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     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

Analysis of linear weighted order statistics CFAR algorithm

CFAR technique is widely used in radar targets detection fields. Traditional algorithm is cell averaging (CA), which can give a good detection performance in a relatively ideal environment. Recently, censoring technique is adopted to make the detector perform robustly. Ordered statistic (OS) and trimmed mean (TM) methods are proposed. TM methods treat the reference samples which participate in clutter power estimates equally, but this processing will not realize the effective estimates of clutter power. Therefore, in this paper a quasi best weighted (QBW) order statistics algorithm is presented. In special cases, QBW reduces to CA and the censored mean level detector (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。     

距离扩展目标检测的研究

本文以脉冲串作为距离扩展目标的回波模型，根据回波信号的不确定性，分别以相干脉冲串、非相干脉冲串及振幅独立起伏的非相干脉冲串的检测来讨论高距离分辨雷达的检测问题，并实测了Ｎ１７飞机缩比模型的回波信号，给出了相应检测性能改善的估计。     

多分布类型杂波背景下恒虚警处理器性能分析

针对恒虚警(CFAR)处理器在多分布类型杂波中的应用背景,分析了杂波分布检验恒虚警(CT-CFAR)处理器的检测性能。该处理器在CFAR处理前首先进行杂波分布检验,因而较瑞利(Rayleigh)分布假设杂波背景下的CFAR(Rayleigh-CFAR)处理器取得了较小的CFAR损失。通过与Rayleigh-CFAR处理器以及利用杂波分布先验信息的CFAR(D-CFAR)处理器性能比较,揭示了三种CFAR处理器之间的内在联系。仿真结果表明,在信杂比较低时,CT-CFAR较常规的Rayleigh-CFAR取得了较大的性能改善。