秩和非参数检测器在杂波边缘中的性能

人们常用Rohling教授提出的3种典型背景即均匀背景、多目标和杂波边缘来对检测器的恒虚警率(CFAR)性能进行衡量,但在现有的文献中缺乏秩和(RS)非参数检测器在杂波边缘中虚警概率的解析表达式,缺乏RS检测器与经典的参量型恒虚警率(CFAR)检测器在杂波边缘中虚警控制能力的比较,这在理论研究上是不完整、不全面的。该文给出了RS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单元平均(CA),选大(GO)和有序统计(OS)恒虚警方法在杂波边缘中的虚警控制能力。可以看出,在强、弱杂波均为瑞利分布的情况下,RS检测器在杂波边缘的虚警控制能力处于非相干积累CA方法和非相干积累OS方法之间。但是当长拖尾分布的非高斯杂波进入参考滑窗时,非相干积累CA, GO和OS参量型检测方法的虚警概率都产生了3个以上数量级的上升,且不能回到原始设定的虚警概率。而RS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。     

韦布尔杂波下非参数量化秩检测器的性能

 非参数量化秩(RQ)恒虚警率检测器在雷达目标检测中占据着重要的地位,本文采用解析的方法分析了量化秩检测器在韦布尔分布中的检测性能,并考虑了均匀杂波背景和多目标环境情形,目标模型为Swerling II型.本文给出了非参数量化秩检测器在韦布尔杂波背景中的虚警概率和检测概率的解析计算表达式,并与参量型单元平均(CA)检测器的检测性能进行了对比.     

广义Pareto分布海杂波背景下非相干检测器恒虚警性能分析

该文在广义Pareto分布海杂波背景下研究了单元平均(CA)和有序统计量(OS)两种非相干检测器的恒虚警(CFAR)性质,推导了两种非相干检测器的虚警概率公式,发现了两种检测器对杂波的尺度参数是恒虚警的.然而,两种检测器对杂波的散斑协方差矩阵结构和杂波形状参数是非恒虚警的.为了实现全场景的恒虚警检测,预先通过白化方法将具有相关性的海杂波去相关,并通过查表方法使用了匹配杂波形状参数、累积脉冲数和参考单元数的检测门限.在这种情况下,实验结果表明两种非相干检测器能确保全场景恒虚警.     

广义Pareto分布海杂波背景下非相干检测器恒虚警性能分析

该文在广义Pareto分布海杂波背景下研究了单元平均(CA)和有序统计量(OS)两种非相干检测器的恒虚警(CFAR)性质,推导了两种非相干检测器的虚警概率公式,发现了两种检测器对杂波的尺度参数是恒虚警的。然而,两种检测器对杂波的散斑协方差矩阵结构和杂波形状参数是非恒虚警的。为了实现全场景的恒虚警检测,预先通过白化方法将具有相关性的海杂波去相关,并通过查表方法使用了匹配杂波形状参数、累积脉冲数和参考单元数的检测门限。在这种情况下,实验结果表明两种非相干检测器能确保全场景恒虚警。     

双门限恒虚警处理器的熵损耗

本文把熵和熵损耗的概念应用于双门限恒虚警检测系统中,计算了秩二进积累(RQ)非参量检测器和单元平均值检测器输出端的熵和系统熵的损耗,并得出了这些检测器在熵损耗最小条件下的最佳门限。     

OSGO-CFAR在K分布杂波边缘中的性能分析

研究有序统计选大（OSGO）恒虚警检测器在K分布杂波边缘中的性能。文中推导出了该检测器在K分布杂波边缘中虚警概率的解析表达式，分析了它抗干扰边缘的性能，并与OS、CA、OSSO等检测器进行了比较，结果表明OSGO-CFAR具有最好的抗K分布杂波边缘的性能。     

一种新的最大选择恒虚警检测器

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。     

Chi-Square起伏目标在秩二进积累检测器中的检测性能

正 近几年来,非参量检测逐渐被人们重视起来的主要原因是当输入噪声的分布相同和距离采样各自独立时,能保持虚警率恒定(CFAR)。秩二进积累(RQ)检测器是在求秩后采用二进积累方法的一种非参量检测器。这种检测器实现较为简单,检测性能与秩和     

基于异常单元删除的改进CFAR检测器

雷达在大入射余角海杂波下进行检测时易受到功率突然增大的杂波异常单元影响,虚警率及误检率较高。为解决此问题,提出具有杂波抑制模块与恒虚警模块的二级检测器。杂波抑制模块通过参考单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,根据功率水平设置一个动态门限,剔除异常单元后的杂波作为待检测信号输入恒虚警模块,恒虚警模块使用基于有序数据可变性的自动删除平均（ACCA-ODV-）CFAR检测器来改进传统变化指数恒虚警（VI-CFAR）检测器。仿真结果表明,新检测器在均匀杂波环境中检测性能与单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器几乎相同,在多目标环境中检测性能远远优于最大选择恒虚警(GO-CFAR)检测器、最小选择恒虚警(SO-CFAR)检测器、CA-CFAR检测器及VI-CFAR检测器,在杂波边缘环境中虚警控制能力仅次于VI-CFAR检测器与GO-CFAR检测器。综合考虑实测数据中各个检测器的检测结果,改进后的检测器在高分辨率大入射余角情况下具有最优的检测性能。     

