相参雷达时频域CFAR检测门限获取方法研究

相参雷达体制下采用时频域处理的CFAR检测器面临的一个共性问题就是由于时频域杂波模型与实际不匹配,以及数据样本有限导致的模型参数无法准确估计,进而导致实际检测器性能总是与理论设计有较大差距.为此,本文通过分析相参雷达时频域恒虚警(CFAR)检测门限与虚警概率的函数关系,提出一种基于最小二乘拟合的检测门限获取方法,并给出了其工程实现途径.最后,采用实测数据对该方法进行检测性能仿真实验,实验结果表明,提出的检测门限获取方法有效可行,具有很好的工程应用前景.     

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。     

一种多目标精确计算恒虚警检测门限的方法——瑞利拟合法

雷达信号的恒虚警处理,在雷达自动检测中,是一个不可缺少的内容。目前关于计算检测门限的方法有很多。由于不同方法存在不同缺点和局限性,很难满足雷达系统的综合要求。本文借鉴传统恒虚警(CFAR)计算方法,提出一种新的恒虚警处理——瑞利拟合法。该方法与传统的恒虚警处理方法相比,不仅在多目标检测方面具有显著优点,而且检测门限精度高,很容易达到雷达指标要求。     

雷达恒虚警性能分析

用蒙特卡罗方法，结合某炮位侦察雷达的恒虚警检测器，对雷达的恒虚警检测性能进行了定量分析，给出了线性接收机和对数接收机在不同恒虚警处理时的门限因子及相应的虚警概率，并分析了对数起点变化对虚警率的影响。     

雷达多视极化检测器性能对比分析

雷达极化检测器性能对比分析可为极化检测器的工程设计提供重要参考,但目前针对其检测性能的评估理论仍不完善,尤其缺乏多视情形下的分析结果.文章以极化雷达多视协方差矩阵的复Wishart分布为基础,采用蒙特卡洛仿真与理论推导得到了7种经典极化检测器的多视检测性能曲线,并构建曲线下面积（Area Under Curve,AUC）指标对检测性能进行自动排序.仿真实验结果表明4视处理时的检测性能排序为:最优极化检测器＞极化白化滤波器≈似然比检验＞最佳能量检测器＞极化匹配滤波器≈多视极化能量检测器＞单通道检测器.理论推导结果表明,具有线性加权形式的极化检测器,其检测与虚警概率都具有两类等价的数学表达式,其中基于Gamma函数的表达式可用于快速计算出恒虚警检测门限.最后采用全极化合成孔径雷达实测数据,对上述结论进行了验证.     

未知杂波背景下恒虚警检测门限获取方法

针对未知杂波背景下的雷达恒虚警检测问题,提出了一种基于核密度估计的CFAR(K-CFAR)检测方法。该方法利用核密度估计方法处理参考单元数据,实时准确地估计杂波背景的概率密度函数,进而根据分布函数与上分位点之间的关系确定检测门限。该方法不仅成功地解决了未知杂波背景下检测性能下降、检测器失去恒虚警特性的问题,而且相比已有的单样本非参量CFAR检测器,检测性能大幅提升。且对各种未知背景的杂波具有通用性的特点。最后,利用计算机仿真数据验证了文中所提方法的有效性。     

一种改进的噪声门限检测方法

本文基于雷达目标回波信噪比与距离的四次方成反比的物理原理,提出了一种检测门限系数随距离减小而增加的噪声电平恒虚警检测方法。该检测方法可以实现在保证目标检测概率变化不大的条件下进一步降低雷达检测区域的平均虚警概率,或者在保证雷达探测区域内平均虚警概率满足需要的条件下进一步降低雷达远区检测门限,增加雷达远程探测能力,从而提高雷达全区域综合检测性能。     

