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。     

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。     

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。     

基于FPGA的二维双向CFAR处理器的设计与实现

在雷达自适应检测中,一维恒虚警率（CFAR）处理器只能在单一维度进行目标检测.因此基于一维CFAR算法提出一种在现场可编程门阵列（FPGA）上实现的二维双向CFAR处理器结构.该结构同时考虑了距离维和多普勒维的检测信息,提高了检测精确度.该处理器支持CA、GO、SO、OSCA、OSGO、OSSO等6种CFAR检测算法可选,支持参考单元数量、保护单元数量、排序值、门限因子可配置,可在多种杂波环境下应用.实验结果表明,当信噪比为12 dB时,6种检测算法检测概率均在80%以上;该处理器的最大综合时钟频率为137 MHz,使用的逻辑单元远小于FPGA资源,可以满足工程实际应用要求.      

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   

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。     

不同杂波环境下恒虚警检测应用分析

恒虚警处理技术(CFAR)在雷达的目标检测中占有非常重要的地位。首先论述了几种常用的恒虚警处理原理。然后分析了在不同杂波环境下选用某种恒虚警方法的思想及其实现方法,同时也给出了高斯背景中CFAR实现方法。最后通过实际测试结果分析了经典CFAR处理效果,对工程上有指导意义。     

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。     

可变阈值因子的快速自适应门限检测算法

针对基于排序类自适应门限算法运算量大的问题,提出了利用可变的第k小元素替代排序类噪声能量估计的快速自适应门限检测算法.其中对第k小元素的取值仅采用快速排序算法的少次迭代过程,不须要排序完整的检测统计量,可实现快速噪声能量估计,以此作为自适应门限的参变量,结合相应的可变阈值因子达到快速自适应门限判决检测的目的.分析了检测概率和虚警概率以及运算复杂度,仿真对比了该算法与排序类自适应门限算法检测概率和虚警概率.结果表明:当有信号发送时,该算法与排序类检测算法检测概率基本一致,虚警概率有所减小;当没有信号发送时,相同阈值因子情况下,随着k值的增大,虚警概率越来越小.