局部均匀背景中距离扩展目标的GLRT检测器及性能分析

在复合高斯杂波满足局部均匀的背景下,对均匀杂波分组模型进行推广,建立了广义杂波分组模型.进一步,利用广义似然比检验（GLRT）原理,提出了距离扩展目标的基于广义杂波分组的GLRT检测器（GCC-GLRT）,并推导了检测器虚警概率与检测门限关系的表达式.GCC-GLRT有效地解决了基于均匀杂波分组的GLRT检测器（CC-GLRT）在非均匀杂波分组背景下不具备CFAR特性的问题.仿真结果还表明,对于稀疏散射点目标,在合适的杂波分组情况下,GCC-GLRT能有效克服采用NSDD-GLRT检测器出现的“坍塌损失”,改善检测器的检测性能.     

OSGO-和OSSO-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

该文证明了形状因子已知条件下OSGO-CFAR和OSSO-CFAR检测器在均匀统计独立的K分布杂波背景下具有恒虚警性能,分析了两种检测器在均匀杂波背景、杂波边缘和存在强干扰目标情况下的检测性能。并与OS-CFAR进行了比较,结果表明OSGO-CFAR在均匀杂波背景和存在强干扰目标情况下带来的附加检测损失很小, 在杂波边缘具有更好的虚警控制能力。所以,OSGO-CFAR是K分布杂波背景下一种性能比较好的恒虚警检测器。     

复杂环境下分布式多雷达系统检测性能仿真分析

分布式多雷达检测系统能够提高检测性能和适应性。针对Rayleigh杂波、杂波边缘、干扰目标三种环境,仿真分析了分布式有序统计恒虚警率（OS-CFAR）、分布式单元平均恒虚警率（CA-CFAR）的检测性能,并分析了融合方式选择、局部处理算法和参数调整对系统检测性能的影响,可为工程应用提供参考。     

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。     

一种非均匀Weibull杂波背景中的CFAR检测器

针对传统恒虚警(CFAR)算法在非均匀环境下,待检测单元(CUT)与参考窗的分辨单元不具有独立同分布(IID)特性,检测器性能出现剧烈下降的问题,提出一种新的CFAR检测器。该检测器首先引入一种M-N杂波边缘二元积累实现非均匀杂波边缘提取;然后,对数据平面内相邻杂波边缘内的数据,利用一种地形特征分类算法实现对地形的分类编号;最后,根据地形编号选择与CUT相同地形的分辨单元作为参考单元实现CFAR检测,则所选择的参考单元与CUT具有IID特性。利用实测数据验证M-N杂波边缘二元积累检测算法和地形特征分类算法的有效性。计算机仿真证明:文中提出的CFAR检测器的性能,比传统CFAR检测器的性能有明显提升。     

Threshold optimization of decentralized CFAR detection in weibull clutter using genetic algorithms

The use of genetic algorithms (GAs) tool for the solution of distributed constant false alarm rate (CFAR) detection for Weibull clutter statistics is considered. An approximate expression of the probability of detection (P _D) of the ordered statistics CFAR (OS-CFAR) detector in Weibull clutter is derived. Optimal threshold values of distributed maximum likelihood CFAR (ML-CFAR) detectors and distributed OS-CFAR detectors with a known shape parameter of the background statistics are obtained using GA tool. For the distributed ML-CFAR detection, we consider also the case when the shape parameter is unknown of the Weibull distribution. A performance assessment is carried out, and the results are compared and given as a function of the shape parameter and of system parameters.     

雷达杂波环境恒虚警率处理的实现

恒虚警率检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分.对雷达自动检测和恒虚警率处理方法进行了综述,讨论了瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测的原理,阐述了实现杂波背景中雷达目标恒虚警检测的方法.     

A generalized switching CFAR processor based on test cell statistics

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.     

Performance analysis of the modified versions of CFAR detectors in multiple-target and nonuniform clutter

A constant false alarm rate (CFAR) in the presence of variable levels of noise is usually a requirement placed on any modern radar. The CA- and OS-CFAR detectors are the most widely used ones in the CFAR world. The cell-averaging (CA) is the optimum CFAR detector in terms of detection probability in homogeneous background when the reference cells have identical, independent and exponentially distributed signals. The ordered-statistic (OS) is an alternative to the CA processor, which trades a small loss in detection performance, relative to the CA scheme, in ideal conditions for much less performance degradation in nonideal background environments. To benefice the merits of these well-known schemes, two modified versions (MX- and MN-CFAR) have been recently suggested. This paper is devoted to the detection performance evaluation of these modified versions as well as a novel one (ML-CFAR). Exact formulas for their false alarm and detection performances are derived, in the absence as well as in the presence of spurious targets. The results of these performances obtained for Rayleigh clutter and Rayleigh target indicate that the MN-CFAR scheme performs nearly as good as OS detector in the presence of outlying targets and all the developed versions perform much better than that processor when the background environment is homogeneous. When compared to CA-CFAR, the modified schemes perform better in ideal conditions, and behave much better in the presence of interfering targets.