一种新的多频带相干雷达恒虚警检测算法

研究了复合高斯杂波环境中多频带相干雷达自适应恒虚警检测问题.利用Toeplitz矩阵的次对称性提出了一种新的多频带相干雷达恒虚警检测算法.所提出的算法对杂波的结构分量和杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质,而且不需要杂波功率谱密度对称.该算法的检测性能优于以前提出的多频带归一化匹配滤波器算法.     

基于杂波模型的相干雷达极化自适应恒虚警检测算法

该文研究了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应检测问题。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能。提出了一种基于杂波模型的极化自适应恒虚警检测算法,该算法比极化自适应匹配滤波器算法有更小的估计损失,并推导出了虚警概率表达式。仿真结果表明,所提出的检测算法相对于杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质。     

一种简单的相干雷达极化恒虚警检测算法

该文提出了高斯杂波背景下一种结构简单的相干雷达极化恒虚警检测算法。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能,推导出了虚警概率表达式。研究结果表明,该相干雷达极化恒虚警检测算法相对于杂波协方差矩阵有恒虚警的性质。该检测算法比极化广义似然比检测算法计算量小,易于工程实现,适合于强信杂比和目标信号导向矢量未知的情况。同时仿真分析了不同极化状态时的检测性能。     

非均匀非高斯杂波的协方差矩阵估计

在雷达目标检测中,杂波的协方差矩阵估计利用了待检测单元附近的杂波数据。本文考虑一种非均匀环境中,非高斯杂波下的杂波协方差矩阵估计问题,即假定待检测单元与参考单元的杂波协方差矩阵之间满足某种统计关系,并假定杂波数据满足复合高斯统计分布模型。在这种场景下,常规的杂波协方差矩阵估计方法会导致信号检测性能的下降。采用共轭先验分布作为非均匀非高斯场景的统计分布模型,利用贝叶斯方法,本文给出了基于Gibbs抽样的杂波协方差最小均方误差估计方法。计算机仿真结果表明,与常规的杂波协方差矩阵估计方法相比较,本文所给出的杂波协方差矩阵的估计算法能够在参考数据较少,累积脉冲个数较少时,非均匀场景中获得较好的检测性能。本文还分析了先验分布模型参数误差对检测性能的影响。      

基于广义旁瓣相消的机载雷达抗密集转发式干扰方法

密集转发式干扰不仅会引起雷达虚警,而且会抬高其附近单元的恒虚警率检测门限进而导致目标检测性能下降。另外,它还会污染空时自适应处理的训练样本,导致杂波抑制性能下降。针对这些问题,该文提出一种机载雷达抗密集转发式干扰算法。该算法首先估计干扰方向,然后用广义旁瓣相消技术在空域滤除干扰。广义旁瓣相消中的辅助通道为指向干扰方向的和波束,而其协方差矩阵则利用清晰区中挑选的干扰样本估计得到。该算法可以有效抑制密集转发式干扰,减少由其引起的虚警,改善雷达目标检测性能,同时该算法还具有结构简单,易于实现的优点。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于邻域平均和正交分解的双通道SAR图像域慢动目标检测方法

慢动目标检测是利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)实现空间对地观测应用的一个主要方面,具有广泛的应用背景和重要的学术价值。为了构建检测率高、实用性强的双通道SAR地面慢动目标检测过程,本文提出了一种基于邻域平均和协方差矩阵正交分解的检测算法。该算法在对特征值分解量进行修正的基础上,通过获取采样协方差矩阵与杂波协方差矩阵正交的分量,以此构造出有效的动目标检测量,结合采样协方差矩阵的邻域平均处理,实现慢动目标的精确检测。相比常规的DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技术,该算法具有杂波抑制能力强、旁瓣抑制能力好、检测门限设定简单、检测率高、虚警率低等特点,仿真结果证明了该算法的有效性。     

空/时对称阵列雷达非高斯杂波背景下多秩距离扩展目标检测方法

针对多通道阵列雷达从实际杂波中检测目标场景,该文提出了一种面向多通道阵列雷达非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。首先,利用秩大于1的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量,建立了多秩距离扩展目标模型;然后,利用雷达接收单元空间或时间中心对称探测场景下杂波协方差矩阵的反对称结构信息,通过酉变换,采取广义似然比、Rao、Wald检验准则,构建待解参数小样本估计策略,设计了面向非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。最后,通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵具有恒虚警特性。基于仿真数据和实测数据的实验结果表明,所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵具有恒虚警特性,此外,相较于现有检测方法,所提检测方法提升了小训练支持的目标检测性能,并且在导向矢量失配条件下,有效地改善目标检测的稳健性。      

部分均匀海杂波中分组加权的协方差矩阵估计

本文主要研究空间部分均匀海杂波背景下协方差矩阵的估计问题。海杂波的空间部分均匀性和假目标干扰的不可避免性导致利用传统算法来估计海杂波协方差矩阵时存在较大的估计误差。为了减小该估计误差,本文对海杂波的参考样本进行分组处理,利用纹理的最大后验估计值作为加权系数,提出了分组加权样本协方差矩阵估计算法。考虑到假目标干扰的存在,利用协方差矩阵之间的差异提出了一致性因子,以确定干扰所在的分组,并剔除干扰。实测数据的实验结果表明,在存在假目标干扰的空间部分均匀海杂波背景下,本文提出的分组加权协方差矩阵估计算法不仅能有效剔除假目标,而且优于不分组算法约3dB。      

