K—分布杂波的顺序统计恒虚警性能分析

研究 Ｋ—分布杂波背景下的顺序统计恒虚警检测器的性能,分析检测器在均匀统计独立杂波背景下的性能,给出了理论门限系数值及其仿真的门限系数值,并讨论相关杂波的恒虚警性能。分析了检测器在杂波的边缘和存在多目标及干扰时的目标检测性能。从仿真结果分析得出, Ｏ Ｓ— Ｃ Ｆ Ａ Ｒ 检测器在杂波边缘及多目标情况下具有比单元平均恒虚警（ Ｃ Ａ— Ｃ Ｆ Ａ Ｒ）好得多的性能,特别是在参考单元比较少的情况下。     

两种具有自动筛选技术的广义有序统计恒虚警检测器及其在多目标…

本文提出两种广义修正的有序统计恒虚警（ＯＳ－ＣＦＡＲ）检测器和一种自动筛选技术。对这两种新的ＯＳ－ＣＦＡＲ检测器，在Ｓｗｅｒｌｉｎｇ ２型目标假设下我们推出了虚警和检测概率及度量平均判决门限的解析表达式。在均匀背景和强干扰目标情况下，文中分析了它们的检测性能，并把它们与几个以前提出的恒虚警处理器进行了比较。     

K分布杂波背景下次序统计恒虚警检测器的性能

本文证明了在形状因子已知条件下次序统计恒虚警（ＯＳ－ＣＦＡＲ）检测器在Ｋ分布杂波背景下能保持恒虚警的特性，分析了均匀Ｋ分布杂波背景下检测器的性能，研究了不同参考单元数的信杂比损失，对于未知形状因子，本文提出了一种有效的估计方法。     

一种基于排序和平均的新恒虚警检测器

基于有序统计和单元平均方法及文献中的自动筛选技术，提出了一种新的恒虚警检测器，它被称作排序与平衡均值（ＭＯＳＣＡ）处理器。对这种新的恒虚检测器，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下，我们获得了虚警和检测概率及度量ＡＤＴ的解析表达式。在均匀背景和存在强干扰目标的情况下，分析了它的检测性能，并将其与ＣＡ和ＯＳ－ＣＦＡＲ进行了比较。结果表明ＭＯＳＣＡＣＦＡＲ在均匀干扰背景中的性能位于ＣＡ和ＯＳ之间，在多目标     

两种改进的适用于多目标情况的恒虚警检测算法

本文基于筛选平均和无偏筛选平均提出了两种改进的恒虚警检测器－ＭＣＭ－ＣＦＡＲ和ＭＵＣＭ－ＣＦＡＲ，并应用了何友提出的自动筛选技术，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标似假设下，并考虑瑞利分布杂波和单脉冲检测情形，本文推导出了ＭＣＭ－ＣＦＡＲ和ＭＵＣＭ－ＣＦＡＲ检测器的Ｐｆα，Ｐｄ和平均判决门限的解析表达式，并与其它方案进行了比较。     

一种具有自动筛选技术的恒虚警检测器及其在多目标情况下的性能

提出一种新的基于有序统计的恒虚警检测器和一种新的自动筛选技术。这种新的检测器是广义有序统计单元平均（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，我们获得了虚警概率、探测概率和度量ＡＤＴ的解析表达式。在均匀背景和强干扰存在的情况下，分析了它的探测性能，并把它与ＯＳ－ＣＦＡＲ进行了比较。分析结果表明，ＧＯＳＣＡ－ＣＦＡＲ在均匀干扰背景和多目标情况下均具有较好的探测性能，而ＧＯＳ     

OSCAGO—CFAR检测器在干扰边缘中的性能分析

本文研究ＯＳＣＡＧＯ－ＣＦＡＲ检测器在干扰边缘中的性能，文中推导出了它在干扰边缘环境中虚警概率的解析表达式，分析了它抗边缘干扰的性能，并且与ＧＯ、ＯＳ和ＣＡ－ＣＦＡＲ检测器进行了比较。结果表明，ＯＳＣＡＧＯ的抗边缘干扰性能比这三种ＣＦＡＲ检测器均有明显增强，同时，它在均匀背景和多目标环境中也保持了良好的检测性能。     

