种基于有序统计量在瑞利分布杂波背景下的频域恒虚警检测(OS-CFAR)的方法。该方法通过对雷达差频信号的频谱进行检测,对检测后的信号进行杂波对消,使系统从雷达中频信号的频谱中检测出目标信号的谱线并滤除杂波。准确检测目标的同时去除干扰,从而降低目标信号检测虚警率。仿真结果证实了该方法适用于多目标干扰环境,能有效对抗杂波干扰,具有良好的虚警控制能力,提高了雷达系统的有效性。     

一种新的基于删除平均和单元平均的恒虚警率检测器

基于删除平均(CM)和单元平均(CA)提出了一种新型的恒虚警率检测器(CMCAM—C5、CFAR)，它采用CM和CA产生局部估计，再对二者平均实现对杂波功率估计。在SwerlingⅡ型目标假设和均匀背景下，推导出了它的检测概率(Pd)、虚警概率(Pfa)和平均判决阈值(ADT)的解析表达式，并与有序统计(0S)恒虚警率(CFAR)检测器进行了比较。分析结果表明在均匀背景和多目标环境下CMCAM—CFAR检测器的性能均优于0S—CFAR检测器的性能。     

威布尔杂波背景下的恒虚警检测

讨论了线性检波下威布尔杂波背景的恒虚警检测问题.对均匀杂波情形,由矩估计方法得到了参数估计的解析表达式,并分析了基于矩估计得到的恒虚警检测器的检测性能,结果表明:这种方法得到的估计参数的方差比由极大似然估计得到的要小,且基于此法的恒虚警检测损失比基于极大似然估计和次序统计量估计的也要小.对非均匀杂波情形,提出了贝叶斯恒虚警检测器,检测性能分析表明:贝叶斯恒虚警检测器的检测效果明显优于基于矩估计的恒虚警检测器,比基于极大似然估计和次序统计量估计的检测器效果好,且样本数越小效果越明显.     

非均匀杂波环境STAP方法研究

分析了非均匀杂波对STAP算法性能的影响,在此基础上提出了一种非均匀杂波环境下STAP杂波抑制方案．该方案首先通过训练样本加权法抑制功率非均匀现象,然后利用干扰点替代法消除干扰目标和孤立干扰对STAP算法的影响,最后通过常规STAP算法实现对目标的检测．计算机仿真结果验证了有效性．     

基于鲁棒主成分分析的SAR舰船检测

针对单极化SAR舰船目标恒虚警检测无标准杂波模型可选,且多目标情况下易发生目标检测不完整和弱目标丢失的问题,该文提出一种基于鲁棒主成分分析(robust principle component analysis,RPCA)的舰船检测方法,通过利用SAR图像中内在的海面低秩属性和舰船目标的稀疏属性,借助推导的增量Lagrange乘子算法,将SAR图像分解为低秩图像、噪声图像(两者之和对应海面)和稀疏图像(对应舰船)的和,从而一次性实现目标检测和杂波抑制,不依赖任何杂波模型和检测统计量。仿真实验验证了增量Lagrange乘子算法的有效性。实测数据处理实验中与平均单元恒虚警检测法和均方误差恒虚警检测法进行了对比,结果表明该方法可以正确从海杂波中检测出舰船目标,具有良好的鲁棒性。     

AMTD系统频域双参数恒虚警性能分析

在机载雷达动目标检测系统中 ,用于目标检测的Doppler通道中的杂波剩余严重影响着系统检测性能。为在一定的虚警概率下提高系统的检测概率 ,针对抑制杂波后目标检测 Doppler通道存在 Rice分布干扰的情况 ,提出一种频域双参数恒虚警 (bi- parameter constant false alarm rate,BP- CFAR)处理方法。BP- CFAR处理方法分别在频域与距离域估计干扰的均方差与均值 ,取其线性组合作为各通道的检测判决门限。在频域存在杂波剩余的情况下 ,BP- CFAR与干扰的双参数分布相匹配 ,是统计意义下的最优检测器 ;与传统的单参数恒虚警处理方法相比 ,明显改善了系统的适应性和检测性能。     

非均匀噪声环境下分布式IVI-CFAR检测算法

为了解决传统分布式VI-CFAR(variability index-constant false alarm rate)和OS-CFAR(order statistic constant false alarm rate)算法在多杂波干扰环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种分布式IVI-CFAR(improved VI-CFAR)检测算法。在VI-CFAR的基础上,引入双参考窗和双参量,通过各子参考窗参量与对应门限的比较,判断子参考窗中参考单元的分布情况,从而选择相应的参考单元集和检测器估计背景噪声功率。经过仿真对比,在单杂波和多目标干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能接近于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法;在多杂波干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能优于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法,采用“OR”融合规则时,检测性能最优。结果表明,提出的分布式IVI-CFAR算法在非均匀噪声环境下,均具有较优的检测性能。     

采用收发极化联合优化的极化雷达目标检测新算法

针对极化雷达在非高斯杂波背景下的未知目标检测问题,建立了一种收发极化可变的全极化雷达测量模型,提出了一种基于广义似然比检测的收发极化优化目标检测器,并得到了检测判决量的闭环形式。在性能分析环节,推导得到了该检测器检测性能的解析表达式,指出了它的恒虚警性质,明确了收发极化矢量与检测性能之间的对应关系。在性能验证环节,首先设计了非高斯杂波背景下的目标检测实验,结果表明,在相同的实验条件下,本文检测算法的抗杂波非高斯性能和检测性能优于现有典型目标先验信息未知的极化检测器,性能接近目标和杂波先验信息已知的最优极化检测器。接着对比了收发极化联合优化、发射极化优化和收发极化固定3种极化雷达的目标检测性能,结果表明,在相同的实验条件下,收发极化联合优化的极化雷达具有最优的目标检测性能。     

有源干扰背景下基于CFAR的信号检测方法改进

针对瑞利噪声分布的回波信号,单元平均CFAR算法是一种简单有效的信号检测方法。当回波背景中加入有源噪声干扰时,该检测方法受到限制。首次以噪声调幅干扰为信号杂波背景,建立数学模型。基于CFAR算法,分析该有源噪声干扰对信号检测概率的影响。对CFAR算法进行改进,使得信号检测方法适用于信号杂波背景的变化。最后通过仿真验证了此改进的CFAR算法提高了噪声干扰背景下信号的检测概率,并达到抗干扰的目的。     

多目标环境下的雷达CFAR 检测

提出了一种基于对参考单元进行比较筛选的雷达恒虚警(CFAR)检测方法，并对其在不同背景条件下参考单元的分布变化与检测性能进行了分析。结果表明，该方法在不降低均匀环境下检测性能的条件下，可以明显改善CA和OS—CFAR在多目标干扰环境下的检测性能。