基于压缩感知的CFAR目标检测在机会雷达中的应用

提出一种基于压缩感知(CS)技术在机会雷达系统中进行恒虚警率(CFAR)目标检测的算法,根据目标回波在距离单元上的稀疏性,采用压缩感知技术对目标回波进行压缩采样;设计了一种新的建立在压缩域上的CA-CFAR检测器,它能在不恢复原始信号的条件下,快速完成目标回波的检测;进行了检测门限理论分析,设计出一种适用于压缩域检测的门限选定方法;给出系统检测结果与接收机的性能曲线。仿真结果表明,本算法可以实现低信噪比下雷达信号的直接检测,无需信号重构,节省了运算量。     

基于后置滑窗检测器的OS—CFAR处理器优化设计

有序统计恒虚警率处理 (OS -CFAR)是现代雷达信号处理的一种重要方法。本文基于后置滑窗检测器的检测概率与虚警概率要求 ,利用遗传算法 (GA)对OS -CFAR处理器的检测门限进行了优化 ,并通过计算机仿真得出了有益的结论 ,其优化结果已用于某雷达视频信号处理系统中。     

一种基于FPGA的慢门限恒虚警处理电路设计

雷达信号的检测多是在干扰背景下进行,如何从干扰中提取目标信号,不仅要求有一定的信噪比,而且必需有恒虚警处理设备。恒虚警处理是雷达信号处理的重要组成部分,慢门限恒虚警处理主要是针对接收机热噪声,文中介绍一种基于FPGA嵌入式设计的慢门限恒虚警处理电路,给出了仿真模型及仿真结果,并已将其用于某检测器中,取得了良好的经济效益。     

基于压缩感知的弹道导弹微多普勒提取方法

利用微多普勒识别弹道目标的关键是宽带雷达回波信号的微多普勒提取。宽带雷达回波信号的高速采样对硬件和算法提出了更高的要求。将压缩感知方法应用到宽带雷达回波信号的微多普勒提取中,并给出了弹道导弹目标的微多普勒计算公式和利用压缩感知重构弹道导弹微多普勒的方法。在低采样频率下利用压缩感知理论从回波信号中提取的微多普勒,与在高采样频率下利用Gabor变换提取的微多普勒是一致的,这表明利用压缩感知理论以低频率采样弹道导弹回波信号,提取微多普勒,降低工程实现难度的方法是可行的、有效的。     

基于互累积量的多雷达信号层融合检测

针对多雷达检测海上目标的研究背景,本文提出了一种新的基于互累积量的多带雷达信号层融合检测方法,该方法融合不同雷达的观测信息,对不同频带的雷达观测在统计相关域上进行积累,最后进行检测。仿真结果表明,与传统的融合检测方法相比,新方法能够显著提高融合处理后的信杂比,有效提高海上目标检测概率。     

9.6Gsps 10bit 宽带雷达接收机设计与实现

交叉采样是提升雷达接收机采样率的有效方法,但该方法会引入通道失配,通道失配将严重降低系统的性能。本文首先介绍基于OpenVPX平台的四通道交叉采样宽带雷达接收机的硬件设计;其次对采集系统通道失配误差及其估计方法进行分析;最后针对传统的通道失配校正方法耗费大量时间的问题,提出一种在线校正系统通道失配的方法,该方法提高了通道失配校正的效率。测试结果表明,该设计可实现以采样率9.6Gsps、精度10bit对频带为1GHz~4GHz的中频信号直接采集,能够满足宽带雷达接收机脉冲压缩处理的要求,已成功应用于某宽带雷达。      

基于恒虚警的高频雷达起伏目标检测算法研究

针对高频雷达目标检测过程中由于信噪比波动导致检测概率降低、跟踪丢失的问题,提出了基于高低双门限的关联检测算法。基于高频雷达相邻次扫描过程中目标运动信息的相关性,根据目标的速度、距离、方位等运动信息为目标建立关联区域,后续检测时在此关联区域内自动降低判决门限以提高检测概率。理论分析及实测数据表明,与常规恒虚警检测比较,关联检测算法在保持相同虚警概率的同时可获得更高的检测概率,从而有效提高高频雷达的检测和跟踪性能。     

Target Detection in Single- and Multiple-View Through-the-Wall Radar Imaging

A detector of targets behind walls and in enclosed structures is presented. The detector is applied to through-the-wall radar images obtained by wideband delay and sum beamforming. We consider the detection problem using single- and multiple-view imaging. The statistics of noise, clutter, and target images are examined and formulated using sample scenes. The effects of wall parameter errors on the image statistics are shown. An iterative detection scheme, which adapts itself to the image statistics, is presented. The proposed detection schemes are evaluated using real data.     

