Ku波段实验雷达海杂波实测数据分析

利用高分辨雷达进行海面目标探测具有独特优势,但此时的海面回波不再服从高斯分布,基于经典理论的检测方法存在一定性能损失。因此,需要在充分了解海杂波特性的基础上,进行检测算法的优化。文章基于实测数据,对海杂波幅度分布、功率谱及空时相关性等特性进行分析;在此的基础上,对传统CA CFAR与OS CFAR检测器的性能进行了分析与比较;最后,针对处理结果中的虚警问题,提出一种子帧积累的工程处理方法,可以在SCR满足检测要求的前提下,有效降低虚警率。      

基于恒虚警的高频地波雷达低速目标检测研究

海杂波背景下的高频地波雷达低速移动目标检测比较复杂,单独运用某种检测方法往往无法有效检测目标且导致很高的虚警概率.基于目标在距离多普勒谱图上的特征,提出了结合峰值检测技术、并同时在频域的多普勒向和距离向进行恒虚警检测的三级目标检测方案,进而利用不同海态等级下的模拟海杂波对该三级目标检测方案的性能进行仿真分析,仿真结果均符合理论上的整体虚警率分析并得到了较高的检测概率.最后该方法成功用于武汉大学的OSMAR高频地波雷达的目标实验数据,显示了较高的工程应用价值.     

基于速度模板匹配的扫描间杂波抑制方法

针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动。用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂验证所提方法的有效性。针对雷达杂波中单帧检测虚警概率高的问题,提出了基于速度模板匹配的扫描间积累杂波抑制方法。该方法首先根据场景中目标运动特征构造不同速度和加速度的运动模板,覆盖所有可能的目标运动轨迹。利用不同的模板去匹配场景中的运动目标,实现目标的二元积累和检测判决,积累过程中根据多普勒信息对CFAR点迹进行辅助判决,进一步剔除雷达杂波虚警对扫描间积累性能的影响。最后,通过实测海杂波数据验证所提方法的有效性。     

线性调频航管雷达风电场杂波背景下目标检测

传统动目标检测(Moving Target Detector, MTD)技术无法抑制具有频谱展宽特性的风电场杂波,可能导致目标检测概率下降和虚警率上升等问题。针对此问题,提出了一种线性调频航管雷达风电场杂波背景下的目标检测方法。该方法先进行风电场杂波抑制,再对杂波抑制后的数据基于MTD进行飞机目标检测。文中给出的风电场杂波抑制方法中,首先将传统谱中心补偿的风电场杂波抑制方法应用到线性调频体制雷达,针对此时存在的旁瓣抑制后的主瓣展宽问题,利用雷达参数信息优化恒虚警率(Constant False-Alarm Rate, CFAR)检测方法,再根据目标与杂波相对位置不同采用不同的方法抑制杂波。对于目标与杂波扩展主瓣在不同距离单元时,基于谱中心补偿及基于雷达参数的CFAR检测方法来检测并抑制风电场杂波;对于目标与杂波扩展主瓣在相同距离单元的情况,基于匹配追踪（Matching Pursuit,MP）算法抑制风电场杂波。仿真数据与实测数据实验结果表明该方法在保证有效检测目标的前提下能降低风电场杂波引起的虚警率。      

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。     

一种线性调频连续波雷达多门限联合检测方法

针对线性调频连续波雷达目标检测问题,提出了一种多门限联合检测方法。该方法考虑了连续波雷达回波噪声基底随环境变化的特点,并通过统计实测数据,利用恒虚警门限和多个固定门限相结合的方法抑制噪声尖峰产生的虚警。实测数据表明,该方法能够在略微降低检测概率的同时极大地降低虚警概率。     

