OSCA-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

本文证明了形状因子已知条件下有序统计平均（OSCA）恒虚警检测器在K分布杂波背景下具有恒虚警性能，分析了均匀K分布杂波背景和多目标情况下该检测器的性能，并与OS和OSGO-CFAR进行了比较，仿真结果表明OSCA在两种环境下均具有最好的检测性能。     

K—分布杂波的顺序统计恒虚警性能分析

研究 Ｋ—分布杂波背景下的顺序统计恒虚警检测器的性能,分析检测器在均匀统计独立杂波背景下的性能,给出了理论门限系数值及其仿真的门限系数值,并讨论相关杂波的恒虚警性能。分析了检测器在杂波的边缘和存在多目标及干扰时的目标检测性能。从仿真结果分析得出, Ｏ Ｓ— Ｃ Ｆ Ａ Ｒ 检测器在杂波边缘及多目标情况下具有比单元平均恒虚警（ Ｃ Ａ— Ｃ Ｆ Ａ Ｒ）好得多的性能,特别是在参考单元比较少的情况下。     

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.     

K分布杂波下雷达导引头检测器设计

 针对K分布杂波下雷达导引头平方律检测器检测性能急剧下降这一问题,设计了一种性能较好、易于实现的雷达导引头检测器.首先,结合K分布的复合高斯特性,推导得到了多次观测下的多维K分布联合概率密度函数;然后,采用广义似然比检验,推导得到了广义似然比检验统计量;鉴于该统计量实现困难,通过对导引头接收信号进行预处理,实现了杂波预白化和目标信号能量累加,同时大大简化了广义似然比检验统计量,基于简化的统计量,给出了检测器结构.最后,以导引头检测Swerling I型目标为例,理论分析与仿真实验相结合,分析了所设计检测器的检测性能,仿真结果验证了检测器的有效性.     

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。     

有序统计恒虚警（OS—CFAR）检测器在韦尔尔扰背景中的性能

本文研究韦尔干扰背景前的有序统计恒虚警算法，并在均匀干扰背景中分析它的性能，对于未知的形状参数Ｃ，本文基于来自参考滑窗随机变量的期望和中提提出一种估计方法，同时在均匀干扰背景中研究了这种估计方法的性能，结果表明，这种估计方案具有很的随加恒虚警损失，当Ｎ＝１６，Ｃ＝２，Ｋ＝１２时，它的恒虚警损失比两参数有序统计恒虚警检测器小。     

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。     

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.     

有序统计恒虚警率技术综述

在噪声或杂波环境中进行自适应雷达目标检测是每部雷达接收机中非常重要的设计。在几乎所有的检测程序中,都将接收回波信号幅度与某一门限作简单比较。目标检测的主要目的是在极低的恒虚警率(CFAR)约束条件下使目标检测概率最大化。噪声和杂波背景可以用一个统计模型来加以描述,如独立相同瑞利模型,或用已知平均噪声功率的指数分布随机变量进行描述。但是在实际应用中,平均噪声或杂波功率绝对是未知的,并且还会随着距离、时间和方位角发生变化。因此,对用于几种不同背景信号情况的某些距离CFAR技术进行描述。在这些背景信号情况下,平均噪声功率和另外一些统计参数都被假设是未知的。因而所有的距离CFAR技术都通过将幅度门限应用于检测单元内的回波信号幅度,把估算流程(用以获取噪声功率的精确值或估算值)与判定步骤结合起来。许多研究工作都分析了这种通用的检测方案,对这一课题投入了大量精力。对这些重要的距离CFAR检测方案中的几种作一简短描述,然后进行技术比较。     

K杂波下基于Bootstrap的分布式检测

传统雷达目标检测算法在相关K分布杂波下虚警概率过高,为此提出了一种基于Bootstrap 的分布式检测(BBDD)算法.仿真数据表明,BBDD在相关K分布杂波中的虚警控制能力优于分布式广义符号检测器(DGSD),且K分布杂波形状参数变化对BBDD的虚警概率影响不大,适当增加BBDD脉冲参考单元数可更好地控制虚警概率.同时,为定量控制BBDD虚警概率,分块数据长度选择应根据杂波相关长度与脉冲累积单元数之间大小关系谨慎选择.最后,仿真结果证明了所述方法和相关结论的正确性.     

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ZMNL的K分布海杂波仿真

对K分布海杂波的建模与仿真进行了研究,给出了一种基于零记忆非线性变换的K分布海杂波序列产生方法和步骤,首先产生相关的高斯随机过程,然后经过某种非线性变换得到所求的相关随机序列。在滤波器的设计中,通过引入粒子群优化算法对参数进行了优化,以达到更好的效果。最后仿真产生了相关K分布的雷达海杂波,结果表明该方法是有效的。     

机载雷达多杂波分布类型的恒虚警检测方法

本文提出了一种检验杂波分布类型的有效方法,该方法首先通过概率密度变换方法对被检验的杂波序列进行变换,再应用简单的正态分布检验方法检验变换后的序列,以此来检验原杂波序列的分布类型.针对常用的瑞利、韦布尔、对数正态杂波类型,与χ²和KS拟合检验方法进行了仿真比较,结果表明该方法检验精度高,计算简单,并且通用性强,克服了经典检验方法受区间划分影响大,对参数估计精度要求高,计算复杂的缺点.在杂波检验的基础上,根据OS-CFAR和log-t CFAR检测方法设计了适应于多杂波分布类型的CFAR处理器,对特定杂波类型CFAR检测器与背景杂波类型失配的各种情况的检测性能进行了仿真和分析.     

量化秩非参数CFAR检测器在杂波边缘中的性能分析

人们常用均匀背景、多目标和杂波边缘3种典型背景来衡量雷达目标检测器的性能,但在现有文献中缺乏量化秩（Rank Quantization,RQ）非参数检测器在杂波边缘中虚警概率的理论模型,缺乏RQ非参数检测器与经典的参量型检测器在杂波边缘中虚警控制能力的比较.本文给出了RQ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CA （Cell Averaging）,GO （Greatest Of）,OS （Ordered Statistic）恒虚警方法在杂波边缘中的虚警控制能力.可以看出,采用高秩量化门限的RQ检测器的虚警控制能力要优于低秩量化门限的情况,在瑞利分布杂波边缘情况下,RQ检测器的虚警控制能力与非相干积累OS方法接近.但是当强杂波变为长拖尾分布的非高斯杂波时,非相干积累CA,GO和OS参量型检测方法的虚警概率产生了3个数量级以上的上升,且不能降回到原始设定的虚警概率.而RQ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.