复合高斯杂波环境中分布性目标相干雷达恒虚警检测算法研究

本文研究了在未知统计特性的复合高斯杂波环境中对分布性目标检测的问题。利用Toeplitz矩阵的次对称性提出了一种新的杂波协方差矩阵结构的估计方法,并用此估计方法来实现基于广义似然比检验的恒虚警检测算法。该算法能够在不需要杂波功率谱密度对称的情况下作到对杂波的结构分量和协方差矩阵都有恒虚警的性质,而且该实现方法的检测性能优于先前提出的实现方法。     

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。     

一种新的多频段雷达信号相干算法

多频段雷达信号融合成像技术是提高目标距离像分辨率的一种有效方法。相干处理是多频段融合成像的前提和关键。本文分析了用不同雷达测得的动目标频率响应间的非相干量。针对传统相干方法所需的频谱外推所带来的低信噪比下相干精度差、计算量较大的缺陷,本文提出利用不同频段强散射中心极点信息的差异来估计非相干量,并对算法的处理流程和实际应用中可能遇到的几个问题进行了细致分析。计算机仿真实验和实测数据处理结果表明所提方法有效地改善了估计效果并降低了运算量。      

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。     

一种改善导航雷达恒虚警检测效果的算法

传统的恒虚警检测器在进行目标检测时,容易受到其他目标和强海杂波的干扰,造成自遮蔽效应,使得大目标和大块地物（陆地、岛屿）回波出现“挖空”现象.通过自适应调整参考单元与保护单元的设置以适应不同的检测环境,在理论上可以有效克服“挖空”现象,但是这种自适应技术在实际雷达中很难应用.针对这种“挖空”现象,以某型导航雷达为例,利用陆地（或岛屿）杂波和大目标在幅度上与海杂波回波的差异对一定范围内的数据进行修复,最后基于导航雷达的实测数据对文中算法进行验证,结果表明,该算法明显改善了导航雷达的回波显示质量,有利于目标的凝聚与跟踪,且运算量适中,便于工程实现.     

基于改进型恒虚警的毫米波雷达检测算法

为了提高毫米波雷达在多目标环境下的检测性能,在变化指数恒虚警（Variability Index CFAR,VI-CFAR）的基础上提出了一种改进算法,即当背景环境为多目标环境时,采用KL散度单元筛选恒虚警（Kullback–Leibler Trimmed Mean CFAR,KLTM-CFAR）替换单元平均恒虚警（Cell Averaging CFAR,CA-CFAR）与最小选择恒虚警（Smallest of CFAR,SO-CFAR）进行策略选择,有效避免了毫米波雷达在多目标环境下的目标遮蔽问题,提升了检测性能。对改进后的检测算法进行了仿真分析,结果表明,多目标环境下,在其他几种检测器基本丧失检测能力的情况下,该检测器仍保持着90%以上的检测概率,并且在均匀环境和杂波边缘环境下,也有较为良好的表现。     

雷达恒虚警率检测算法综述

恒虚警检测是雷达自动检测系统中非常重要的一种目标自动检测方法.本文综述了不同CFAR检测算法研究发展现状,分析了不同应用背景的CFAR检测器的选取,并对CFAR检测技术的发展趋势进行了展望.     

一种新的自聚焦相干宽带DOA算法

传统的基于相干信号空间聚焦的宽带DOA算法具有良好的空间分辨能力、较低的信噪比门限,但必须通过角度预估计来构造相应的聚焦矩阵.本文提出了一种不需要角度预估的相干宽带DOA算法,直接利用阵列接收数据构造聚焦变换矩阵,避免了预估计角度对聚焦变换的影响,同时降低了算法的运算量.计算机仿真表明该算法是切实可行的.     

一种新的分块恒虚警率检测技术

经典的参量型恒虚警率检测器只在特定的背景环境下才能得到较高的检测性能,而低空监视雷达的工作环境较为复杂,需要一种对杂波环境具有较强稳定性的检测器。为此,对传统的检测技术进行了改进,提出了一种新的分块恒虚警率检测技术。该技术通过对参考单元进行适当分块来提高对不同环境的适应能力,弥补了传统恒虚警率检测技术需要杂波背景分布的不足,增强了检测算法的通用性。给出了该算法在均匀杂波环境和杂波边缘环境下的虚警概率理论公式。计算机仿真验证了该技术的可行性和有效性。     

CFAR detection for multistatic radar

In this paper a multistatic radar system with n transmitters and one receiver is considered and several constant false alarm rate (CFAR) algorithms for detection are introduced. The decision statistics of the proposed detectors are the sum of the n largest returning signals in an array of N+n range cells. It is shown that the proposed decision statistic satisfies the CFAR condition and it is justified that the sum of the largest returning signals is the optimal statistic. The proposed CFAR detectors are simulated both in homogenous and non-homogenous backgrounds and their performances are compared with the performance of a monostatic radar of higher power. It is shown that a multistatic radar outperforms a monostatic radar under equal transmit power condition.     