基于准最佳加权有序统计的最大选择CFAR检测算法

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（ＱＢＷ）有序统计方法．基于这种方法，还提出了准最佳加权最大选择恒虚警检测器（ＱＢＷＧＯ－ＣＦＡＲ），它的前、后沿滑窗均采用ＱＢＷ方法来产生局部估计，将局部估计中的最大值作为检测器对杂波功率水平的估计，设置自适应检测门限，应用文献［３］提出的自动筛选技术在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标及瑞利杂波假设下，推导出了它的Ｐｆａ、Ｐｄ、ＡＤＴ及杂波边缘虚警尖峰的数学解析表达式分析结果表明，它在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中的性能，均比ＧＯＳＧＯ或ＯＳＧＯ获得了改善．在特殊情况下，ＱＢＷＧＯ退化为ＧＯ和ＭＸ－ＣＭＬＤ     

OSCAGO－CFAR检测器在干扰边缘中的性能分析

本文研究ＯＳＣＡＧＯ－ＣＦＡＲ检测器［１，２］在干扰边缘中的性能。文中推导出了它在干扰边缘环境中虚警概率的解析表达式，分析了它抗边缘干扰的性能，并且与ＧＯ、ＯＳ和ＣＡ－ＣＦＡＲ检测器进行了比较。结果表明，ＯＳＣＡＧＯ的抗边缘干扰性能比这三种ＣＦＡＲ检测器均有明显增强。同时，它在均匀背景和多目标环境中也保持了良好的检测性能。     

雷达杂波环境恒虚警率处理的实现

恒虚警率检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分.对雷达自动检测和恒虚警率处理方法进行了综述,讨论了瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测的原理,阐述了实现杂波背景中雷达目标恒虚警检测的方法.     

OSGO-和OSSO-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

该文证明了形状因子已知条件下OSGO-CFAR和OSSO-CFAR检测器在均匀统计独立的K分布杂波背景下具有恒虚警性能,分析了两种检测器在均匀杂波背景、杂波边缘和存在强干扰目标情况下的检测性能。并与OS-CFAR进行了比较,结果表明OSGO-CFAR在均匀杂波背景和存在强干扰目标情况下带来的附加检测损失很小, 在杂波边缘具有更好的虚警控制能力。所以,OSGO-CFAR是K分布杂波背景下一种性能比较好的恒虚警检测器。     

基于专用集成电路的雷达动目标检测信号处理器

雷达动目标检测的实时信号处理原来一般用模拟器件和通用数字信号处理器（ＤＳＰ）实现。本文设计了基于数字专用集成电路的雷达目标检测实时信号处理系统，本文对该信号处理系统的雷达背景视频产生，单元平均恒虚警率（ＣＦＡＲ）检测，杂波图形成，动目标提取，视频信号积累，雷达定时器和控制等用现场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）进行了专用集成电路设计，该系统性能稳定，抗干扰能力强，体积小，便于调试，已投入实用。     

基于GIS信息的CFAR检测器

在雷达信号检测过程中,为了实现恒虚警处理,必须采用动态门限。恒虚警检测器的门限设置通常是利用待检测单元附近的距离单元杂波数据进行计算得到的。然而,杂波环境的非均匀性导致了杂波功率随着距离变化剧烈,常规的恒虚警检测器性能会显著下降。文中给出了基于地理信息系统的恒虚警检测算法,利用对杂波环境的了解程度,可以显著提高CFAR检测器的性能。利用IPIX雷达实测数据,验证了该算法性能优于常规的其他CFAR处理器。     

