航管一次雷达抗风电场干扰目标检测方法

 近年来,全球风力发电装机容量呈指数型增长。然而,现有航管一次雷达的动目标检测(Moving Target Detector, MTD)技术无法抑制具有非零频成分的风电场杂波,可能导致目标遮蔽和虚警率上升。针对此问题,该文提出了一种在风电场杂波下航管一次雷达的目标检测方法。该方法在MTD前端设置风电场杂波抑制器。在该抑制器中首先估计雷达回波每个距离单元的谱中心,并把所有距离单元的谱中心移到零频。其次利用类似于对消固定杂波的方法对消目标回波,而具有较宽频谱宽度的风电场杂波经对消后仍有大部分的能量剩余。然后采用恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)检测确定杂波所在的距离单元,并剔除待检测数据中所有杂波单元,解决了风电场杂波进入非零频多普勒滤波器可能导致当前航管一次雷达MTD检测性能急剧恶化的问题。实验结果表明该方法对风电场杂波强度不敏感,有效地消除了杂波对目标的遮蔽现象并控制了由杂波引起的虚警率上升。     

基于正交投影的海面小目标检测技术

强烈的海杂波将海面低速运动小目标的回波信号淹没,导致雷达难以检测到目标。针对这一问题,该文提出了基于正交投影的恒虚警率(CFAR)检测方法。该方法利用邻近距离单元杂波的相关性,通过正交投影方法实现对杂波的抑制,进而实现CFAR检测。同时,该文给出了基于正交投影的CFAR检测器实现结构图,对比分析了正交投影方法与奇异值分解方法的杂波抑制效果和计算量。理论分析与实测数据处理结果验证了该文所提方法的优越性。     

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LFMCW雷达测距的改进频域CFAR算法

复杂环境中,多径和杂波共存,杂波的存在严重影响了目标的检测;多径尤其在首径(FAP)不是最强路径时,首径的正确检测是提高测距和定位性能的关键。本文针对多径和杂波对目标检测的影响以及传统的首径检测算法的局限性,将频域恒虚警率(CFAR)算法运用到线性调频连续波(LFMCW)雷达中,并从抑制虚假目标,提高测距定位精确度的角度出发,提出了2种虚假目标抑制策略——距离分辨单元约束法和二元积累法。最后通过仿真比较考察了不同信杂比下不同首径检测算法对测距性能的影响。仿真结果表明修正的频域CFAR算法相比于传统的首径检测算法和修正前的频域CFAR算法具有更好的检测性能,论证了所提修正策略的有效性。     

非高斯杂波下基于子空间的距离扩展目标检测器

在辅助数据缺失的非高斯杂波背景下,采用两步法设计策略研究了距离扩展目标检测方法.首先,在杂波纹理分量已知的条件下,对待检测数据进行高斯化,利用高斯背景下杂波协方差矩阵和目标散射点幅度的合适估计,建立检验统计量.其次,利用待检测数据在信号子空间正交补上的正交投影,估计杂波纹理分量,提出了基于子空间的距离扩展目标自适应检测器,并证明了其对杂波纹理分量的恒虚警率（CFAR,Constant False Alarm Rate）特性.仿真结果表明,在典型非高斯背景下,所提检测器的CFAR特性和检测性能均优于对比检测器;另外,阵元数、目标距离单元数或杂波尖峰的增加,能不同程度改善检测性能.     

基于窗口参数估计的距离扩展目标CFAR检测

雷达在探测目标时,若目标尺寸远大于雷达的距离分辨率,会在距离维上呈现出距离扩展目标特性,采用传统的点目标检测方法因无法利用全部能量而造成检测性能下降。本文针对距离扩展目标检测问题,以外辐射源雷达为背景,首先建立了外辐射源雷达距离扩展目标回波模型,提出了基于最大广义信噪比准则的距离扩展窗口参数估计方法来预估距离扩展目标的位置与宽度;为进一步判断窗口内是否为目标,研究了距离扩展窗口内的模糊恒虚警率（CFAR）检测算法,仿真比较了基于不同积累准则对各类起伏目标的模糊CFAR检测性能,并与传统的二进制积累CFAR比较,表明在均匀噪声环境和多目标环境下,基于模糊代数积积累的模糊CFAR检测性能均最优。最后结合外辐射源雷达舰船目标探测实验的实测数据处理结果,证明了基于模糊代数积积累的模糊CFAR具有最优的检测性能。     

