基于双剔除门限的Switching-CFAR目标检测算法

为了解决传统的目标检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种基于双剔除门限的Switching-CFAR（switching-constant false alarm rate based on dual censoring thresholds,DCS-CFAR）目标检测算法。基于参考窗参考单元样本期望值和测试单元,得到双重剔除功率比较门限。通过双重比较,剔除参考窗中极大值参考单元,根据剩余参考单元数,选择合适的参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限。在Matlab环境下,通过蒙特卡洛方法和SwerlingII模型对DCS-CFAR目标检测算法的关键参数,以及在各种仿真环境下与其它目标检测算法的检测性能进行了仿真对比分析,DCS-CFAR目标检测算法在均匀背景噪声下,检测率为98.76%,接近于CA-CFAR算法;在杂波和多干扰目标环境下,检测率分别为97.83%和98.23%。在均匀和非均匀噪声环境下,DCS-CFAR检测算法均优于ACCA-CFAR和GO-CFAR算法。结果表明,提出的DCS-CFAR检测算法在均匀和非均匀噪声环境下, 均具有良好的检测性能。     

基于递归最小二乘的微波对射雷达信号处理算法

微波对射雷达被用在安全防护领域的雷达系统，可形成电子栅栏，这种雷达系统容易受雨、雪等天气因素的干扰，出现虚警。针对这个现象，文章提出了采用中值均值法和递归最小二乘算法对雷达回波的强度进行估计的微波对射雷达信号处理算法，同时提出了目标持续时间、最大相对幅度变化比例、接收能量损失三个判决统计量和相应的判决方法。经验证，采用该算法的微波对射雷达在降水过程中检测到入侵者的同时未引起虚警。     

二维滑窗检测性能分析及其实现

本文提出了可用于脉冲多普勒雷达的二维滑窗检测器的结构，对其性能进行了理论分析，给出了窗口大小变化下该检测器的性能。最后讨论了该检测器的实现方法并且给出了利用该检测器在某雷达检测系统中的应用。     

WCDMA系统中一种前导检测门限算法研究

在WCDMA系统的前导检测门限算法中,干扰值的估计成为算法的一个关键环节。对工程上常用的一种前导检测门限算法进行了深入的研究,针对算法在小区干扰值较大时,对应的干扰估计值偏小,从而导致前导检测虚警概率较高的问题,将各签名的幅度时延函数(amplitude delay profile,ADP)值的方差引入到干扰值的估计算法中,提出一种改进的前导检测门限算法。实验结果表明,改进算法有效地解决了干扰估计值偏小的问题,降低了前导检测虚警概率。     

利用不变检验证明CFAR特性

在非平稳杂波背景中，背景杂波平均功率的轻微变化会使虚警概率急剧上升。如果利用参考单元采样形成背景杂波功率水平估计，然后自适应调整检测阈值可以控制虚警概率。对于这种自适应阈值检测器，我们利用不变检验概念证明了在一定的弱约束条件下的一类检测器具有ＣＦＡＲ（ＣｏｎｓｔａｎｔＦａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ）性质，揭示了这类ＣＦＡＲ检测器的机理，为此类ＣＦＡＲ检测器提供了通用的证明方法     

双极性阈值叠加及分段线性拟合方法消除低频噪声研究

尖峰干扰和直流漂移的存在严重影响低频电磁法数据的质量及解释结果的可信度.在双极性叠加(次数为N)方法压噪失效的情况下,针对尖峰干扰及非线性漂移的特点,基于双极性叠加方法提出双极性阈值叠加和分段线性拟合的方法去噪.仿真结果表明,双极阈值叠加方法可以有效消除尖峰干扰,阈值M为0.1时,误差在0.12V左右,信噪比可提高N(1-M)倍.对低频非线性直流漂移,采用分段线性拟合方法去噪,可使功率谱逼近真实谱的误差在1%左右,满足实际应用要求.双极性阈值叠加压制和分段线性拟合压噪方法简单灵活,压噪效果明显,为低频电磁弱信号的提取提供了解决方法,同时为低频噪声的压制奠定了研究基础.     

一种新的基于删除平均和单元平均的恒虚警率检测器

基于删除平均(CM)和单元平均(CA)提出了一种新型的恒虚警率检测器(CMCAM—C5、CFAR)，它采用CM和CA产生局部估计，再对二者平均实现对杂波功率估计。在SwerlingⅡ型目标假设和均匀背景下，推导出了它的检测概率(Pd)、虚警概率(Pfa)和平均判决阈值(ADT)的解析表达式，并与有序统计(0S)恒虚警率(CFAR)检测器进行了比较。分析结果表明在均匀背景和多目标环境下CMCAM—CFAR检测器的性能均优于0S—CFAR检测器的性能。     

智能仪器开发中的干扰抑制技术

智能仪表在使用中常受到干扰，本介绍了几种实用的抗干扰技术。     

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。     

典型瞬态声信号倒谱域时延估计方法

提出一种两通道典型瞬态信号时延估计方法.在低信噪比条件下,分别对每个通道的接收信号进行倒谱计算,然后对倒谱序列进行经验模态分解(EMD),第一阶分量中幅值最大的脉冲尖峰即对应瞬态信号到达时刻.在高信噪比条件下,先提取瞬态信号并补偿至时间原点,再进行倒谱计算和峰值搜索.利用美国海军水下战中心给出的典型瞬态信号模型进行理论分析、数值仿真以及水下系泊试验,结果表明:与传统时延估计方法相比,提出的倒谱域时延估计方法适用于各种信噪比环境,能有效提高两通道瞬态信号间时延估计精度.