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一种基于拟合优度检验的恒虚警检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的基于滑窗自适应门限恒虚警检测方法在非高斯环境下和多目标干扰环境下,性能下降的问题,提出了一种基于拟合优度检验的恒虚警检测方案,该方法利用了目标回波与背景杂波统计特性的差异,通过检验待检单元的回波样本是否服从背景分布来检测目标:如果待检单元样本服从背景分布,则有理由相信待检单元回波源于背景杂波,从而判断没有目标存在;否则,将判断有目标存在.和传统的基于自适应门限的检测方法相比,该方法受背景分布特性和干扰目标的影响很小.仿真实验表明,在尖锐的非高斯杂波环境下以及多目标干扰环境下,都能保持更优的检测性能. 相似文献
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恒虚警检测在DSP芯片上的实现 总被引:5,自引:1,他引:4
强杂波背景中的雷达目标恒虚警检测是雷达信号处理的重要组成部分。随着大规模集成电路,特别是高性能数字信号处理器的出现和数字信号处理技术在雷达信号处理中的广泛应用,如何在高性能数字信号处理器上高效地实现雷达信号处理算法成为雷达工程师需要着重研究的课题。首先介绍了数字信号处理芯片,ADSP21160的主要特点,然后讨论了瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测的原理,最后着重阐述了基于数字信号处理芯片ADSP21160实现杂波背景中雷达目标恒虚警检测的方法和仿真实验结果。 相似文献
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为了实现复杂背景下的弱小目标恒虚警检测,提出了一种基于CEM算法的恒虚警探测算法.在分析CEM算法滤波处理结果分布规律的基础上,采用TM-CFAR方法选择恒虚警探测门限,并结合形态学方法克服了背景虚警概率曲线中的拖尾现象.以ETM数据为例进行了计算机模拟.结果表明,该方法在信干比为-5dB和虚警率为10-4的条件下,可以有效地检测出被探测目标. 相似文献
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针对传统恒虚警检测器在多目标情况下出现性能下降的问题,提出了一种基于格拉布斯(Grubbs)法则的改进CAG-CFAR检测器,即CAGp-CFAR检测器。该方法利用Grubbs法则实现对参考窗中奇异值、干扰目标的有效剔除,极大地降低了多目标环境中均值类恒虚警检测器的“遮盖效应”,在多目标环境下具备良好的应用潜力。考虑到CAG-CFAR检测器进行野值剔除时对样本概率密度函数存在一定限制,本文算法进一步对CAG-CFAR检测器的复杂结构进行了合理简化,具备更强的工程应用价值。仿真结果表明该方法在各类典型杂波背景中都具备良好的检测性能。 相似文献
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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. 相似文献
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该文提出了一种基于有序数据可变索引(Ordered Data Variability Index, ODVI)的SAR图像目标恒虚警检测算法,该算法首先对待测像素的参考窗进行基于ODVI的自适应筛选处理(Automatic Censoring, AC),以去除窗内的强杂波和干扰像素,并以窗内保留的均匀像素对背景的统计特性进行建模,估计其概率密度函数的参量,同时构建双参数恒虚警检测(CFAR)的检验统计量,计算检测的自适应阈值,实现检测的判决。论文给出了该算法的检测性能曲线,并利用实测的X波段SAR图像进行实验验证,与其它检测方法进行比较,结果显示该文算法具有较好的检测性能和较低的虚警概率。 相似文献
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基于CFAR的SAR目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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一种新的最大选择恒虚警检测器 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种基于有序统计(OS)和单元平均(CA)产生局部估计,并应用最大选择(GO)产生检测单元杂波功率水平估计Z的新的恒虚警检测器(OSCAGO)。我们推导出了该检测器在Swerling Ⅱ型目标假设下的虚警概率(Pfa)、检测概率(Pd)和度量平均判决门限(ADT)解析表达式。分析了它在均匀背景和强干扰环境中的检测性能。并且把它与OS-,GOSGO-CFAR进行了比较。结果表明,OSCAGO在均匀杂波背景和多目标情况下的检测性能与OS和GOSGO相比,都有很明显的提高。在干扰目标数为某些值时,OSCAGO的CFAR损失比GOSGO小近3dB。 相似文献
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This paper proposes a novel centralized Constant false alarm ratio (CFAR) detector for multistatic sonar systems. The detector employs the idea of Variability index (VI) CFAR detection, to adaptively select the matched detection algorithm in diversified undersea environments. All the echo data from mutistatic sonar receivers are transmitted into the centralized fusion center. Firstly, the background statistics of reference cells from different nodes are analyzed. Then choose one appropriate centralized detection algorithm according to the background statistics, which refers to the centralized Cell averaging CFAR (CA-CFAR), greatest of CFAR, order statistic CFAR detection algorithms. The performance of the proposed detector is analyzed by computer simulation and measured sonar data. The results show that, compared to the centralized CA-CFAR detector, the introduced centralized detector achieves a better robustness in multiply heterogeneous undersea environments. 相似文献
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In this paper, a new constant false alarm rate (CFAR) thresholding algorithm which is a generalisation of the switching CFAR
(S-CFAR) that takes into account the statistics of the sample in the test cell for reference sample selection is proposed.