基于准最佳加仅有序统计的最大选择CFAR检测算法

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（ＱＢＷ）有序统计方法。基于这种方法，还提出了准最佳加权最大选择恒虚警检测器（ＱＢＷＧＯ－ＣＦＡＲ），它的前、后沿滑窗均采用ＱＢＷ方法来产生局部估计，将局部估计中的最大值作为检测器对杂波波功率水平的的估计，设置自适应检测门限，应用文献［３］提出的自动筛选技术，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标及瑞利杂波假设下，推导出了     

低空监视雷达复杂环境下的最优CFAR设计

基于低空监视雷达在复杂背景环境中的回波特性,归纳了3种典型的雷达回波背景环境:高斯杂波背景、多目标背景以及非高斯杂波背景,通过分析这3种杂波背景中的最优恒虚警方案,并针对有序统计类恒虚警提出了一种实时排序算法,最后根据上述方案和算法,设计了一种参数化的通用恒虚警率检测器,使之能根据雷达所处的环境进行重构,对该通用恒虚警检测器的测试证明该IP-Core能够明显地改善雷达系统的环境适应性和检测性能。     

OSCA-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

本文证明了形状因子已知条件下有序统计平均（OSCA）恒虚警检测器在K分布杂波背景下具有恒虚警性能，分析了均匀K分布杂波背景和多目标情况下该检测器的性能，并与OS和OSGO-CFAR进行了比较，仿真结果表明OSCA在两种环境下均具有最好的检测性能。     

SIRV杂波下距离扩展目标CFAR检测器

在球不变随机向量(SIRV,Spherically Invariant Random Vector)的非高斯杂波背景下,提出了一种新的距离扩展目标检测器.给出了检测参数的简易确定方法,推导了虚警概率与检测阈值的解析表达式,证明了所提检测器的恒虚警率特性.仿真实验表明,在参数设置合理情况下,所提出的检测器性能远好于已有的两种距离扩展目标检测器.另外,随着阵元数、目标散射点个数及杂波尖峰的增加,检测器的性能得到提高;且该检测器对第三门限的选取和不同的杂波相关性均具有很好的鲁棒性.     

杂波图CFAR平面技术在均匀背景中的性能

典型的杂波图恒虚警检测技术常被用于时域平稳、空域变化较剧烈的杂波环境。它在每个杂波图单元处都形成一个独立的检测阈值,于是被称为杂波图ＣＦＡＲ点技术。而沈福民提出了一种杂波图ＣＦＡＲ平面技术的构想。这是一种在时空两维变化都比较平稳的杂波环境情况下尤为适用的杂波图ＣＦＡＲ检测技术,我们将其称为面技术。本文具体推导了这种技术在时空两维都均匀的背景中的检测性能表达式,并同杂波图点技术的性能进行较细致的分析     

非高斯海杂波背景最优相干检测性能分析

非高斯海杂波背景下雷达目标检测一直是研究的重点。海杂波分布参数形式的多样化使得检测器对杂波平均功率的恒虚警特性无法保证,因此文中对描述非高斯海杂波的K分布、广义Pareto分布和逆高斯纹理复合高斯分布的参数形式进行了规范化,得到了规范化后的三种杂波分布对应的最优相干检测器。理论分析和实验验证了三个自适应检测器分别对杂波平均功率、目标多普勒频率和散斑协方差矩阵具有恒虚警特性。仿真实验表明:散斑协方差矩阵估计方法和辅助数据的数量均影响着自适应检测器的检测概率和虚警概率。     

海杂波中非参量恒虚警检测器性能分析

主要研究四种非参量恒虚警检测器在实测海杂波数据中对起伏目标的检测性能,给出了不同检测器的检测性能曲线并得到了有意义的结论。目前绝大多数雷达系统的恒虚警处理都是采用参量的方法,而非参量的方法由于其运算的复杂性导致其很难应用于实际的雷达系统。随着高速计算机在现代雷达系统中的应用,使得用非参量的方法实现雷达目标检测成为可能。文中采用X波段雷达实测海杂波数据作为背景杂波,雷达目标采用Swerling起伏目标模型。