复合高斯杂波下距离扩展目标的自适应检测

 研究了复合高斯杂波下的距离扩展目标自适应检测问题.基于辅助数据,利用采样协方差矩阵(SCM)和迭代(RE)估计矩阵,建立了自适应检测器AMSDD和基于动态阈值的ADT检测器,并分析了检测器的恒虚警率(CFAR)特性.理论分析表明,基于SCM的检测器只能保持对杂波协方差矩阵结构的自适应特性;而基于RE的检测器能同时获得对杂波协方差矩阵结构和纹理分量的CFAR特性.性能分析表明,对于AMSDD和ADT来说,与采用SCM估计器相比,采用RE估计器能使检测器获得更好的CFAR特性和检测性能.另外,基于RE的ADT检测器在目标散射点个数失配时具有很好的鲁棒性.     

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。     

脉冲多普勒雷达信号处理机中CFAR检测的仿真研究

CFAR检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分。本文对脉冲多普勒雷达信号处理机中的CFAR检测器进行了仿真研究。给出了信号处理机中CFAR检测器的设计方案,对邻近单元平均恒虚警处理中的虚警概率、发现概率和恒虚警处理损失等问题进行了研究。分析了有限的参考单元数对虚警性能的影响,并给出了修正的门限系数。得出了不同参考单元数下的恒虚警损失,及恒虚警损失与相对门限系数之间的关系。得到了一定发现概率下所要求的信号处理机的输入信噪比。研究了信号处理机中其它部分对恒虚警处理性能的影响,如脉冲压缩对虚警率的影响等。     

一种基于AR模型的矩阵CFAR检测器

矩阵恒虚警（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测器是根据信息几何理论利用检测单元相关矩阵与参考单元矩阵黎曼均值间的测地线距离作为检测统计量进行检测.本文根据尤尔-沃克方程中相关矩阵与自回归（Auto-Regressive,AR）谱之间的一一对应关系,将矩阵CFAR检测器中两矩阵间的距离转化为两AR谱之间的距离,提出了一种基于AR模型的矩阵CFAR检测器,该检测器能利用分辨率更高的AR模型进行谱估计,并将功率谱整体进行检测,能充分利用回波的多普勒信息,非常适用于频域扩展目标的检测,通过利用具有频域扩展特性的尾流实测数据对该方法和传统方法的检测性能进行比较分析,验证了本文所提检测器的有效性.     

七种恒虚警率处理方案及性能分析

通过分析现有的五种恒虚警率 (CFAR)处理器检测性能的优劣 ,提出了两种改进型CFAR方案 ,并在计算机模拟统计的基础上对七种处理器的检测性能进行了分析比较 ,得出准选大恒虚警率 (PGO CFAR)和准有序恒虚警率 (POS CFAR)是两种较为实用的在复杂杂波环境中工作的恒虚警处理方案 ,且各有优越性。     

Wishart分布情形下极化SAR图像目标CFAR检测解析方法

等效视数是影响极化合成孔径雷达（PolSAR）图像恒虚警 （CFAR）检测性能的重要参数.目前等效视数的估计大都不是整数,导致已有的基于整数等效视数的CFAR检测方法不再适用.为解决此问题,提出了一种新的PolSAR图像目标CFAR检测解析算法.首先,在Wishart分布假设下,推导出了多视极化白化滤波（MPWF）检测量的概率密度函数;然后对其积分得到了CFAR检测门限关于等效视数的解析表达式;最后通过仿真数据和AIRSAR实测数据比较了新方法与已有的适用于整数等效视数的检测方法和双参数恒虚警（2P-CFAR）检测方法的CFAR检测性能.结果表明新方法中实际虚警概率与给定的恒虚警概率最为接近,更好保证了CFAR检测的恒虚警假设.     

