一种部分起伏目标的检测概率

本文研究的问题是在接收信号看做为扫描间和脉间起伏信号混合时的目标检测情况。我们仔细分析的模型是一个简单的、广义的、一般的斯威林起伏模型。 我们研究带有检波后积累的非相参接收机并推导出检测概率P_d的闭型表达式,它取决于信噪比、积累脉冲数、虚警率及扫描间和脉间起伏功率比。最后,我们把所得结果与标准目标模型作了些比较。     

起伏背景下斑点目标检测的一种新方法

本文提出了一种基于形态滤波的斑点目标检测方法.该方法在信噪比较低,背景较复杂的情况下,有良好的检测效果.     

强目标掩盖下雷达微弱目标检测算法

在雷达多目标检测时,弱目标由于其能量低,容易被临近的强目标掩盖,严重影响了弱目标的检测。针对强弱目标并存的情况,提出了一种新的雷达微弱目标检测算法。首先联合Keystone变换和最小二乘FIR滤波器原理,实现了强目标相参积累并估计了其回波幅值,从而重构出强目标回波信号,并将其从原始回波中消除。通过对余下信号做相参积累,凸显了微弱目标,提高了微弱目标的检测性能。仿真实验验证了算法的有效性和优越性。     

雷达高度计系统模拟及目标信号检测

本文提出了雷达高度计的一种系统模拟方法。在已有数据和理论模型的基础上，提出了雷达回波强度的计算方法，并对这种新型高度计系统进行了计算机模拟。提出了一种目标信号检测算法，根据系统模拟结果计算出该高度计的发现概率和虚警概率，说明这种高度计可以用于各种飞机的测高。     

多基地雷达的目标检测性能

本文研究了在白噪声情况下,由M部采用检测后积累工作方式的接收机构成的多基地雷达系统检测部分相关Rayleigh目标时的检测概率。给出了计算这种系统检测概率的方法。得到了在不同脉冲数N和站数目M情况下检测概率随信噪比变化的曲线。同时还计算了由于采用多基地雷达带来的检测增益。对于实际雷达设计者来说,了解检测增益可以使其在系统复杂性和系统性能之间作出最佳的选择。     

天波超视距雷达机动目标检测方法

天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)实现长时间相干积累,但这种基于目标速度恒定的方法对于机动目标的效果并不好.提出了一种基于目标运动参数估计的OTHR机动目标检测方法.该方法首先确定机动目标的运动参数的大致范围,然后对其运动参数进行估计,之后对其径向加速度进行补偿,最后对经加速度补偿后的目标信号进行相干积累并在距离-多普勒平面上进行二维恒虚誓检测.仿真结果表明,该方法能够增强OTHR对机动目标的检测能力,运算效率高,实用性强.     

多雷达联网目标检测能力研究

本文是研究由分布在各处的单部雷达所得信息综合（多雷达联网）工作模式时的目标信号检测的性能。多雷达联网是一个系统。此系统有一组分布在各处的，相互独立的单部雷达和一个能综合多部雷达信息的中心处理器。本文将分布式检测器的概念和雷达联网的性能结合在一起，从而可以得出在不同雷达布站和不同目标起伏条件下信号检测性能。此性能可以对雷达布站方法和比较单、多站雷达性能研究都带来益处。由于目标所在位置相对于每一站的斜距都不相同，因此每一站的所得信噪比也不尽相同，本文将给出综合后的系统发现概率（Ｐｄｏ）和虚警概率（Ｐｆａｏ）的计算和仿真结果。     

高速运动雷达弱小目标检测方法研究

针对强杂波下高速运动的雷达弱小目标的特点,提出了一种基于短时滑窗相参积累和改进动态规划的检测前跟踪相结合的算法。首先,将雷达的回波信号构成一个先入先出的队列,进行短时滑窗相参积累。其次,在航迹跟踪时采用了基于改进动态规划的检测前跟踪算法,并且在原来的状态转移的基础上又对后续状态进行了估计,从而降低了相邻两帧间目标强度起伏的影响。实测数据证明此算法检测性能好,计算量较小,实际可行。     

宽带高斯谱噪声雷达高速目标检测

宽带高斯谱噪声信号由于无距离旁瓣、硬件产生容易等特点而广泛应用于现代雷达。但是噪声信号是多普勒敏感信号,而宽带噪声信号在检测高速目标时存在多普勒色散效应,使得其多普勒敏感性同时体现在多普勒频移及包络伸缩中。为了说明多普勒色散效应对匹配滤波的影响,本文推导了宽带高斯谱噪声信号的广义相关函数表达式,定量分析了在不考虑多普勒频移的理想情况下,信噪比损失和距离分辨力二者与多普勒色散积之间的关系。针对此问题,以系统实时性为出发点,提出了一种改进的噪声雷达频域处理算法,并评估了算法的性能和运算复杂度。仿真结果验证了理论分析和算法的有效性。     

频率捷变雷达的扩展目标检测

本文研究频率捷变雷达的扩展目标检测问题。当频率捷变雷达的合成带宽较大时, 雷达目标会变成扩展目标, 导致雷达无法直接应用传统的恒虚警检测算法。针对这一问题, 本文建立了频率捷变雷达的扩展目标检测模型, 推导了基于广义似然比的检验统计量, 并且通过数值仿真展示了相应的检测概率和虚警概率。为了提升雷达的抗干扰能力和频谱利用率, 本文考虑了雷达只使用一部分发射频点的场景。数值结果表明, 在高信噪比下, 频率捷变雷达使用的发射频点越多、合成带宽越大时, 扩展目标检测的性能越好。     

