基于压缩感知的CFAR目标检测在机会雷达中的应用

提出一种基于压缩感知(CS)技术在机会雷达系统中进行恒虚警率(CFAR)目标检测的算法,根据目标回波在距离单元上的稀疏性,采用压缩感知技术对目标回波进行压缩采样;设计了一种新的建立在压缩域上的CA-CFAR检测器,它能在不恢复原始信号的条件下,快速完成目标回波的检测;进行了检测门限理论分析,设计出一种适用于压缩域检测的门限选定方法;给出系统检测结果与接收机的性能曲线。仿真结果表明,本算法可以实现低信噪比下雷达信号的直接检测,无需信号重构,节省了运算量。     

多脉冲串步进频率信号相位斜率测速技术

研究了基于步进频率波形的相推测速技术,建立了空间目标宽带步进频率雷达回波信号仿真模型,提出了多脉冲串步进频率信号相位斜率运动参数估计方法,考虑了目标本身的电磁散射特性和微动对算法估计性能的影响。在低信噪比情况下,结合恒虚警率检测与形态学滤波技术能够对噪声进行有效抑制,提高了算法的鲁棒性和测速精度。     

一种改进的噪声门限检测方法

本文基于雷达目标回波信噪比与距离的四次方成反比的物理原理,提出了一种检测门限系数随距离减小而增加的噪声电平恒虚警检测方法。该检测方法可以实现在保证目标检测概率变化不大的条件下进一步降低雷达检测区域的平均虚警概率,或者在保证雷达探测区域内平均虚警概率满足需要的条件下进一步降低雷达远区检测门限,增加雷达远程探测能力,从而提高雷达全区域综合检测性能。     

基于LASSO的雷达脉压压缩方法

雷达抗干扰性能是衡量一部雷达优劣的重要指标,直接决定着雷达作战效能的发挥。常见的抗干扰措施有副瓣对消、脉冲压缩、动目标检测、恒虚警处理等。文中结合LASSO回归算法,提出了一种基于LASSO的脉冲压缩抗干扰措施。该方法利用LASSO回归具有稀疏性的特质,结合雷达回波信号设置匹配字典,使用冗余预测变量构造数据集,并使用交叉验证构造LASSO模型,拟合识别预测变量,实现了目标检测。将该方法与脉冲压缩方法对比,仿真实验证明采用LASSO算法不仅不需要考虑旁瓣的影响,还获得了更好的目标分辨能力,并且在较小信噪比条件下目标检测效果也比较好。     

一种雷达信号处理机的软件设计

结合某雷达信号处理机研制项目,对该雷达信号处理机的脉冲压缩、动目标显示和动目标检测、恒虚警处理等软件进行设计。论文首先回顾了该处理机用到的几种雷达信号处理方法：线性调频信号的脉冲压缩、基于一次相消器和二次相消器的动目标显示、通过窄带多普勒滤波器组的动目标检测处理、恒虚警检测等方面的工作原理和实现方式。根据信号处理机硬件平台设计了相关的信号处理软件,并实现上述信号处理功能。     

一种基于FPGA的慢门限恒虚警处理电路设计

雷达信号的检测多是在干扰背景下进行,如何从干扰中提取目标信号,不仅要求有一定的信噪比,而且必需有恒虚警处理设备。恒虚警处理是雷达信号处理的重要组成部分,慢门限恒虚警处理主要是针对接收机热噪声,文中介绍一种基于FPGA嵌入式设计的慢门限恒虚警处理电路,给出了仿真模型及仿真结果,并已将其用于某检测器中,取得了良好的经济效益。     

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。     

目标信号判定和恒虚警率处理

对雷达目标信号在各种杂波下的检测判定,仅有一定的信噪比是不够的,还需要进行恒虚警处理,对应不同类型的杂波,采用与之相适应的恒虚警处理技术。     

基于压缩感知测量值的宽带雷达回波信号NP检测

基于传统奈曼-皮尔逊检测准则的宽带雷达回波信号检测需要较高的采样率,而压缩感知新理论可以以低于乃奎斯特采样率采样信号实现稀疏信号重构。本文提出了基于压缩感知测量值的宽带雷达回波信号奈曼-皮尔逊检测准则,它直接选取宽带雷达回波信号的压缩感知测量值作为检验统计量,在给定虚警概率时,依据贝叶斯判定准则得到检测概率,并将其推广到多元假设检测。基于实测宽带雷达回波信号的实验结果验证了该准则的可行性,它可以用较少的测量值实现目标有效检测。     

双参数加权的低信噪比面目标检测方法

针对传统恒虚警检测低信噪比情况下面目标性能下降问题,提出了基于均值和方差双参数检测的新方案。首先采用了目标与背景统计特性差异最大化准则,估计出待检测单元的均值和方差,并通过互乘待检测单元的均值和方差获得最终的检测图像,得到了最优均值和最优方差统计特性,再利用全局CFAR检测检测出目标,从而在保证一定检测概率的同时降低虚警概率。仿真结果表明,该方法对低信噪比面目标的检测性能优于传统的恒虚警检测。     

多基地雷达自适应CFAR检测融合算法

文章针对多基地雷达的目标RCS在入射角分布起伏较大的问题,提出了基于目标入射角RCS分布未知的检测融合方法。由于目标RCS在入射电波观测角的起伏较大且未知,导致局部雷达站接收目标回波SNR（信噪比）无法确定,无法应用传统的贝叶斯方法获得最佳的融合检测性能。该方法是一种基于无信噪比信息的检测融合算法,通过传输其他雷达站接收信号的检验统计量来完成全局的CFAR检测。并且根据该方法设计了一种自适应门限的检测方法,其中本地雷达站的检测门限是基于其他雷达站接收信号的检验统计量生成。仿真结果表明,该检验方法的综合检测性能接近信噪比已知的融合检测性能。      

