方差均值平方比恒虚警检测器

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。     

一种新的最大选择恒虚警检测器

本文提出了一种基于有序统计和单元平均产生局部估计，并应用最大选择产生检测单元杂波功率水平估计Ｚ的新的恒虚警检测器。我们推导出了该检测器在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下的虚警概率、检测概率和度量平均判决门限解析表达式。分析了它在均匀背景和强干扰环境中的检测性能。     

多目标环境下的恒虚警率处理器

本文提出一种新型二侧单元平均选大恒虚警率处理器(NEWGO-CFAR)。NEWGO-CFAR处理器不仅能够在“杂波边缘”雷达环境中取得比GO-CFAR处理器更加完美的结果,更重要的是它能够实现多目标检测,而且其处理对时间比能够进行多目标检测的OS-CFAR处理器的处理时间要短得多,进而使得多目标检测向实时处理迈进一大步。本文通过计算仿真展示了这一新型处理器的性能。     

一种新的基于剔除平均的量大选择恒虚警检测器

本文基于剔除平均（ＴＭ）提出了一种新的最大选择（ＧＯ）恒虚警检测器,它的前、后沿滑窗均采用ＴＭ来产生局部估计,再选择两者之间的最大值作为检测器对杂波功率水平的估计,去设置自适应检测门限,并应用了何友（１９９４）提出的自动筛选技术,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,并且它的样本排序时间还不到ＯＳ的一半,一充行的恒虚警方法如ＧＯ、     

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。     

一种基于排序和平均的新恒虚警检测器

基于有序统计和单元平均方法及文献中的自动筛选技术，提出了一种新的恒虚警检测器，它被称作排序与平衡均值（ＭＯＳＣＡ）处理器。对这种新的恒虚检测器，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下，我们获得了虚警和检测概率及度量ＡＤＴ的解析表达式。在均匀背景和存在强干扰目标的情况下，分析了它的检测性能，并将其与ＣＡ和ＯＳ－ＣＦＡＲ进行了比较。结果表明ＭＯＳＣＡＣＦＡＲ在均匀干扰背景中的性能位于ＣＡ和ＯＳ之间，在多目标     

两种恒虚警检测器在干扰边缘中的性能分析

本文研究ＧＯＳＧＯ和ＧＯＳＳＯ－ＣＦＡＲ检测器在干扰边缘中的性能。     

一种新的基于剔除平均的最大选择恒虚警检测器

本文基于剔除平均(TM)提出了一种新的最大选择(GO)恒虚警检测器,它的前、后沿滑窗均采用TM来产生局部估计,再选择两者之中的最大值作为检测器对杂波功率水平的估计,去设置自适应检测门限,并应用了何友(1994)提出的自动筛选技术。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,并且它的样本排序时间还不到OS的一半。一些流行的恒虚警方法如GO、GOSGO或OSGO、CMGO可看作是TMGO的特例。     

关于MOLSCA恒虚警检测器的改进—MTMCA检测器

本文基于剔除平均和单元平均提出一种新的ＣＦＡＲ检测器。我们预计这种检测器在均匀背景下将具有良好的检测性能。     

基于谱范数的矩阵CFAR检测器

基于信息几何的矩阵恒虚警率（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测器为雷达目标检测问题提供了新的解决思路,其主要组成部分是均值矩阵的估计和检测统计量的计算,且检测性能与矩阵流形上的几何测度有紧密关系.现有的信息几何测度都是从Frobenius范数考虑,本文则基于谱范数考虑了矩阵流形上的几何测度和均值矩阵估计问题.将均值矩阵估计问题转化为矩阵流形上的优化问题,根据目标函数的性质得到了计算简便的近似均值矩阵.利用不同方法得到的均值矩阵,提出了几种新的基于谱范数的矩阵CFAR检测器.通过检测势分析和仿真实验验证了其检测性能优于现有的其他矩阵CFAR检测器,复杂度分析也表明了其计算复杂度低于现有的其他矩阵CFAR检测器,为海杂波背景下的雷达目标检测提供了新的有效技术手段.     

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。     

基于恒虚警率的双阈值检测方法

针对对海导航雷达视频图像背景灰度值分布不均匀,不同位置的目标与背景对比度不同的特点,以及对海导航雷达视频图像目标检测处理效率的要求,结合传统的阈值分割处理思路,提出一种基于恒虚警率的双阈值检测方法。该方法在保证低虚警率的基础上,结合现有的全局阈值和局部阈值两种处理思路,实现对对海导航雷达视频图像目标的快速精确检测,并在实测数据上与常用阈值检测算法Otsu算法进行了验证比较。结果证明,该算法能有效提高目标检测的准确度。     

一种CFAR检测雷达的可控干扰新方法

针对目前常见恒虚警（CFAR）检测雷达干扰方法所产生干扰效果单一的问题,提出一种基于多相位分段调制的干扰方法。对该方法的基本原理进行说明,推导干扰信号的脉压输出结果,基于单元平均恒虚警检测方法,分析了该方法对CFAR检测雷达的干扰效果。最后进行仿真与分析,说明该干扰不仅可以形成压制干扰,还能够形成假目标欺骗干扰,并且通过对分路数、调制相位数以及调制相位值三个参数的变化,可以实现对假目标数与假目标幅值的控制,是一种灵活可控的干扰方法。     

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。     

混响背景下基于自动删除算法的恒虚警检测器

该文提出了一种混响背景下基于自动删除算法的恒虚警检测器。该方法可以自动删除参考单元中的干扰点,从而可以克服Barnard等人(2004)提出的方法所存在的缺点。推导了该检测器的平均虚警概率和平均检测概率。最后通过对仿真数据和试验数据的处理结果验证了该检测器的优越性。     

基于Grubbs法则的改进CAG-CFAR检测器

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。     

基于级联CFAR的SAR图像目标快速检测方法

针对高对比度场景下合成孔径雷达(SAR)图像的实时目标检测问题,提出一种基于级联恒虚警率(CFAR)的SAR图像目标快速检测算法,将二维图像的检测沿距离向和方位向拆分成两个一维的CFAR检测, 采用距离向-方位向级联检测器并加以分割关联方法对目标进行检测。首先,按距离向叠加后进行距离向检测,并进行分割关联以划分不同目标的区域;然后,对过检单元进行方位向检测得到目标位置;同时,进行分割关联,从而实现目标检测。文中利用仿真的SAR图像、MSTAR数据和实测数据进行实验。仿真结果表明:该算法具有速度快、检测率高的优点,满足实时处理要求。     

海杂波下的双门限恒虚警目标检测新方法

 相参雷达海杂波实测数据拟合结果表明,其能量在多普勒域的分布是变化的.各多普勒频率分量的幅度可分别用瑞利分布和威布尔分布来描述其分布规律.据此提出一种双门限恒虚警(CFAR)检测器,其采用级联结构实现,具有恒虚警性能,运算量与列窗检测器相当,但检测性能得到大大提升.采用实测海杂波与仿真目标信号进行蒙特卡洛实验,在保持虚警概率10^-5,检测概率大于90%的条件下,相对列窗检测器,信噪比改善大于9dB,具有很好的工程应用前景.