一种基于单元筛选的CFAR检测方法

提出了一种基于对参考单元进行比较筛选的雷达恒虚警检测方法,并对其在不同背景条件下的检测性能进行了分析。结果表明,该方法可以在不降低均匀环境检测性能的条件下,明显改善CA和OS－CFAR的抗多目标干扰能力与在边缘杂波非均匀环境下的检测性能。     

一种基于有序统计的鲁棒CFAR检测器

本文提出了一种基于有序统计(OS)的VI-CFAR检测器(OSVI-CFAR).在均匀杂波背景下OSVI-CFAR较基于均值水平(ML)的VI-CFAR检测器(MLVI-CFAR)有较小的CFAR损失,在杂波边缘背景下二者的虚警控制能力基本一致,但在多个干扰目标位置随机分布的背景下检测性能较MLVI-CFAR取得了较大改善,在实际杂波环境中具有更强的鲁棒性.最后给出了OSVI-CFAR检测器的一些重要特性.     

自适应阵CFAR检测

介绍了一大类具有恒虚警率（CFAR）的自适应阵检测算法，虚警率可以在未知噪声协方差阵前提下设置成任意的预定值。这类算法可以结合任何常用的单元平均法和阵列权矢量综合的方法。本文推导出在实际应用中容易满足CFAR的充分条件，讨论了基本的系统参数，并举例说明用Monte Carlo法模拟可获得简单单元平均检测的检测性能，其中阵列权矢量用对角线加载法进行综合。     

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     

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     

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CFAR的SAR目标检测

CFAR检测是由事先定好恒定虚警概率进行目标检测的一种算法,其前提是目标相对于背景具有较强的对比度。CFAR算法通过单个像素灰度和某一门限的比较达到检测目标像素的目的。文中研究了恒虚警概率检测算法,推导了不同拟合分布的具体形式,给出了几种代表性检测器,如CA-CFAR检测器,通过仿真结果证明,在均匀杂波区域中,3种检测器的结果相当,都能检测出目标。但从整体看,CA-CFAR的检测性能更好。     

一种新的基于有序统计和剔除平均的恒虚警检测器

基于有序统计（ＯＳ）和剔除平均（ＴＭ）提出了一种新的恒虚警检测器（ＭＯＳＴＭ）,它采用ＯＳ与ＴＭ来产生局部估计,再对二者平均来实现对杂波功率水平的估计,并应用文献（４）提出的自动筛选技术,在ＳｗｅｒｌｉｎｇＩＩ型目标假设下,推导出它的Ｐｆａ,Ｐ４和度量ＡＤＴ的解析表达式,并与其它方案进行了比较,分析结果表明,ＭＯＳＴＭ在均匀背影及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,它的性能比ＯＳ和ＧＯＳＣＡ获得了     

一种基于改进卷积核的快速二维CFAR算法

传统恒虚警(CFAR)检测算法采用滑窗结构进行动目标检测,但在实际应用中,该结构的冗余操作会占据大量有限的雷达硬件资源.为解决上述问题,文中提出一种新的改进二维CFAR检测算法.该算法使用快速卷积结构取代传统CFAR算法的滑窗结构,从而可利用频域特性对其进行快速求解;同时,考虑常规CFAR在面对邻近多目标情况时检测性能...     

脉冲多普勒雷达信号处理机中CFAR检测的仿真研究

CFAR检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分。本文对脉冲多普勒雷达信号处理机中的CFAR检测器进行了仿真研究。给出了信号处理机中CFAR检测器的设计方案,对邻近单元平均恒虚警处理中的虚警概率、发现概率和恒虚警处理损失等问题进行了研究。分析了有限的参考单元数对虚警性能的影响,并给出了修正的门限系数。得出了不同参考单元数下的恒虚警损失,及恒虚警损失与相对门限系数之间的关系。得到了一定发现概率下所要求的信号处理机的输入信噪比。研究了信号处理机中其它部分对恒虚警处理性能的影响,如脉冲压缩对虚警率的影响等。     