A fast CFAR detection space-time adaptive processing algorithm

All of the conventional CFAR detection algorithms that use space-time processing involve a time-consuming matrix-inversion operation. Based on today's technology, this computational complexity sometimes makes the full-rank solution difficult to realize. In this correspondence, a CFAR detection algorithm, which does not need a matrix inversion, is developed by an adaptation and extension of Hotelling's principal-component method studied recently by Kirsteins and Tufts (1994). Finally, the performance of the new CFAR test statistic is analyzed, and the effect of the rank reduction on performance is evaluated for an example scenario     

基于车载毫米波雷达的目标检测CFAR算法研究

汽车雷达信号处理的一个重要任务是可靠地探测汽车前方及周边的目标,通过比较雷达反射信号的频谱来判断频谱信号是否达到特定的检测门限值,使用恒定的门限值会导致大量虚警目标被检测,如果虚警目标太多,会使计算机的处理能力达到饱和,势必影响正常目标的检测。因此,一种自适应噪声阈值的恒虚警率(CFAR)算法被广泛的应用在雷达信号处理中。本文针对汽车FMCW雷达常用的两种CFAR算法,从原理上对算法进行阐述,并通过仿真软件和实验数据对算法性能进行分析比较。     

连续波频率调制雷达频域恒虚警检测的研究

光纤光耦合技术及数字处理技术的进步使得基于光纤连续波频率调制(FMCW)雷达技术快速发展。针对激光雷达时域信号处理在远程目标探测中的不足,根据雷达传统时域中的多重门限以及FMCW雷达回波频谱的特点,使用了频域恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)目标检测技术。该CFAR技术是基于对回波信号进行时频变换,并对其结果进行解析,得出目标的距离及速度信息,实现在恒定虚警概率的前提下最大化提高系统的探测率。     

一种基于局部分形维的CFAR检测算法

目标检测是图像处理领域和计算机视觉中一项非常重要的研究课题.针对光学遥感图像自然背景下人造目标检测中检测时间长,虚警率偏高的问题,本文提出一种基于局部分形维的CFAR检测算法.该算法首先引入重标极差分析法,把图像的局部窗转化为一维序列的形式,且通过对一维序列极差和偏差的运算得到反映图像局部纹理特征的局部分形维,并以此构造出图像的分维像.然后在分维像基础上进行快速CFAR检测,确定滑窗中心点像素是否为目标像素.最后对目标像素进行聚类以提取感兴趣目标区域.利用本文提出的算法对不同地区的光学图像进行了大量的实验,得到了较好的检测结果.实验结果证明了该算法在高分辨光学图像中能有效、快速地地检测自然背景中的人造目标.与传统的人造目标检测算法相比,本文提出的算法能有效地减少检测时间,降低虚警率.     

基于ADSP-TS201的雷达恒虚警实现

介绍了ADI公司的新一代高性能TigerSHARC处理器ADSP—TS201的性能。给出了基于ADSP—TS201的瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测原理及软、硬件实现方法,并给出了仿真实验结果。利用ADSP—TS201的强大功能实现雷达高速信号处理。     

On the modelling of uncertainty in radar CFAR detection

In this paper, we propose a model for a constant false alarm detection that uses fuzzy logic to describe the uncertainty on the decision about the presence or the absence of a target. The received signal is processed in a sequential manner so that the test is performed after each observation. Each time an observation is taken, the membership function to three regions, namely; “signal present”, “signal absent” and “Uncertainty” is evaluated. Then, the received signals from different observations are combined according to some fuzzy fusion rules to obtain the global decision. The simulation results obtained showed that the bounded product rule gives the best detection performance among all the others.     

相参雷达信号综合测试系统设计

介绍了一种与雷达信号形式相匹配的测试系统。该系统采用DDS信号产生技术，产生与被试雷达相一致的基频信号，对信号进行调制、变频、合成等处理，能模拟不同雷达的信号回波，达到检测雷达多种性能的目的。同时介绍了该测试系统的应用情况。