一种基于排序数据方差的恒虚警检测器

为了充分利用参考单元信息,减少恒虚警(CFAR)损失,基于有序统计(OS)方法和排序数据方差(ODV)方法提出一种新的恒虚警检测器(MOSODV),它的前沿和后沿滑窗分别采用OS和ODV产生2个局部估计,然后取二者之和作为背景功率水平估计.在Swerling II型目标假设下,推导出MOSODV在均匀背景下虚警概率的解析表达式,并与其他CFAR方法进行了比较.仿真结果表明,MOSODV在均匀背景及多目标环境中均具有较好的性能,而杂波边缘环境中,MOSODV也保持了比较好的虚警控制能力.     

一种基于方差的恒虚警算法

介绍了一种可执行自适应门限检测的恒虚警（CFAR）算法，它综合了著名的CA-CFAR，SO-CFAR和GO-CFAR处理方法，由参考滑窗口中的数据计算出二次均值即方差（VID），然后来选择恒虚警处理算法，VI-CFAR是可以根据参考窗动态适应背景的估计算法，它在均匀环境下具有优秀的CFAR性能和非均匀环境下的稳定性。     

基于实测数据的单元平均CFAR检测器性能分析

主要介绍了均值类CFAR算法中的3种经典算法在均匀杂波背景和多目标环境下采用仿真方法进行检测性能对比。在此基础上,基于导航雷达对海探测实测数据,对均值类CFAR检测器中最为经典的单元平均CFAR检测器进行性能分析与验证,为均值类CFAR检测器的使用提供参考。     

分布式模糊自动删除单元平均恒虚警检测

为提高多传感器分布式恒虚警(CFAR)检测的性能,基于模糊逻辑和自动删除单元平均(ACCA)算法提出一种新的多传感器分布式CFAR检测系统(分布式模糊ACCA).系统中每个模糊ACCA-CFAR检测器根据参考单元计算出映射到虚警空间的隶属函数值,然后传给融合中心,融合中心根据这些值采用模糊融合准则进行判决。仿真结果表明:分布式模糊ACCA-CFAR不但在均匀背景下具有较低的检测损失,而且在非均匀背景下具有更好的鲁棒性;同时模糊代数积融合比二元与融合和二元或融合提供更好的检测性能。该研究成果可应用于警戒雷达系统。     

一种新的基于CA和OS的分布式模糊恒虚警检测系统

文中将单元平均（CA）方法、有序统计（OS）方法与模糊逻辑相结合，提出一种新的两传感器分布式CFAR（模糊CAOS）方案，以提高分布式CFAR检测的性能。系统中的两传感器分别采用模糊CA方法和模糊OS方法计算出映射到虚警空间的隶属函数值，并传给融合中心，融合中心根据这些值采用相应的模糊融合准则进行判决。仿真结果表明，在指定模糊融合准则条件下，分布式模糊CAOS-CFAR在均匀背景和非均匀背景下均具有比较好的检测性能。     

基于无偏最小方差估计算法的分布式CFAR检测

为了提高分布式CFAR检测的性能,文中研究采用无偏最小方差估计（UMVE）CFAR作为局部检测器的分布式CFAR系统。文中推导出采用＂与＂融合和＂或＂融合准则时分布式UMVE-CFAR的目标函数和参数优化方程。并将其与CA,OS等经典分布式CFAR检测进行了性能比较,结果表明,分布式UMVE在均匀背景和多目标环境下具有比分布式OS更好的性能,在杂波边缘环境中的性能则稍逊于分布式OS-CFAR。     

一种改进的鲁棒恒虚警检测器

VI—CFAR是一种综合CA—CFAR、GO—CFAR和SO—CFAR优点的CFAR检测器．它在均匀环境具有较低的恒虚警损失．在非均匀环境具有较强的适应性。但是在前后滑窗均存在干扰目标情况下，SO-CFAR会受到干扰目标的影响，检测性能大为下降。为此．文中提出采用无偏最小方差估计（UMVE）算法替代SO，从而有效地提高VI—CFAR在多目标环境下的鲁棒性。计算机仿真验证了理论分析的正确性。     

基于排序数据变率的最大似然恒虚警检测方法

在韦布尔杂波背景下,针对在未知数目的目标干扰情况下不能够正确估计杂波统计模型的参数,进而影响雷达对目标的恒虚警检测性能,提出了一种基于排序数据变率的自适应删除最大似然恒虚警检测(ACML-CFAR)。利用基于排序数据变率(ODV)的删除算法对杂波单元进行自适应删除,然后使用其余参考单元采样基于最大似然法来估计杂波分布的参数,并形成检测器的检测门限。仿真结果表明:在均匀杂波下,ACML-CFAR略好于ML-CFAR,表明了ACML-CFAR对于拖尾杂波中的部分较强的杂波尖峰也能够删除;在干扰杂波背景下,能够自适应删除杂波中的干扰,不需要关于干扰目标数的先验信息,克服了ML-CFAR检测器在删除个数小于干扰个数时检测性能严重下降的问题。     

SAR图像中地面目标自动检测方法研究

文中对SAR图像中的目标检测进行了研究.运用雷达目标恒虚警(CFAR)检测方法,在SAR图像杂波统计特性为Weibull分布的条件下,对SAR图像目标进行自适应检测.利用有效象素及其比率对不同虚警率下的SAR图像目标检测结果进行分析.仿真结果表明CFAR方法在SAR图像目标检测中是有效的,并给出了相应参数的最佳值.     

