Log-normal分布杂波背景下有序统计恒虚警检测器性能分析

该文证明了在形状参数已知的均匀对数-正态(Log-normal)杂波背景下有序统计恒虚警(OS-CFAR)检测器能保持恒虚警的特性,导出了该背景下OS-CFAR检测器对非起伏目标的检测性能表达式和平均判决阈值(ADT)表达式。最后用数值方法讨论了最佳序值的选取以及OS-CFAR检测器在取不同参考单元数时相对于理想CFAR的信杂比损失。     

极不均匀合成孔径雷达杂波建模及恒虚警检测

基于合成孔径雷达(SAR)城区极不均匀杂波实际数据和Cramer-Von Mises距离,本文运用Rayleigh分布、Weibull分布、K分布和G分布对杂波进行了分布拟合检验.结果表明Rayleigh分布和Weibull分布难以拟合极不均匀场景回波,K分布只能部分拟合,而G分布的拟合程度最好.进而,针对G分布下的目标恒虚警检测问题,本文给出了不同参考单元条件下达到给定检测性能时信噪比随形状参数的变化曲线,分析了恒虚警(CFAR)性能损失随分布参数变化的原因,得到了确定恒虚警门限的有效方法.     

雷达信号的恒虚警处理

介绍常规的雷达信号的恒虚警处理方法、工作原理、数学模型，讨论所存在的问题，提出了解决问题的新的思想方法，即杂波图恒虚警（CFAR），并讨论其数学模型及电路原理。     

基于杂波分布特性的恒虚警率检测器设计

针对单元平均恒虚警率(CA-CFAR)检测器在非平稳环境下检测性能下降的问题,提出了一种基于杂波分布特性的自适应恒虚警率检测器设计方法。主要思路为：在已知背景杂波类别的前提下,选择相匹配的恒虚警率检测器来提高目标的检测性能。基于实测数据,通过在不同杂波类别的区域人工加运动目标的方式,经过与CA-CFAR检测结果的仿真实验对比,验证了所提恒虚警率检测器的有效性。     

K—分布杂波的顺序统计恒虚警性能分析

研究 Ｋ—分布杂波背景下的顺序统计恒虚警检测器的性能,分析检测器在均匀统计独立杂波背景下的性能,给出了理论门限系数值及其仿真的门限系数值,并讨论相关杂波的恒虚警性能。分析了检测器在杂波的边缘和存在多目标及干扰时的目标检测性能。从仿真结果分析得出, Ｏ Ｓ— Ｃ Ｆ Ａ Ｒ 检测器在杂波边缘及多目标情况下具有比单元平均恒虚警（ Ｃ Ａ— Ｃ Ｆ Ａ Ｒ）好得多的性能,特别是在参考单元比较少的情况下。     

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。     

轮廓杂波图恒虚警处理中面杂波性能分析

研究了雷达轮廓杂波图的形成原理及其相应的算法,并对杂波包络服从瑞利分布情况下轮廓杂波图的虚警和检测性能进行了具体的分析;同时在给定有关系统参数的情况下,研究了扫描圈数、叠代因子和在不同的虚警概率下平均杂噪比对检测概率的影响,从而为低杂噪比建图提供了理论根据.     

适应多杂波模型的CFAR检测方法

机载雷达通常面临的杂波环境非常复杂，针对一种杂波分布类型所设计的恒虚警(CFAR)检测器将面临严重的恒虚警损失或高的虚警概率提出了一种适应多杂波类型的恒虚警检测方法。首先用x^2检验判断杂波序列的分布类型，然后根据检验后确知的杂波分布类型选择相应的恒虚警处理器，以使雷达实时保持良好的恒虚警检测性能。     

K分布杂波背景下次序统计恒虚警检测器的性能

本文证明了在形状因子已知条件下次序统计恒虚警（ＯＳ－ＣＦＡＲ）检测器在Ｋ分布杂波背景下能保持恒虚警的特性，分析了均匀Ｋ分布杂波背景下检测器的性能，研究了不同参考单元数的信杂比损失，对于未知形状因子，本文提出了一种有效的估计方法。     

一种确定机载雷达杂波中检测性能的简便方法

假定波束方位旁瓣电平为常数，且雷达采用的是多普勒信号处理方式，就能用本方法确定任何脉冲重复频率下多普勒滤波器输出端的杂波电平。     

基于雷达杂波图的CFAR算法

在研究现代三坐标(3D)雷达中三维杂波图的形成原理的基础上,将各种恒虚警(CFAR)算法应用于轮廓杂波图中,得出采用有序统计(OS)算法不但可较好的对杂波建立标志,对杂波外的目标不建立标志位,且对慢速目标有较好的检测效果。此外,给出了其在现场可编程门阵列(FP-GA)中的实现。     