采用自适应功率回归门限设定的HF雷达舰船探测

高频（HF）雷达能够探测和跟踪极远距离上的目标。但是，包含外部噪声、各种不同杂波和干扰的信号环境将大大限制探测性能和系统能力。文中研究了一种新方法来解决复杂HF雷达信号环境中的目标探测问题。该方法采用传统的恒虚警率（CFAR）检测方法，但其门限设置是基于沿距离和多普勒单元功率谱值的回归分析。就中，CFAR检测试验规则与局部峰值测量方法相结合。文中所提探测方法已经真实HF雷达数据试验，得到了很有前景的结果。     

基于雷达知识库的知识辅助恒虚警检测算法

在非均匀杂波背景下,传统的恒虚警检测算法,比如CA鄄CFAR,所选择的参考单元与待检测单元往往无法满足独立同分布的条件,导致背景杂波功率水平的估计值存在偏差,使得检测性能降低。针对上述问题,文中提出了一种基于雷达知识库的知识辅助恒虚警检测算法。首先,利用雷达环境知识来构建动态的雷达知识库;然后,利用雷达知识库中的先验信息来辅助参考单元的选择,提高背景杂波功率水平的估计准确性,从而降低非均匀背景带来的影响;最后,利用线性调频连续波雷达采集的实测数据对该算法性能进行了验证。结果表明:在非均匀杂波环境下,基于雷达知识库的知识辅助恒虚警检测算法比传统算法有更好的检测性能。     

步进调频宽带雷达距离扩展目标频域检测算法

论文研究高斯杂波背景下步进调频宽带雷达的距离扩展目标检测问题。根据步进调频宽带雷达目标高分辨距离像的特点,提出一种基于回波功率谱的距离扩展目标频域检测算法。该算法无需对目标抽取形成1维距离像,直接利用目标高分辨距离像功率谱与杂波功率谱的差异,在频域实现了距离扩展目标回波能量的积累。推导了算法的检验统计量,给出了虚警概率的表达式。最后通过Monte-Carlo仿真验证了算法的检测性能。仿真结果表明该文的目标检测算法较目标抽取后的检测算法在检测性能上有明显提高,同时其检测性能也优于同条件下基于视频积累的距离扩展目标检测算法,并且具有良好的鲁棒性和工程可实现性。     

岸-舰双基地波超视距雷达图像域海杂波抑制方法

由于双基地体制工作且接收平台运动,岸-舰双基地波超视距雷达接收到的一阶海杂波多普勒谱展宽严重。在分析扩展海杂波空时特性的基础上,提出图像域抑制方法。该方法首先计算检测距离和单元以及左右相邻距离和单元的空时二维谱,将空时二维谱转换成二值图像,再在图像域用相邻距离和单元海杂波对消检测单元海杂波。计算机仿真结果表明,该方法可以有效抑制海杂波。     

基于LRMO及MCA的机载雷达风电场杂波抑制方法

风力发电迅速发展,风电场杂波使机载雷达产生大量虚假目标,导致机载雷达出现检测概率下降、虚警概率上升等问题。因此,研究机载雷达风电场杂波抑制方法对于提升机载雷达工作性能具有十分重要的意义。考虑到机载雷达风电场杂波先验信息无法实时获取、难以估计且机载雷达回波频谱更加复杂等特殊问题,本文基于低秩矩阵优化（LRMO）算法根据风电场杂波与目标微动特征随时间的不同变化特性,实现目标与风电场杂波处于不同距离单元的风电场杂波抑制。目标与风电场杂波处于同一距离单元时,考虑到LRMO算法存在的局限性,依据风电场杂波与目标的不同稀疏特性,利用形态成分分析（MCA）算法进行补充抑制风电场杂波。实验结果验证了所提方法的有效性。      

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。     

机载火控雷达杂波分区抑制方法研究

在实际工程中,机载火控雷达杂波多普勒谱通常可分为主杂波区和清洁区两部分。常规杂波抑制算法多是对全部数据进行处理,易造成清洁区目标的信杂噪比损失。文中针对和差双通道机载火控雷达的特点,基于杂波分区抑制思想提出了一种杂波分区方法,通过多普勒频心估计和杂波平均功率幅度增量搜索,实现了对杂波的分区,然后在主瓣杂波区采用自适应算法抑制杂波,在清洁区采用恒虚警算法直接进行动目标检测。对实测数据的处理结果显示,该方法不但具有与常规杂波抑制算法相近的动目标检测效果,而且降低了清洁区目标的信杂噪比损失,具有运算量小、易于工程实现等优点。     