线性调频宽带PD制导雷达目标检测研究

在分析PD制导雷达在低空尾追情况下杂波区目标检测问题的基础上,提出应用线性调频宽带PD新体制制导雷达,提高杂波区目标检测性能的新方法,并对线性调频宽带PD制导雷达的信号处理流程以及目标检测性能进行了理论分析和计算。结果表明,将宽带线性调频技术应用于PD制导雷达可以显著地改善杂波区目标检测性能,适合弹载制导场景下的应用。     

宽带信号检测方法与性能分析

当雷达发射宽带信号时, 距离分辨单元可能比目标的尺寸小,导致目标在距离维扩展从而导致能量分散,常规的检测方法可能失效。基于此,文中分析了宽带信号的目标回波特性,提出了一种分段积累相关检测算法,并给出了时域和频域两种实现途径。通过仿真和实测数据分析,验证了时域和频域两种方法的同等优势,信噪比可以比常规处理高5 dB。最后基于工程实现的角度,分析了时域和频域两种方法的优缺点。     

微弱目标积累检测的包络移动补偿方法

利用长时间信号积累来提高低信噪比对微弱运动目标检测的性能是一种有效方法.在积累过程中目标回波有可能越距离单元走动,因此包络时延补偿是实现信号积累的首要问题.本文利用相控阵雷达可提供的波束驻留方式,提出一种基于距离拉伸和时频分析的包络移动补偿方法.该方法利用距离拉伸将不同单元中的目标回波作为暂态信号,通过时频联合处理来进行运动补偿和匹配相参积累,适用于存在越多普勒分辨单元走动的情况.给出了检测器的实现框图并进行了性能分析.仿真结果及对实测数据的处理验证了该方法的有效性.     

Effective CLEAN algorithms for performance-enhanced detection of binary coding radar signals

With binary coding waveform as radar pulse compression signal, the sidelobe of the matched processing result of the received signals is a serious interference to the effective detection of multiple targets. In this paper, the CLEAN algorithms are introduced to eliminate such sidelobes and significantly improve the target detection performance of binary coding radar signals. A novel modified CLEAN algorithm is proposed to remove the sidelobe interferences in formulating target range profile when wideband binary coding signals are used. The effectiveness of the CLEAN algorithms is demonstrated through the processing results.     

Quickest physical‐layer MGD anomaly detection for jamming attacks in centralized modulated wideband converter‐based ROC curve

In wireless communication systems, physical‐layer security menaces have evolved from jammers. Jammers, due to their furtive nature, make wireless communication systems vulnerable. The novelty in this work is to combine centralized modulated wideband converter, which is a networking system developed from the modulated wideband converter–based sub‐Nyquist sampling theory with a multivariate Gaussian distribution (MGD) anomaly detector‐based receiver operating characteristic curve that plot the detection rate (DR) versus false alarm rate (FAR) at various threshold values. We supposed the presence of a group of jammers in the spectrum corrupted with the primary source signal and noise. The received primary signal at each cognitive radio (CR) receiver is converted in to a digital signal using an analog‐to‐information converter. Each CR receiver give minimum number of samples denoted N₁. All these compressed samples from every CR receiver are collected in the form of matrix called compressed sampling matrix, which is considered directly as the input of the MGD detector. The intelligent MGD detector proposed in the level of fusion center is based on the characteristics of the MGD. The numerical results show that this new system of combination detects faster anomalies perfectly in the presence of jammers in the spectrum in real‐time scenarios. Performance evaluation is performed in terms of DR versus FAR at different detection threshold values, under the presence of attacks in the system. By employing well‐known machine learning algorithms called MGD, the performance of this new proposed system shows good.