复合高斯杂波下距离扩展目标的自适应检测

 研究了复合高斯杂波下的距离扩展目标自适应检测问题.基于辅助数据,利用采样协方差矩阵(SCM)和迭代(RE)估计矩阵,建立了自适应检测器AMSDD和基于动态阈值的ADT检测器,并分析了检测器的恒虚警率(CFAR)特性.理论分析表明,基于SCM的检测器只能保持对杂波协方差矩阵结构的自适应特性;而基于RE的检测器能同时获得对杂波协方差矩阵结构和纹理分量的CFAR特性.性能分析表明,对于AMSDD和ADT来说,与采用SCM估计器相比,采用RE估计器能使检测器获得更好的CFAR特性和检测性能.另外,基于RE的ADT检测器在目标散射点个数失配时具有很好的鲁棒性.     

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。     

恒虚警极化自适应子空间检测器

本文研究了在未知统计特性的局部均匀高斯杂波环境中的相干雷达极化自适应目标检测问题.基于广义似然比检验提出极化自适应子空间检测器,并推导出虚警概率和检测概率的理论表达式.研究结果证明该算法在均匀杂波环境和局部均匀杂波环境都有恒虚警的性质.比较了均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器、极化广义似然比检验和极化自适应匹配滤波器算法的检测性能,仿真分析了不同极化状态局部均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器算法在的检测性能.     

机载MIMO雷达广义最大似然检测器

该文针对机载MIMO雷达在未知统计特性的杂波中目标检测问题,首先给出广义最大似然(GLRT)检测器(MIMO-GLRT),利用MIMO雷达的空间分集特性提高检测性能,并推导出检测概率和虚警概率表达式。然后,基于MIMO雷达杂波协方差矩阵的块对角特性,给出一种简化MIMO-GLRT检测器,大大减小算法的复杂度,同时降低对参考单元数目的要求,并在只有两个接收雷达单元的情形下,推导出简化GLRT检测性能的表达式。结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,能够在未知杂波背景下有效地检测目标。     

相参雷达K分布海杂波背景下非相干积累恒虚警检测方法

相参雷达系统下的非相干积累检测方法,可以提高雷达的目标检测速度,达到实时处理的要求。然而,相参雷达系统下的非相干积累检测方法对参考单元数、脉冲积累数、杂波散斑协方差矩阵以及海杂波模型的形状参数均是非恒虚警(CFAR)的。该文基于块白化的海杂波预白化方法,提出预白化单元平均恒虚警(PWCA-CFAR)检测方法和预白化单元中值恒虚警(PWCM-CFAR)检测方法,并使用了匹配于参考单元数、脉冲积累数、形状参数的自适应门限,确保提出检测方法的恒虚警特性。实验结果表明,当存在异常单元时,PWCM-CFAR检测方法的检测性能优于PWCA-CFAR检测方法。

     

复合高斯杂波中距离扩展目标的参数化Wald检测

本文研究复合高斯杂波环境中的距离扩展目标的自适应检测问题。有色杂波采用参数未知的自回归（AR）过程描述。结合Wald检测准则,仅需对H1假设条件下的未知参数进行最大似然估计,给出了一种新的基于参数化模型的扩展目标检测器——参数化Wald检测器。该检测器的检验统计量可解释为首先针对各个待测单元分别计算检验统计量,然后将所有待测单元的输出进行非相参累加,其对杂波的随机功率起伏具有恒虚警率(CFAR)特性。相比于常规的基于协方差矩阵的检测方法,参数化检测算法的执行过程不需要依赖辅助数据,仅利用待测扩展目标数据即可实现自适应处理,有效缓解了训练压力并降低了计算量。仿真实验表明,所提出的参数化Wald检测器的检测性能优于之前提出的参数化广义似然比检测器的性能。      

基于黎曼流形监督降维的矩阵CFAR增强检测

矩阵CFAR检测是从几何流形角度处理雷达目标检测问题的新技术。为进一步提升其在复杂杂波背景下的检测性能,本文提出一种黎曼流形监督降维的矩阵CFAR增强检测方法。首先,将检测问题视为目标与杂波的分类问题,分别构建黎曼流形上目标单元与杂波单元的类内和类间权重矩阵;其次,为增强目标与杂波的可分性,采用保持类内几何距离最小,类间几何距离最大的准则建立降维目标函数,并基于Grassmann流形求解降维优化问题获得映射矩阵;最后,提出一种矩阵CFAR增强检测方法,实现目标增强检测。采用蒙特卡罗方法对仿真数据和实测海杂波数据进行实验分析,结果表明,所提出的方法能够进一步提升检测性能。      

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法。但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用。为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题。最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能。