降低船用连续波雷达虚警概率的海杂波抑制方法

为了解决海杂波引起的船用连续波雷达虚警概率增大,以及海杂波抑制算法工程应用难度大的问题,提出了一种工程实用的海杂波抑制方法。首先,通过双参数删除型CFAR检测算法和统计检测算法进行二次检测;然后,依据邻近帧之间目标回波相关性较强和片状海杂波相关性较弱的特点进行帧间处理。仿真和海上实验均表明,应用该方法的船用连续波雷达可以降低不同强度的海杂波背景下的虚警概率。     

天波雷达电离层污染校正与海杂波抑制

在天波超视距雷达（OTHR）中,舰船目标的多普勒频率与海杂波谱接近,电离层污染会导致海杂波频谱展宽,从而淹没邻近的舰船目标信号。考虑到电离层污染会导致OTHR回波信号的相位缓慢变化,提出了采用相位梯度法对回波信号进行电离层污染校正;利用污染校正后的海杂波可以近似为两个单频信号之和这一特点,提出了应用奇异值分解来实现对海杂波的抑制。仿真结果表明,文中算法可以有效地校正电离层污染,抑制海杂波,显著提高信杂比,从而有效解决强海杂波对舰船目标的遮蔽问题。与现有的HRR—SVD算法相比,文中算法可以适用于相干积累时间较长和电离层污染较大的情况,防止残留的海杂波形成虚警,提高了OTHR对海杂波附近舰船目标的检测能力。     

高频地波雷达协同检测新方法

电离层杂波、海杂波以及射频干扰的存在造成高频地波雷达目标检测上的困难。针对高频地波雷达的极化特性和目标在距离-多普勒谱中的扩张特性,先设计一种改进的二维恒虚警检测算法,后将该方法与极化处理方法融合设计一种新的协同检测算法,该检测算法实现了能量域和极化域的协同检测,突破传统极化检测方法计算复杂等问题。高频地波雷达实测数据中的仿真和检测结果表明:在电离层杂波背景中,协同检测算法性能优于恒虚警方法。     

空域加权局部对比度的红外小目标检测算法

针对传统局部对比度算法在强杂波背景下,容易引入虚警目标的不足,提出了一种空域加权局部对比度的红外小目标检测算法。首先,利用具有中心激励和侧向抑制性的二维高斯差分滤波器,抑制了原始图像大部分的背景杂波,以提高图像的信噪比;然后,利用目标均值与邻域的中值的比值进行局部对比度测量,再用目标各区域的灰度均值差加权局部对比度,生成目标显著图;最后,对显著图进行自适应阈值分割,检测出真实目标。实验结果表明,与其他几种检测方法对比,该算法不仅具有较高的信躁比增益和背景抑制因子,还具有较高的检测率和较低的虚警率,是一种有效的红外小目标检测方法。     

机载对海雷达杂波抑制性能分析

为确保能够在海杂波背景中检测小目标,必须采取有效的杂波抑制方法。文中首先通过理论分析和实测数据验证,分析海杂波对检测虚警率的影响,研究分析表明若采用特定门限系数,不同海况下的虚警分布有非常大的差别。在前述分析的基础上,本文对扫描间积累的效果进行了仿真和实测数据验证,比较了不同二进制积累逻辑下的杂波抑制效能。仿真和测试结果均表明扫描间积累可实现虚警率的有效控制,而且随着积累时间的增加,杂波抑制效果更为理想。     

雷达海上目标双通道卷积神经网络特征融合智能检测方法

受复杂海洋环境影响,基于统计理论的海面目标检测方法由于假设条件不成立,在实际应用中难以实现高性能检测,本文从特征提取分类角度,通过深度学习分类方法对目标和杂波的雷达回波信号进行二元分类,提出了一种基于双通道卷积神经网络(DCCNN)的雷达海上目标智能检测方法。首先,对实测海杂波和目标雷达信号进行预处理,得到信号的时间-多普勒谱和幅度信息;然后,构建DCCNN对预处理得到的数据进行智能特征提取,得到信号的特征向量,并对不同特征提取模型性能进行测试;最后,通过阈值可设的Softmax分类器作为检测器对特征向量进行分类,实现虚警率的控制。测试结果表明:与传统的单通道CNN以及无虚警控制Hog-SVM分类算法相比,基于二维卷积核VGG16和一维卷积核LeNet的DCCNN特征提取模型和softmax分类器可实现更高的检测性能,并可以实现虚警率控制,为复杂海杂波背景下目标智能检测提供了新的技术途径。