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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

高斯杂波中距离扩展目标的模糊CFAR检测

为提高高分辨雷达的检测性能,提出了一种高斯杂波背景下距离扩展目标的模糊检测方法。该方法采用模糊恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测器代替传统的二进制CFAR检测器,将距离单元值转换成映射到虚警空间的模糊隶属函数值,然后采用模糊积累准则进行积累,得到检测统计量。研究了模糊代数积、模糊代数和两种积累准则,推导出这两种方法虚警概率的数学解析式。仿真结果表明,高斯杂波背景下模糊代数积积累较双门限二进制积累可获得近2 dB的性能改善。同时,模糊检测方法只采用单个检测门限,具有易于调节的优点。     

基于投影余角的多普勒雷达几何检测器

针对多普勒雷达信号检测问题,基于几何代数工具重新审视离散傅里叶变换,提出了一种以投影余角为检验统计量的多普勒雷达几何检测器。该检测器相对传统功率/包络检测器具有良好的动态压缩性质与恒虚警特性。通过与现有功率/包络恒虚警检测器的对比试验,表明了几何检测器对背景起伏与强多音信号干扰的优良适应能力,为雷达检测器设计提供了一种新的视角和工具。     

雷达自动检测和CFAR处理方法综述

对雷达自动检测和恒虚警率(ConstantFalseAlarmRate,CFAR)处理方法进行了综述,介绍了研究CFAR检测的几个主要方向和发展现状。主要内容有参量检测的目标和杂波模型,高斯杂波背景中的CFAR检测和非高斯杂波背景中的CFAR检测,非参量CFAR检测。最后简单地介绍了分布式CFAR检测,阵列信号CFAR处理,极化CFAR处理等极具潜力的研究方向,以及现代信号处理技术在雷达自动检测中的应用。     

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     

杂波图CFAR平面检测技术

本文提出了一种适合对海浪杂波进行恒虚警率（ＣＦＡＲ）处理和检测的新方法，它有效地改善了常规恒虚警率处理的性能。文中还给出了这种处理方法的硬件实现框图，并就检测性能作定量分析。     

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。     

Distribution-based CFAR detectors in SAR images

1. INTRODUCTION Many researches have been made on automatic target recognition (ATR) from SAR images in the past few years. Lincoln Laboratory has developed a complete, end-to-end ATR system[1-4]. The whole system inclu- des three stages: detection (or prescreening), discri- mination and classification. In the detection stage, a two-parameter CFAR (constant false alarm rate) detector is used as a prescreener to select candidate targets in an SAR image on the basis of local brightne…     

基于相位编码波形捷变和CFAR技术的抗同频干扰

同频干扰具有压制干扰和欺骗干扰的特点,是一种较难对抗的雷达干扰方式,而灵活的波形设计是抗同频干扰的一种新途径。本文对同频干扰的机理和信号特性进行了分析和总结,而后研究了两级相位编码信号变波形脉压失配后输出信号的特点。在此基础上提出了利用相位编码变波形联合恒虚警(constant false-alarm rate, CFAR)技术抗同频干扰的方法,通过合理设置相位编码波形和匹配压缩滤波器,使同频干扰信号处于脉压失配状态,再通过CFAR处理滤除干扰信号。仿真结果表明,合理设置相位编码波形并配合CFAR检测处理,能够有效地从同频干扰中提取出有用的目标回波信号,并且对强同频干扰具有较好的适应性。     

基于恒虚警率的反卷积波束锐化方法

为了解决机场场面监视雷达(airport surface movement radar,ASMR)方位分辨率低的问题,在分析传统反卷积波束锐化方法局限性的基础上,提出了一种基于恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)的反卷积波束锐化方法。该方法采用CFAR处理自适应地调整反卷积处理的门限,避免迭代求解过程在低噪区域进行无效处理,在保证重点目标区域锐化效果的同时能抑制虚假小目标的发生,可有效降低AMSR系统的虚警率。计算机仿真分析及实测数据处理表明,本方法很好地解决了传统反卷积方法对噪声敏感的问题,具有重要的工程应用价值。