基于时频融合的分布式目标的恒虚警率检测

从双门限检测理论出发,将时域、频域双门限检测法结合起来,推导出一种基于时频融合的分布式目标的恒虚警率检测方法。以同一目标的两个不同角域的距离像检测为例,通过仿真验证了时频融合检测法具有较好的检测性能,并将其与时域、频域双门限检测法和广义似然比检测法进行了性能比较。结果表明：时频融合检测法优于广义似然比检测法;而与时域、频域双门限检测法相比,时频融合检测法对不同角域距离像具有良好的稳健性。     

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。     

CFAR处理中检测门限系数的研究

雷达系统在进行恒虚警处理时,通常采用的参考单元数是有限的。此时若采用理论的检测门限,将使虚警率大大增加。本文中我们通过仿真的方法确定CFAR中的实际门限系数,研究有限的参考单元数对虚警性能的影响。给出邻近单元平均恒虚警,选大恒虚警,选小恒虚警与加权单元平均恒虚警等四种检测器在不同参考单元数下的门限系数值。同时得出了不同恒虚警率下的门限系数。     

基于灰度相关性的SAR图像联合CFAR舰船检测算法

分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点,利用了SAR海洋图像中舰船目标的灰度相关性、形状特性以及舰船目标与背景杂波的信杂比特性,提出了一种基于灰度相关性的联合CFAR舰船检测算法。算法综合利用了舰船目标内部相邻像素间的灰度强相关性和舰船目标和海杂波的信杂比,建立了海杂波区域内相邻像素间灰度值的二维对数正态分布来实现联合CFAR检测。该算法能够改善斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的虚警,检测效果相比于传统检测算法更加优越。     

Automatic censoring CFAR detector for heterogeneous environments

In radar detection, many constant false alarm rate (CFAR) processors have been proposed in the literature. It is well known that a processor is optimal only for one type of environment and that its detection performances are seriously degraded in presence of unknown irregularities. In such situations, the main difficulty resides in the estimation of the background configuration. That is, depending upon the non-homogeneity of the environment, one would choose the adequate optimal detection algorithm among a variety of known conventional ones that offer the best detection probability. Based on unknown transitions; i.e., in the presence of a priori unknown numbers of interfering targets and/or clutter edge, we propose an automatic censoring CFAR (AC-CFAR) detector for heterogeneous Gaussian clutter. The censoring technique used in this work offers a good discrimination between homogeneous and non-homogeneous environments. The proposed detector dynamically switches to the optimal conventional detector CA-, CMLD- or TM-CFAR. The performances of the proposed detector is evaluated and compared to existing detectors in various background situations. Monte Carlo simulations show that the AC-CFAR detector performs like the CA-CFAR in a homogeneous background. Moreover, the proposed detector exhibits considerable robustness in the presence of interfering targets and/or clutter-edge situations.     

一种新的基于单元逼近的恒虚警率检测器

基于删除平均（CM）和单元平均（CA）提出了一种新型的恒虚警率检测器,它采用CM和CA产生局部估计,再将这两个局部估计与检测单元进行比较,取逼近于检测单元的局部估计作为总的杂波功率估计。在SwerlingⅡ型目标假设和高斯杂波下,推导出它的检测概率Pd和虚警概率Pfa的解析表达式。     

基于网络流量预测模型的CFAR入侵检测方法研究

论文提出了一种基于网络流量预测模型的CFAR入侵检测系统。采用AR模型对网络流量进行预测,并运用雷达信号处理中的恒误警CFAR技术,选取检测阀值以判定是否存在入侵信号。利用林肯实验室DARPA数据对系统进千亍试验,通过对不同的CFAR检测进行比较分析,最后提出三种CFAR联合检测,使得系统具有更高的检测率和更低的误警率。     

一种新型恒虚警检测方法初探

提出综合性能良好的混合型CFAR处理方法,分析其检测性能,并和常规CFAR处理方法进行了比较。     

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.