存在强旁瓣目标的机载雷达地面运动目标检测

针对机载雷达进行地面运动目标检测时不可避免地要面对一些强旁瓣目标的情况下,提出了一种在强旁瓣目标环境下的运动目标检测算法,该算法在估计出强旁瓣目标频率的基础上利用最大似然方法估计运动目标的幅度来进行检测,可以有效地克服强旁瓣目标对地面目标检测的影响。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于特征的雷达目标机动检测算法综述

根据机动检测器所利用的信息不同,雷达目标机动检测算法可分为基于跟踪滤波器信息的机动检测和基于特征信号的机动检测两大类。首先分析了传感器特征信息与目标机动模式之间的关系,给出了基于特征的机动检测算法的3种分类方法,并以检测器所利用的特征信息为线索对机动检测算法做了详细的介绍,分析了各种算法的基本原理、假设条件和优缺点。     

基于时域特性的非相参雷达目标检测与跟踪

将跟踪雷达的目标检测策略应用于搜索雷达数据处理,提升对复杂低空空域非相参雷达图像中小弱目标的检测与跟踪能力。首先,根据跟踪目标的生命周期等时域特性,修正“最优分类面”中目标预估位置邻域内的分割阈值,以提高目标检测灵敏度。然后,利用杂波在雷达图像序列中的时域特性进一步修正“最优分类面”,剔除剩余杂波。最后,将本算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真和实测数据,并采用多种方法评价检测结果。检测结果表明,本算法能够在提高检测率的同时,进一步降低虚警率。     

激光雷达的目标检测性能分析

讨论了激光雷达的单脉冲检测和多脉冲相关检测。在杂波背景下,单脉冲检测虚警概率较高,适宜工作在大信噪比条件下;多脉冲相关检测,根据目标的相关性,经过多次相关,可以提高检测概率,减小虚警概率,适宜于对弱小信号进行检测。但是,多脉冲相关检测以牺牲捕获目标时间换取高检测概率,相关次数多,捕获目标所用时间长,影响激光雷达对运动目标的迎头截获能力。在实际应用中,合理选取脉冲相关个数和门限是多脉冲相关检测的关键。     

基于FRFT的天波雷达多机动目标检测

天波超视距雷达（over-the-horizon radar, OTHR）中,机动目标信号存在频谱扩展,导致目标检测性能下降。强的海杂波进一步增加了机动目标的检测难度。针对该问题,考虑到海杂波信号能量主要集中在零频附近,而且可以建模为一个自回归（auto-regressive, AR）过程,用AR滤波器抑制海杂波;考虑到机动目标信号近似为线性调频信号,而分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)能有效积累线性调频信号的能量,因此采用FRFT算法估计目标运动参数,实现机动目标检测;在此基础上用分级迭代的FRFT进一步降低运算量;针对多目标检测问题,用“CLEAN”方法逐个检测机动目标。仿真结果表明,与已有的离散多项式变换（discrete polynomial transform, DPT）算法相比,本文算法可以更好地适用于多目标检测;与Radon Wigner变换算法相比,本文算法可以达到更高的参数估计精度。     

机载雷达超低空多径目标稳健STAP方法

超低空目标与环境之间存在耦合多径效应,产生“镜像”虚假目标,严重恶化协方差矩阵估计和运动目标检测性能。针对这一问题,该文提出基于时域优化的多点联合幅相约束的稳健空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)方法。基于超低空目标及其“镜像”目标多普勒扩展特性的分析,提出了目标及临近空时二维域多点联合幅相约束的STAP方法,并基于保形约束推导了时域响应的解析解,实现了STAP二维响应的主瓣保形,克服了目标多径效应造成的检测性能损失。仿真实验验证了该文方法的有效性。     

基于二维积累的雷达分布式目标检测新方法

利用单元积累的思想,先在各个方位上提取目标散射中心后,对分布式目标进行一维化处理,然后对各个方位的目标散射中心能量进行非相干积累,得到了高斯背景中高分辨率雷达分布式目标的检验统计量。仿真结果表明,该方法较距离扩展目标检测方法的检测性能有明显改善,且其检测性能随着角分辨率的提高而进一步改善。此方法可用于信号级检测SARI、SAR等分布式目标。     

基于连续信任函数理论的鲁棒雷达目标检测方法

目标检测是雷达的基本功能, 其鲁棒性直接决定了雷达应用的成败。针对瑞利目标检测问题, 充分利用连续信任函数理论在不确定性信息表征和推理方面的优势, 提出一种鲁棒雷达目标检测方法, 在决策空间中可对先验模型噪声、真实目标和外来干扰的信任进行精准量化。鉴于该检测方法不存在解析解的问题, 通过随机变量的变换, 将任意瑞利目标幅度起伏模型转化为标准瑞利模型, 再利用查表方式实现信任函数的数值计算, 最后完成检测决策或用于后续融合推理。瑞利目标检测实验验证了所提方法的鲁棒性。     

改进的通道补偿法检测高频雷达机动目标

通过FFT进行相干积累以提高SNR的高频雷达传统信号处理方式无法有效发现机动目标。基于低的算法复杂度和处理实时性的考虑,提出了改进的多通道补偿算法检测高频雷达机动目标。首先对补偿后的通道-多普勒谱图进行频率校正以弥补补偿导致的信号频率偏移,进而根据选大的原则以及设置掩模函数进行通道合成以实现抗杂波发散的单通道检测,最后引入峰值检测进一步降低运算量和虚警。理论分析和数据处理都表明该算法具有低运算量、低虚警以及稳健的特点,因而具备较强的工程实用性。