基于特征的海面低速小目标检测工程算法

为了提高海面雷达对海漂浮小目标检测能力,提出了一种基于目标时频特征的检测算法。首先,验证了从接收的时间序列中提取的相对多普勒峰高、相对多普勒偏移、相对多普勒熵等特征在时间维度上可以有效地区分海杂波和小目标;其次,构造了特征检测器,给定虚警概率下的判决区域由凸包算法确定;最后,根据实测数据对算法进行了检验。结果表明：当虚警概率为0.01时,采用双特征检测器可在512个脉冲下完全区分海杂波和实测小目标,双特征检测算法优于传统动目标检测算法。     

海杂波背景下目标的联合特征差异检测

针对低信噪比海情下的小目标检测效果不理想的问题,利用消除趋势波动分析法提取海杂波分形参数,分析了海杂波的功率谱及其熵特征,提出了海杂波背景下的联合特征目标检测方法.在雷达回波中提取海杂波的分形参数和功率谱熵特征组成二维向量,利用凸包训练算法获得纯海杂波判别区域,同样对先验知识下的待测海杂波提取这两个特征参量,以此特征参量所对应的点是否在此判别区域内来判别是否存在目标.利用加拿大IPIX雷达数据,证明了所提算法优于用单个特征差异作为统计量的方法,在相同虚警概率下检测效果明显提高,为雷达目标检测提供了新的检测方案.     

某雷达杂波数据分析及杂波图技术研究

强地物、海浪杂波严重影响目标检测概率。频域杂波抑制手段是雷达信号处理常用的杂波抑制方法。但是,杂波的时空分布特性复杂多变,所以对杂波的幅度、频谱等特性的研究有助于选择合适的杂波抑制方案。结合某雷达实际工程采集数据分析了地杂波和海杂波的时域和频域分布特性,提出了一种基于雷达杂波环境特性自适应选择遗忘因子的杂波图方法,具体分析了该杂波图检测概率。实测数据实验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

非高斯海杂波背景最优相干检测性能分析

非高斯海杂波背景下雷达目标检测一直是研究的重点。海杂波分布参数形式的多样化使得检测器对杂波平均功率的恒虚警特性无法保证,因此文中对描述非高斯海杂波的K分布、广义Pareto分布和逆高斯纹理复合高斯分布的参数形式进行了规范化,得到了规范化后的三种杂波分布对应的最优相干检测器。理论分析和实验验证了三个自适应检测器分别对杂波平均功率、目标多普勒频率和散斑协方差矩阵具有恒虚警特性。仿真实验表明:散斑协方差矩阵估计方法和辅助数据的数量均影响着自适应检测器的检测概率和虚警概率。     

基于INet的雷达图像杂波抑制和目标检测方法

强海杂波与海面目标的复杂特性使得海面目标回波微弱,有效的海杂波抑制和稳健快速的目标检测是雷达对海上目标探测需考虑的重要因素。然而,现有的海面目标检测算法对于复杂环境下的目标检测性能有限,环境和目标特性适应性差。该文设计了一种杂波抑制和目标检测融合网络(INet),通过层归一化-传递和连接方法提取关键目标特征,采用注意力网络抑制杂波和增强目标,构建跨阶段局部残差网络保证检测网络的轻量化和准确性。基于导航雷达在多种观测条件下采集的回波数据,构建了海面目标雷达图像数据集;通过模型的预训练和平面位置显示器(PPI)图像的帧间积累对INet进行了优化,得到了Optimized INet(O-INet)模型。经过多种天气条件下实测数据测试和验证,并与YOLOv3, YOLOv4,双参数CFAR和二维CA-CFAR对比后证明,所提方法在提高检测概率、降低虚警率和复杂条件下的强泛化能力有显著优势。      

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.     