直升机机载雷达抗海杂波技术研究

指出了机载雷达在海杂波干扰背景下检测静止或慢速运动小目标的技术难题,针对该问题提出了机载雷达抗海杂波干扰的几项行之有效的技术措施,并对它进行了理论分析和仿真试验研究,其具体实现已在实际的飞行试验中得到了成功验证。     

K分布下极化SAR图像CFAR检测新方法

在极化合成孔径雷达（PolSAR）图像杂波服从K分布下,已有的基于多视极化白化滤波器（MPWF）的恒虚警（CFAR）检测方法不适用于等效视数为非整数情形.针对此问题,提出了一种具有解析虚警概率表达式的CFAR检测方法.在乘积模型下引入Gamma分布纹理变量后,对MPWF检测量的概率密度函数（PDF）积分得到其累积分布函数（CDF）,进而得到虚警概率关于检测门限的解析形式.仿真实验结果表明新方法良好的虚警拟合效果,此外在目标杂波比（TCR）较大时,新方法检测概率更高,反之,检测概率低于已有方法.需说明的是,目前K分布下多视极化匹配滤波（MPMF）检测方法的虚警概率表达式存在错误,因此对K分布下的MPMF检测方法进行了修正并推导出了正确的虚警表达式.     

基于杂波跟踪的CFAR检测研究

通过设立专门通道将图像处理技术应用于雷达检测域杂波功率数据处理,对特征杂波进行跟踪,为恒虚警处理提供背景信息.本文介绍了对抗杂波边缘的自适应CFAR检测器设计中的研究工作,设计了基于杂波跟踪的杂波属性CF(clutter feature)-CFAR检测器和结构元素SE(structuring element)-CFAR检测器,对其检测性能进行了分析.并通过蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真方法对上述两种检测器的检测性能进行了仿真.     

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。     

基于Alpha稳定分布杂波模型的雷达目标检测方法

针对非高斯相关杂波背景下,移动目标检测(MTD)技术的检测性能严重下降的问题,该文基于Alpha稳定分布杂波模型和本征滤波理论,提出一种非高斯相关杂波背景下的雷达目标检测方法。该方法基于Alpha稳定分布杂波模型,通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,以及通过分数低阶相关矩阵白化杂波,在此基础上应用本征滤波实现对目标信号的有效积累,可提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明,该方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于MTD方法的性能。     

K分布海杂波背景下基于最大特征值的雷达信号检测算法

针对K分布海杂波背景下的恒虚警检测问题,基于信息几何的矩阵CFAR检测器具有较好的检测性能,但其计算复杂度较高,从而影响其实际应用。该文根据奈曼-皮尔逊准则,推导了似然比检测统计量与最大特征值之间的关系,进而提出了基于最大特征值的矩阵CFAR检测方法(M-MED)。最后通过对所提方法的计算复杂度及仿真实验结果的分析表明了所提方法不仅计算复杂度低且具有较好的检测性能。     

非高斯背景下跑道异物监测雷达的杂波图CFAR技术

随天线扫描呈时变性的强地杂波是影响机场跑道异物检测的主要原因之一,传统的杂波图恒虚警检测方法在处理非高斯分布杂波时目标检测能力很差。文中提出一种双参数杂波图恒虚警率(CFAR)检测方法,首先分析了跑道场景和雷达系统特性,根据调频连续波雷达体制建立了接收信号模型;然后通过非相参积累、双参数估计、一阶递归滤波等处理,对每次扫描测量值的样本均值和样本方差分别进行时域迭代平均,获得检测门限阈值,实现了对非高斯背景杂波中跑道异物的CFAR检测;最后进一步分析了影响检测性能的主要参数。     

量化秩非参数CFAR检测器在杂波边缘中的性能分析

人们常用均匀背景、多目标和杂波边缘3种典型背景来衡量雷达目标检测器的性能,但在现有文献中缺乏量化秩（Rank Quantization,RQ）非参数检测器在杂波边缘中虚警概率的理论模型,缺乏RQ非参数检测器与经典的参量型检测器在杂波边缘中虚警控制能力的比较.本文给出了RQ检测器在杂波边缘中虚警概率的解析表达式,并比较了它与非相干积累CA （Cell Averaging）,GO （Greatest Of）,OS （Ordered Statistic）恒虚警方法在杂波边缘中的虚警控制能力.可以看出,采用高秩量化门限的RQ检测器的虚警控制能力要优于低秩量化门限的情况,在瑞利分布杂波边缘情况下,RQ检测器的虚警控制能力与非相干积累OS方法接近.但是当强杂波变为长拖尾分布的非高斯杂波时,非相干积累CA,GO和OS参量型检测方法的虚警概率产生了3个数量级以上的上升,且不能降回到原始设定的虚警概率.而RQ检测器显示出了非参量检测器的优势,即当杂波背景的分布类型发生变化后,它仍然可以保持虚警概率的恒定.