一种新的基于CM和CA的恒虚警检测器

文中基于删除平均（CM）方法和单元平均（CA）方法．提出了一种新的恒虚警检测器（CMCAGO-CFAR）。它采用CM和CA方法产生两个局部估计，再取二者的最大值作为背景噪声功率水平估计。在SwerlingⅡ型目标假设下。文中推导出CMCAGO-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa和检测概率Pd及多目标环境下检测概率Pd的解析表达式，并与其它方案作了比较。分析结果表明CMCAGO的优势主要体现在非均匀背景中，它在杂波边缘的虚警控制能力明显优于OS，对多目标干扰也呈现了较好的鲁棒性，它以均匀背景中较小的代价换取在多目标干扰情况下检测性能的较大提高。     

基于神经网络CA/OS-CFAR检测方法

在杂波边缘和多目标的复杂环境下,建立性能稳定的自适应检测技术是提高恒虚警率处理能力的关键.针对单元平均恒虚警检测(cell averaging-constant false alarm rate)和有序统计量恒虚警检测(ordered statistic-constant false alarm rate)的优缺点,提出一种基于神经网络的检测方法(cell averaging/ordered statistic-constant false alarm rate).利用神经网络进行最优检测方法判断,根据选定的检测方法计算出检测阈值.通过训练计算初始阈值,采用神经网络分类并识别输入的类型.将该阈值与CA-CFAR和OS-CFAR计算结果相比较,并选用均匀杂波、多目标和杂波边缘环境的仿真案例进行测试.实验结果表明:该方法可在均值和非均匀的杂波背景中,能有效地进行最优检测方法判断.     

基于ADS的噪声恒虚警检测仿真

雷达信号的恒虚警检测是雷达信号处理的重要组成部分.首先阐述了两种基本检测器的原理与性能,以及针对实际情况所采用的恒虚警处理技术.在此基础上,利用ADS(advanced design system)仿真技术建立某星载雷达接收机模型,模拟回波信号经过接收机的工作情况,通过蒙特卡罗仿真法对输出信号进行噪声恒虚警检测,获得了更接近真实环境的检测曲线并对其进行分析,为进一步研究雷达系统性能提供了参考.     

Pearson杂波背景下基于模糊积累的距离扩展目标检测

研究Pearson分布杂波背景下基于模糊积累的距离扩展目标检测方法性能。推导出将观测值映射到虚警空间的隶属函数,分析了模糊代数积、模糊代数和两种积累方法的性能,并与二进制积累方法进行了比较。仿真结果表明Pd=0.5时模糊代数和积累、模糊代数积积累较二进制积累方法可分别获得广义信杂比约10dB和6dB的性能改善。     

不确实波导环境下基于子空间建模的恒虚警检测方法

浅海主动声纳检测与估计面临的主要问题是不确实浅海信道导致的回波信号不确实和混响干扰。为此，本文提出一种子空间回波信号的恒虚警( CFAR)检测与估计方法：对不确实浅海波导中的回波信号采用子空间信号建模方法；将混响干扰建模为一种类信号干扰，基于广义似然比检验( GLRT)的思想，将混响相关矩阵的最大似然估计代入到似然比检测中，由于GLRT具有恒虚警特性，最终得到子空间回波信号的恒虚警检测器。通过仿真和实际数据处理分析表明，这种子空间回波信号恒虚警检测器对不确实信道具有很好的相干匹配能力，对信道不确实性具有较好的宽容性，能得到较好的脉冲压缩效果，提高目标位置估计精度。较之常规匹配滤波器，其检测性能可提高1—2.5 dB.     

飞机货舱火警探测缺陷与改进模拟实验

目前民航飞机货舱火警探测器普遍采用红外光电感烟器,存在响应慢和误报率高的缺陷.引入火灾发生早期出现的一氧化碳气体浓度/浓度变化量作为新的火警探测标志量,设计了烟气复合火警探头.提出了两维输入复合偏置滤波自动火警报警算法,设计了火警报警阈值调节模糊系统,根据烟雾浓度变化量和一氧化碳气体浓度变化量等动态参量,智能调整火警报警阈值,拟解决货舱单一使用红外光电感烟火警探测器使火警误报率高和响应慢的问题.模拟实验结果表明:新研制的烟气复合火警探测器比现有的红外光电感烟探测器有更低的火警误报率和更快的响应速度.     

基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法

针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比（SNR）增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示：新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明：新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。     

基于自动删除平均和单元平均的恒虚警检测器

为了增强恒虚警检测器的抗干扰性能,基于自动删除单元平均(ACCA)方法和单元平均(CA)方法,提出了一种新的恒虚警检测器(ACCAM-CFAR).它的前沿和后沿滑窗分别采用AOCA和CA方法产生两个局部估计,再对二者求和得到背景功率水平估计.与现有的CFAR检测器进行比较表明:该方法更为有效地利用了参考单元所提供的信息,具有更少的恒虚警损失.     

全数字雷达仿真系统中恒虚警率建模方法探索

由于雷达仿真系统设计时常存在参数设计未知和替代模型合理性验证的问题,为解决此类仿真过程存在问题,以恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)建模为例,提出一种全数字雷达仿真系统中恒虚警率建模解决方法.将雷达模型中未知参数的推演及估算和复杂模型的替代模型结合,进行参数分析及设计思路.通过模型边设计边验证的过程,分析并确认设计模型是否能够达到已知的关键性能指标要求,进而反向调整并确定设计的合理性.应用结果证明:这种将模型建立和模型验证同步进行的设计方法,应用于某型号反潜直升机飞行模拟器的全数字多普勒搜索雷达的仿真实现.经验证,该设计方法能具较强实用性及合理性.