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。     

基于改进型恒虚警的毫米波雷达检测算法

为了提高毫米波雷达在多目标环境下的检测性能,在变化指数恒虚警（Variability Index CFAR,VI-CFAR）的基础上提出了一种改进算法,即当背景环境为多目标环境时,采用KL散度单元筛选恒虚警（Kullback–Leibler Trimmed Mean CFAR,KLTM-CFAR）替换单元平均恒虚警（Cell Averaging CFAR,CA-CFAR）与最小选择恒虚警（Smallest of CFAR,SO-CFAR）进行策略选择,有效避免了毫米波雷达在多目标环境下的目标遮蔽问题,提升了检测性能。对改进后的检测算法进行了仿真分析,结果表明,多目标环境下,在其他几种检测器基本丧失检测能力的情况下,该检测器仍保持着90%以上的检测概率,并且在均匀环境和杂波边缘环境下,也有较为良好的表现。     

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。     

一种基于知识辅助的CFAR检测器

针对单元平均恒虚警率（CA CFAR）检测器存在的杂波边缘效应问题,研究了一种基于知识辅助的CFAR检测器,该检测器由两部分组成：数据选择器和传统的CA CFAR检测器。数据选择器利用GIS提供的先验信息对参考单元进行筛选,尽可能地选择与待检单元（CUT）地貌相同的训练样本,也就是说选择相对CUT为均匀的参考单元,级联的CA CFAR完成检测判决。最后,通过IPIX雷达实测数据,从虚警个数和检测两个方面与传统的CFAR检测器进行了详细的比较。仿真结果表明,基于知识辅助的CFAR检测器具有更优的性能。     

分布式目标的子空间双门限GLRT CFAR检测

 研究了分布式目标在球不变随机变量杂波中的检测问题,提出了一种具有恒虚警特性的双门限广义似然比检测器。分布式目标建模为子空间信号,在距离维和多普勒频率维同时扩展.第一门限的作用是筛选信杂比高的待检测距离单元.将选出的距离单元进行能量积累并与第二门限进行比较做出判决.假设杂波协方差矩阵已知,构造了双门限检测器,并通过推导检测器虚警概率说明其具有恒虚警特性.将基于辅助通道数据的杂波协方差矩阵的估计值替换假设已知的杂波协方差矩阵,得到一个自适应检测器.通过Monte Carlo仿真进行性能分析,说明检测器的有效性和鲁棒性.     

Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法

在已有的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像恒虚警（CFAR）检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为此提出了一种Fisher分布下的CFAR检测方法,并定义虚警损失率（CFAR Loss,C_L）以量化评估算法的恒虚警保持性能.首先,在乘积模型框架下引入Fisher纹理变量,推导出了多视极化匹配滤波（Multi-look Polarization Matched Filter,MPMF）检测量的概率密度函数（PDF）.然后,对PDF积分得到了虚警概率的闭合解析式,并设计了CFAR检测流程.仿真数据和机载合成孔径雷达（Airborne SAR,AIRSAR）数据实验结果表明,与基于K分布、G₀分布、Wishart分布的CFAR检测算法以及双参数恒虚警（two-Parameter CFAR,2P-CFAR）算法相比,新方法具有良好的恒虚警保持性能和检测性能,具有较强的鲁棒性,且运算时间未明显增加,相比于其他检测方法,品质因数（Figure of Merit,FoM）平均高出12.80%.     

一种基于高分辨距离像数据的稳健检测算法

摘要：针对逆合成孔径雷达目标的检测问题,提出了一种对高分辨距离像数据检测的稳健算法.本文采用改进的二阶锥规划对各个距离单元的信号进行估计,并推导出改进的稳健广义似然比检测算子.分析了新算法的计算复杂度,证明了恒虚警率性,并估计了检测门限.三类飞机实测数据的多个实验结果表明,在严重导向矢量失配的情况下,本文算法性能相对与传统的广义似然比算法有明显的提高.     

基于杂波模型的相干雷达极化自适应恒虚警检测算法

该文研究了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应检测问题。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能。提出了一种基于杂波模型的极化自适应恒虚警检测算法,该算法比极化自适应匹配滤波器算法有更小的估计损失,并推导出了虚警概率表达式。仿真结果表明,所提出的检测算法相对于杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质。     

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.     

极化空时自适应匹配滤波检测器

针对极化空时自适应处理时目标极化状态和杂波协方差矩阵未知等实际瓶颈问题,提出了一种适应于机载极化阵列雷达的极化空时自适应匹配滤波(PST-AMF)检测算法.该检测算法先利用回波数据估计目标的极化状态,然后再将估值代入似然比得到了新的检验统计量,进一步推导了检测器虚警概率和检测概率的解析表达式,从理论上证明了该检测方法具备恒虚警(CFAR)特性.该检测器计算量比极化空时广义似然比检测器(PST-GLRT)少,易于工程实现.最后,仿真验证了在检测慢速运动目标时,其性能优于单个通道的空时自适应匹配滤波检测器(ST-AMF),具备较强的稳健性.     

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。     

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。