距离-速度同步干扰环境下的目标检测

针对距离-速度同步干扰,首先基于多普勒滤波器组和恒虚警率(CFAR)检测技术得到目标检测决策,并结合目标检测决策建立雷达回波的速度-时间数据矩阵。随后分析了目标和干扰的特征差异,基于超快霍夫变换(VFHT)提取雷达回波的目标特征霍夫空间。最后根据该霍夫空间采用CFAR检测技术对目标检测,从而形成基于距离-速度同步干扰抑制的目标检测方法。与常规快速霍夫变换(FHT)相比,提出的VFHT具有更高的计算效率。同时,该方法由于在雷达数据处理层面进行目标检测,不需要改变雷达系统的信号处理结构,大大降低了雷达装备成本。理论仿真表明在同样的目标检测性能前提下,基于VHFT的目标检测算法所需的信噪比要求放宽了10 dB以上,为弱目标回波信号环境中的应用奠定了基础。     

基于恒虚警的高频雷达起伏目标检测算法研究

针对高频雷达目标检测过程中由于信噪比波动导致检测概率降低、跟踪丢失的问题,提出了基于高低双门限的关联检测算法。基于高频雷达相邻次扫描过程中目标运动信息的相关性,根据目标的速度、距离、方位等运动信息为目标建立关联区域,后续检测时在此关联区域内自动降低判决门限以提高检测概率。理论分析及实测数据表明,与常规恒虚警检测比较,关联检测算法在保持相同虚警概率的同时可获得更高的检测概率,从而有效提高高频雷达的检测和跟踪性能。     

小型化高频地波雷达舰船目标检测方法

针对OSMAR2003型小型化高频地波雷达系统的目标检测问题,讨论了对小型化高频地波雷达系统低信杂比回波信号的优化处理过程,给出了一种峰值检测后同时在距离域、多普勒域和波束域进行联合的三维联合恒虚警( CFAR)目标检测方法,利用高分辨力测向算法对检测到的目标进行方位估计,然后利用最邻近法进行目标关联得到目标点航迹,最后结合小型化高频地波超视距雷达的实测数据验证了三维CFAR检测器的有效性。     

FMCW radar range estimation algorithm based on fast iterative interpolation

For the multi-target detection,a multi-objective range estimation algorithm was proposed based on iterative interpolation to solve the problem of the range accuracy of frequency modulation continuous wave (FMCW) radar being easy to be interfered by spectrum.Firstly,the number of targets and the rough location of the target were obtained through the fast Fourier transform (FFT) and the constant false alarm (CFAR) detection algorithm.Then spectrum was iteratively interpolate,and the inter-spectral interference was eliminated during each iteration to obtain more accurate distance.Simulation results show that the proposed algorithm has higher estimation accuracy in multi-target environment and low Signal-to-noise ratio(SNR).The proposed algorithm is implemented by DSP,which proved that the algorithm meets the real-time requirements and is easy to be implemented in engineering.     

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。     

基于Duffing振子的机场异物自动判决算法

基于毫米波雷达的机场异物(FOD)检测技术具有高分辨率和低功耗的特点,但是传统恒虚警(CFAR)类检测算法在低信杂比(SCR)情况下虚警过高。该文提出一种基于Duffing振子的FOD检测算法。该算法首先利用杂波图CFAR检测算法将雷达接收机接收回波中的背景杂波初步分离,获得目标(包含虚警)的距离信息,并利用该信息构造Duffing方程,之后将此方程作为系统检测模型,输入接收回波信号,求解输出信号方差,采用方差极值法区分目标和虚警。仿真结果表明,在低信杂比情况下,即使虚警概率为10–3,该文检测算法也可以降低虚警率,实现目标与虚警的自动判决。与传统CFAR检测算法相比,该算法的检测概率高于传统检测算法且随信杂比的下降减小速度缓慢,即使在信杂比–30 dB的情况下所提算法仍然可以保持84%的检测概率。     

基于深度学习的复杂沙漠背景SAR目标检测

SAR目标检测,因成像场景大、背景复杂多变而极具挑战。传统基于恒虚警率的SAR目标检测方法极易受背景干扰。针对上述问题,提出一种基于深度学习的复杂沙漠背景SAR目标端对端检测识别系统。即采用小规模沙漠背景下的SAR图像数据对Faster-RCNN网络进行迁移训练,一体化完成典型目标的检测与识别。基于合成数据集Desert-SAR的试验结果表明,与传统方法相比,该方法检测速度更快、准确率更高、鲁棒性更强。     

低信噪比下离散频率编码波形脉冲信号联合积累检测算法

雷达电子侦察环境下,非合作目标发射的离散频率编码(DFC)波形信号具有低截获、抗干扰的特性,在低信噪比(SNR)条件下传统方法难以实现波形的稳健积累及准确的脉冲检测,容易造成数据漏检与情报缺失。针对以上问题,该文提出一种联合的积累检测算法,该算法通过相关积累和非相干积累的联合处理实现了低信噪比下稳健脉冲信号包络的获取,并利用双向恒虚警(CFAR)检测和脉冲沿判决准则抑制了突跳噪声对脉冲检测的影响,实现了准确而稳健的脉冲到达时间和脉冲宽度的估计。相比于常规算法,该文在不需要任何先验信息的条件下能够实现离散频率编码波形信号的准确检测,检测虚警率低且具有良好的稳健性。仿真实验验证了所提算法的有效性和稳健性。