It employs a composite approach based on the switching CFAR and the order statistic CFAR (OS-CFAR). A mathematical analysis
in a homogeneous environment is provided for this detector. The results obtained show that the detection performance of the
generalised S-CFAR (GS-CFAR) is improved both in homogenous background and non-homogenous environment caused by interfering
targets and clutter edge. 相似文献
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双边恒虚警率(BCFAR)检测算法通过高斯核密度估计器计算出合成孔径雷达(SAR)图像的空间信息,并将它与图像的强度信息相结合得到联合图像以进行目标检测。相较于只使用强度信息来进行目标检测的经典CFAR检测算法,双边CFAR有着更好的检测性能和鲁棒性。然而,在复杂环境下出现连片的高强度异质点时(例如防波堤、方位模糊和幻影等),核密度估计器计算出的空间信息会出现较多误差,这会导致检测结果中出现大量虚警。此外,当遇到相邻像素点间相似度较低的弱目标时,双边CFAR会发生漏检。为了有效改善这些问题,该文设计一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法(IB-CFAR)。该文所提IB-CFAR主要分为3个阶段来实现,分别为基于非均匀量化法的强度层级划分、强度-空间域信息融合、杂波截断后的参数估计。基于非均匀量化法的强度层级划分可以提升弱目标的相似度和对比度信息,从而提升舰船检测率。强度-空间域信息融合在于将空间相似度、距离向和强度等信息进行融合,在进一步提升检测率的同时对舰船的结构信息进行精细化描述。杂波截断后的参数估计可以去除背景窗口中连片的高强度异质点,最大限度地保留真实海杂波样本,使参数估计更加精确。最后,根据估计出的参数建立精确的海杂波统计模型以进行CFAR检测。该文使用高分3号和TerraSAR-X数据来验证该算法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在包含较多密集分布的弱目标环境下表现良好,在此类环境下能获得97.85%的检测率和3.52%的虚警率,相比于现有的检测算法,检测率提升了5%,并且虚警率降低了10%,但在弱目标个数较少且背景十分复杂的环境下,则会出现少量虚警。 相似文献
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The CFAR test developed in previous work is a normalized ratio test for signals in nonwhite Gaussian noise. However, in the airborne radar environment, the noise consists of strong interference and a relatively weak thermal noise, in the case of a large interference-to-thermal noise ratio, this test can be simplified to the reduced-rank CFAR test developed previously, which operates in an interference-free subspace without the need for matrix inversion operations. This test is extended in this paper to one that includes both the primary and secondary data as defined by Bose and Steinhardt (see ibid., vol.43, p.2164-75, 1995), it is also shown that this test can be modified to obtain a dramatically improved performance. A much smaller amount of sample data is needed in this new improved algorithm to achieve a given probability of detection than is required by this test. Finally, the performance of this new reduced-rank CFAR test statistic is analyzed, and a simulation is performed for an example scenario in order to validate the theoretical results 相似文献
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为了提高雷达恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测器在多目标背景下的鲁棒性,更好地检测目标,提出了一种新的基于方差均值平方比(VMSR)的恒虚警检测器,并建立了相应的检测器模型,得出了标称化因子T值和置信区间(a,b)。在均匀背景和多目标背景下,对VMSR检测器进行了仿真分析。在均匀背景下,VMSR检测性能优于OS,相比CA仅有很小的检测损失;在多目标背景下,VMSR检测性能相比OS得到了提升,特别是在干扰目标个数r>N-k时,OS不能有效检测出目标,而VMSR仍能保持较好的检测性能。结果表明,VMSR在多目标背景下检测性能优于OS,其在多目标背景下具有较强的鲁棒性。 相似文献