基于恒虚警率的门限判决系数寻优研究

在雷达信号检测系统中,对于一定的检测门限,如果噪声或杂波电平增大一点,虚警率便会大大增加,同时使发现概率降低,这样便降低了雷达系统发现目标的能力,因此在现代雷达信号检测系统中,为了保证一定的发现概率,一般采取恒虚警率(CFAR)处理,在雷达系统进行恒虚警处理时,由于杂波强度可能偏离统计平均值而产生起伏,此时采用理论的门限判决系数将使虚警率大大增加。通过对雷达信号检测恒虚警性能的研究,分析了有限参考单元数对虚警率及发现概率的影响,同时提出一种有效的寻优算法在恒虚警检测中对实际的门限判决系数进行实时的动态寻优,使检测系统始终保持在恒虚警的工作状态中。     

基于Duffing振子的机场异物自动判决算法

基于毫米波雷达的机场异物(FOD)检测技术具有高分辨率和低功耗的特点,但是传统恒虚警(CFAR)类检测算法在低信杂比(SCR)情况下虚警过高。该文提出一种基于Duffing振子的FOD检测算法。该算法首先利用杂波图CFAR检测算法将雷达接收机接收回波中的背景杂波初步分离,获得目标(包含虚警)的距离信息,并利用该信息构造Duffing方程,之后将此方程作为系统检测模型,输入接收回波信号,求解输出信号方差,采用方差极值法区分目标和虚警。仿真结果表明,在低信杂比情况下,即使虚警概率为10–3,该文检测算法也可以降低虚警率,实现目标与虚警的自动判决。与传统CFAR检测算法相比,该算法的检测概率高于传统检测算法且随信杂比的下降减小速度缓慢,即使在信杂比–30 dB的情况下所提算法仍然可以保持84%的检测概率。     

复合高斯海杂波环境下雷达虚警概率分析

针对在服从复合高斯分布的海杂波条件下,进行脉冲积累检测的非相干处理雷达,推导出了其检测变量因子的概率密度函数。由于复合高斯海杂波的分布形式较为复杂,导致直接求解其概率密度困难。为了在数学上获得上述条件下雷达系统的理论性能,文中借助一种基于矩生成函数的近似方法,得到了检测变量因子概率密度的高精度解析结果。经过仿真分析,结果表明该近似方法的精确性很高,并且可以方便地推导出雷达虚警概率等性能的解析结论。     

海面目标ISAR成像的杂波仿真与抑制

对海面目标进行ISAR成像时,会受到海杂波的影响。文中分析了ISAR成像中海杂波的统计分布模型、时间相关特性和空间相关特性,给出了一种相参杂波的仿真方法,并提出了一种ISAR中的杂波抑制算法。仿真算法利用球不变随机过程产生K分布相参杂波,并通过两次线性变换,使得杂波满足给定的时间和空间相关特性。为抑制ISAR信号中的海杂波,本文应用恒虚警检测技术,在预处理的ISAR像上设定一个适当的门限,以保留散射点信号、滤除杂波。最后,仿真结果证明了该算法的有效性。     

毫米波雷达机场跑道异物分层检测算法

强杂波背景下的弱小静止目标检测是毫米波机场跑道异物(FOD)检测雷达面临的核心问题。该文提出一种基于功率谱特征和支持向量域描述(SVDD)一类分类器的FOD分层检测算法。该算法首先利用杂波图恒虚警率(CFAR)检测器对复杂背景杂波进行杂波对消处理,针对对消后虚警过多的问题,对对消后的数据提取功率谱特征,将其转换到特征域,最后利用SVDD一类分类器在特征域实现对FOD和虚警的分类。基于实测数据的试验结果表明所提方法可以获得较好的检测性能。     

海杂波背景下的双参数单元平均恒虚警检测器

介绍了海杂波的幅度分布模型,指出了对于同一门限系数"尖锐"海杂波背景下的虚警率要明显高于噪声背景下的虚警率,提出了双参数单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器的结构框图,仿真分析了其检测性能.最后分别利用双参数CA-CFAR检测器和常规CA-CFAR检测方法对实测数据进行处理和比较,指出在虚警率一定的前提下前者相对于后两者在空间上可以自适应地改变门限系数以有效地抑制海杂波引起的高虚警.