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。     

基于最大和最小选择的两种新的恒虚警检测器

本文提出两种基于有序统计（ＯＳ）和单元平均（ＣＡ）产生局部估计，并分别应用最大选择（ＧＯ）和最小选择（ＳＯ）产生检测单元干扰功率水平估计Ｚ的新的恒虚警检测器（ＯＳＣＡＧＯ）和（ＯＳＣＡＳＯ）。我们推导出了它们在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下的Ｐ＿（ｆａ），Ｐ＿（ｃｌ）和度量ＡＤＴ的解析表达式。分析了它们在均匀背景和强干扰目标环境之中的检测性能，并把它们与ＯＳ－、ＧＯＳＧＯ－、ＧＯＳＳＯ－ＣＦＡＲ进行了比较。结果表明，ＯＳＣＧＯ在均匀干扰背景和多目标情况下的检测性能与ＯＳ和ＧＯＳＧＯ相比，都有很明显的提高。在干扰目标数为某些值时，ＯＳＣＡＧＯ的ＣＦＡＲ损失比ＧＯＳＧＯ小近３ｂＢ。在均匀背景中，ＯＳＣＡＳＯ的检测性能与ＧＯＳＳＯ相近。但是，在多目标环境中，一定条件下的ＯＳＣＡＳＯ的检测性能甚至超过了ＯＳ和ＧＯＳＧＯ。     

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。     

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。     

气象杂波环境下二维次序统计量恒虚警检测器

利用实际的气象杂波数据 ,研究了其CFAR处理问题。基于FFT处理技术 ,比较了CAGO -CFAR检测器、CLUTTERMAPPING -CFAR检测器和MX -OS -CFAR检测器的抑制气象杂波性能。针对存在的问题 ,提出了将通常在一维距离向进行的CFAR处理改为在R-Fd(距离 -多普勒频率 )二维平面进行 ,并利用次序统计量估计杂波幅度 ,形成新的稳健的 2D -OS -CFAR检测器。对实际杂波数据和仿真目标数据的处理结果表明所提出的 2D -OS -CFAR检测器具有良好的性能     

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。     

一种新的最小选择恒虚警检测器

本文基于有序统计(OS)和剔除平均(TM)提出了一种新的恒虚警检测器(OSTMSO),它采用OS和TM来生产局部估计,再采用最小选择逻辑来实现对杂波功率水平的估计,并应用了文献[4]提出的自动筛选技术.在SwerlingⅡ型目标假设下,推导出了它的P_(?)P_d和度量ADT的解析表达式,并与其它方案进行了比较.分析结果表明,OSTMSO在均匀背景及多目标环境中的性能都比GOSSO获得了改善,同时,它的样本排序时间还不到OS的一半.     

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。     

高斯背景下距离扩展目标的恒虚警率检测

对宽带高分辨率雷达(HRR)中的距离扩展目标进行检测,若还采用分辨雷达的检测方案,目标回波的全部能量得不到充分利用,会影响雷达的检测性能。提出了一类基于二进制积累的距离扩展目标检测算法,推导出了它们的平均虚警概率和平均检测概率的数学解析式,并进行了性能分析和比较。这些方法较常规低分辨雷达方法可获得目标信噪比8个多分贝的性能改善,且这些次优积累的高分辨雷达距离扩展目标检测方法具有易于工程实现的优点。     

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。     

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。     

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.     

LFM脉冲雷达恒虚警检测的多假目标干扰研究

针对采用均值恒虚警检测器的线性调频脉冲雷达,提出了一种破坏雷达检测的多假目标干扰方法。首先,阐述了利用多普勒频率调制实现假目标分布的干扰策略。推导了假目标信噪比、假目标个数等关键参数。最后对干扰系统提出了一些建议,并对推导的结论进行了仿真验证。仿真结果表明,采用这种干扰方法可以大大降低目标被发现的概率。     

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。     

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。     

杂波背景下机载雷达信号参数的射频隐身优化

面对对方先进的无源探测系统, 射频(radio frequency, RF)隐身是机载雷达抗干扰的一种重要手段。本文首先分析了杂波条件下机载雷达目标探测的RF隐身目标模型, 然后分别针对地杂波与海杂波背景, 以截获因子作为RF隐身性能评估指标, 分析了基于脉冲对消滤波与恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)检测技术的机载雷达RF隐身设计方法, 并建立了相应的机载雷达信号参数RF隐身优化模型。仿真利用遗传算法对模型中的辐射功率、驻留时间与脉冲累积个数等机载雷达信号的关键参数进行求解, 仿真结果表明, 两种杂波背景下的信号参数优化模型均能有效地改善机载雷达的RF隐身性能。     

恒虚警检测信源数的方法

提出了一种恒虚警检测信源数的方法,该方法通过定义一个由观测协方差矩阵相邻特征值之差统计量构成的五维矢量序列,并利用K均值(K-means)聚类算法将所定义的五维矢量序列分成两类,且视为信号和噪声子空间.当将噪声予空间所对应的特征值序列描述成一个统计分布,并通过期望最大(expectation maximization,...     

基于重构协方差矩阵空时二维杂波抑制方法

针对杂波环境严重非均匀导致协方差矩阵估计失真、空时自适应处理性能下降的问题,提出了一种杂波协方差矩阵重构方法,并利用重构的杂波协方差矩阵实现杂波抑制。该方法充分利用了载机速度给定时杂波分布轨迹已知这一先验知识,考虑了天线方向图的调制,通过改变空时相关函数调节杂波带宽,可以实现任意杂波协方差矩阵重构。计算机仿真分析和实测数据处理结果表明,所提出的方法在非均匀杂波环境中,与小自由度的降维自适应算法相比具有更好的动目标检测性能。