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。     

一种基于二维Gamma分布的SAR图像变化检测方法

对于隐藏在强杂波环境中的人造目标,传统的恒虚警率（constant false alarm rate, CFAR）目标检测算法受到较大程度的制约。为了改善检测性能,提出了一种基于二维Gamma分布的变化检测算法,并给出了参数估计、变化分析、CFAR归一化、目标聚类等关键步骤的实现方法。该算法在拟合精度较高的二维Gamma分布的基础上,充分利用图像间的相关性抑制强杂波。对实际数据的处理表明,该算法具有较好的检测性能,能在低虚警率的基础上实现较高的检测率。     

基于DSP的二维CFAR检测快速实现

雷达信号的恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测技术是雷达目标检测的有效方法,二维CFAR检测利用了频域信息,增加了参考单元,能有效地降低虚警。为了降低传统方法因频繁数据寻址引入的时间开销,提出以空间换时间的策略,通过合理调度数字信号处理器(digital signal processing,DSP)资源,配合优化措施,有效地把传统CFAR检测的逐点实现方法改进为数据块矩阵操作,减少了数据管理复杂度。实测数据实现结果表明处理效率提高8倍以上,验证了方法的有效性。     

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。     

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。     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

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。     

非瑞利杂波环境中的雷达检测

多年来,通常假设雷达视频杂波的幅度概率分布为瑞利分布。在瑞利杂波环境中线性接收机的性能与最佳接收机十分接近,且对数接收机加微分电路或单元平均恒虚警率(CFAR)电路都可实现雷达的CFAR处理。但是,现代雷达的分辨力更加精细,雷达照射区域减小,特别是距离元尺寸很小,实测的雷达杂波幅度概率分布明显偏离瑞利分布,具有较长尾部。这时如仍采用瑞利假设设计雷达检测器,则在实际杂波环境中将使虚警概率增加太多。所以近十几年来,对非瑞利杂波环境中的雷达检测问题进行了广泛的研究,并取得一些重要成果。本文简要论述非瑞利杂波中的雷达最佳检测及CFAR检测,包括雷达杂波概率模型、最佳检测、参量CFAR检测、非参量检测、稳固(robust)检测等。     

对低信噪比下的红外点目标高检测率的研究

低信噪比(≤2)条件下的低虚警率、高发现率点目标检测是对常规检测方法的挑战,必须采取边检测边跟踪边确认的方法才能达到所要求的性能指标。利用二项分布的理论,解决了该方法中的相关帧数和门限的确定问题。为确保低虚警率、高发现率检测识别问题提供了理论保证。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

机载雷达双天线时变误差情况下的GMTI方法

针对机载双天线扫描雷达的双通道不一致性在脉冲间发生微变的情况,提出了一种将机载雷达多普勒波束锐化(Dopplerbeamsharpen,DBS)图与信号子空间方法(signalsubspaceprocessing,SSP)相结合的地面动目标检测方法,即DBS SSP方法。该方法利用信号子空间投影方法在两通道的多普勒波束锐化图上精确盲配准,从而在两幅图的差图像中检测动目标。通过实测数据处理和仿真实验,证明该方法提高了动目标的检测能力,是有效的。     

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。     

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。     

基于相位补偿和等效运动的太赫兹SAR运动目标成像方法

太赫兹合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)带宽大,能够对运动目标高分辨成像,但目标运动导致成像移位和模糊。针对不同的运动形式,分别提出基于相位补偿和等效运动的运动目标成像方法。首先分析不同运动参数对成像的影响,然后通过补偿相位和等效载机速度获得运动目标聚焦、背景模糊的图像。通过恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测和逆成像处理获得目标和背景分别聚焦的图像。最后对两幅图像进行叠加,实现了在静止背景上对运动目标的准确成像。不同信噪比条件下的电磁计算数据仿真结果验证了所提方法的有效性。     

组网雷达自适应模糊CFAR检测融合算法

为提高组网雷达的分布式恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测性能, 基于模糊逻辑和最大选择筛选平均检测器(maximum-censored mean level detector, MX-CMLD)提出一种自适应多传感器分布式模糊CFAR检测算法。该方法是一种基于无信噪比信息的检测融合算法, 通过传输单部雷达站接收信号的检验统计量、检测可信度来完成全局的CFAR检测。该方法通过表决模块和反馈模块, 控制传输到融合中心的数据量, 并自适应选取相关的雷达数据进行融合, 在一定程度上可以实现雷达资源的管理。仿真结果表明, 在均匀背景、多目标干扰背景的目标检测中, 自适应分布式模糊MX-CMLD均有较好的检测性能。     

求解探测概率门限因子的一种重要度抽样方法

在不同探测环境下确定探测概率时 ,首先需要根据给定的虚警率来确定相应的探测概率门限因子 ,这时需要在杂波和被检测单元的概率分布密度函数已知条件下 ,对其进行积分 .实际应用中 ,概率分布密度函数非常复杂 ,这时直接积分法很难奏效 ,必须用数值模拟法来解决 .但常规的 Monte Carlo方法在模拟像虚警概率这类小概率事件时既耗费机时 ,精度又差 ,目前国际上正在研究应用重要度抽样法(Importance Sampling)来解决该问题 .本文在前人研究成果的基础上 ,针对两大类雷达探测处理器——单元平均恒虚警 (CA-CFAR)和修整平均恒虚警处理器 (TM-CFAR) ,对相应的重要度抽样方法进行了研究和推导 ,结果表明方法高效可靠.     

基于宽带LFM雷达的弹道目标精确测速方法

由于弹道中段末期稀薄大气对轻诱饵具有明显的减速作用,精确的速度测量是该阶段真假目标识别的重要途径之一。提出了一种基于宽带线性调频(linear frequency modulation,LFM)雷达回波信号的精确测速方法,该方法对雷达中频回波信号相位差进行最小二乘参数估计,完成弹道目标速度的精确测量。针对低信噪比条件下的精确测速问题,采用恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测与形态学滤波相结合的技术对噪声进行抑制,有效地提高了算法的鲁棒性和测速精度。对典型弹道目标的动态雷达特征信号及测速算法进行了仿真和分析,验证了算法的有效性。     

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IMM算法的机场场面运动目标跟踪

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型（interacting multiple model, IMM）滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalmam filter, EKF）的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。