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。     

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.     

复合高斯杂波中距离扩展目标的参数化Wald检测

本文研究复合高斯杂波环境中的距离扩展目标的自适应检测问题。有色杂波采用参数未知的自回归（AR）过程描述。结合Wald检测准则,仅需对H1假设条件下的未知参数进行最大似然估计,给出了一种新的基于参数化模型的扩展目标检测器——参数化Wald检测器。该检测器的检验统计量可解释为首先针对各个待测单元分别计算检验统计量,然后将所有待测单元的输出进行非相参累加,其对杂波的随机功率起伏具有恒虚警率(CFAR)特性。相比于常规的基于协方差矩阵的检测方法,参数化检测算法的执行过程不需要依赖辅助数据,仅利用待测扩展目标数据即可实现自适应处理,有效缓解了训练压力并降低了计算量。仿真实验表明,所提出的参数化Wald检测器的检测性能优于之前提出的参数化广义似然比检测器的性能。      

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AR模型的距离扩展目标自适应检测器

针对非高斯杂波背景中扩展目标的检测问题,将自回归(AR)模型与广义杂波分组模型相结合,提出了基于AR的广义杂波分组模型。并在该杂波模型背景下,利用近似广义似然比检测(AGLRT)原理,结合迭代估计方法,提出了广义杂波背景下迭代近似广义似然比检测器(RAGLRT-GCC)。该检测器不需要利用辅助距离单元估计杂波协参数就可以实现目标的自适应检测。RAGLRT-GCC利用了杂波分组信息,有效提高了对稀疏扩展目标的检测性能。仿真结果表明,在相同检测概率下,RAGLRT-GCC性能优于现有的复合高斯杂波背景下迭代近似广义似然比检测器(RAGLRT-CG)。     

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.     

基于局部检测统计量的分布式CFAR检测理论研究

本文系统研究了融合中心接收局部检测统计量的分布式CFAR检测技术。在假设局部检测器背景杂波功率水平相同以及不同传感器测试单元之间服从独立同分布的前提下,首先推导了局部采用单元平均（CA）检测器时融合中心的检测概率与虚警概率的解析表达式,在此基础上利用Laplace变换的频域微分性质,将其推广到局部采用其它检测器,获得了普适性的融合方法,可适用于局部采用任意数量、形式的均值（ML）类和有序统计量（OS）类CFAR检测器时的情形,避免了传统的融合中心采用MOS类方法时所需要的局部信杂比相同的假设,实验结果表明了算法的有效性。      

一种高分辨率雷达海上目标自适应检测器

针对海上目标因波浪起伏和转向等导致的姿态变化引起的散射点起伏问题,在未知协方差矩阵的复高斯噪声背景下,研究了高距离分辨率雷达的距离扩展目标自适应检测问题.利用与待检测单元具有相同协方差矩阵结构的辅助教据估计未知噪声协方差矩阵,基于两步法检测策略获得了自适应检测器.恒虚警率特性分析表明,该检测器对不同噪声背景均具有很好的自适应特性.检测性能分析表明,该检测器对不同的目标模型具有很好的鲁棒性,且能有效避免“坍塌损失”.另外,通过增加传感器个数,可有效提高检测器性能.     

局部均匀背景中距离扩展目标的GLRT检测器及性能分析

在复合高斯杂波满足局部均匀的背景下,对均匀杂波分组模型进行推广,建立了广义杂波分组模型.进一步,利用广义似然比检验（GLRT）原理,提出了距离扩展目标的基于广义杂波分组的GLRT检测器（GCC-GLRT）,并推导了检测器虚警概率与检测门限关系的表达式.GCC-GLRT有效地解决了基于均匀杂波分组的GLRT检测器（CC-GLRT）在非均匀杂波分组背景下不具备CFAR特性的问题.仿真结果还表明,对于稀疏散射点目标,在合适的杂波分组情况下,GCC-GLRT能有效克服采用NSDD-GLRT检测器出现的“坍塌损失”,改善检测器的检测性能.     

一种距离扩展目标的Hough变换检测器

针对宽带雷达信号得到的距离扩展目标在有较大运动速度时积累检测困难的问题,该文提出一种基于Hough变换的检测器(HTD)。利用距离扩展目标高分辨距离像信号的相邻回波之间信号具有较大相关系数这一特点,在互相关序号与相关时间2维平面使用Hough变换进行积累来检测目标。理论推导表明Hough变换检测器不需要目标散射中心分布的先验知识和目标的运动信息,具有恒虚警(CFAR)性能。计算机仿真实验表明Hough变换检测器具有比不依赖散射中心分布信息的广义似然比(NSDD-GLRT)检测器更好的检测能力。     

一种基于KL分离度的改进矩阵CFAR检测方法

矩阵CFAR检测器是根据信息几何理论提出的,但其恒虚警特性没有从理论上得到分析,且检测性能也有待进一步提高。该文首先根据矩阵流形上正态律的概念从理论上推导了矩阵CFAR检测器的恒虚警特性,并在此基础上,利用积累性能更好的KLD(Kullback-Leibler Divergence)代替测地线距离,提出了一种改进的矩阵CFAR检测器。最后通过仿真实验验证了改进方法具有更好的检测性能。     

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法。但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用。为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题。最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能。     

海杂波AR谱多重分形特性及微弱目标检测方法

该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点,用现代谱估计的方法来计算海杂波的功率谱。AR模型是一个线性预测模型,它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱,并且具有更精确的频谱分辨率。该文主要分析基于AR谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性,以及在微弱目标检测中的应用。首先,以分数布朗运动(FBM)模型为例,证明其功率谱具有多重分形特性。其次,根据X波段雷达的实测海杂波数据,通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波AR谱的多重分形特性。最后,分析了海杂波AR谱的广义Hurst指数以及影响参数,并提出一种基于局部AR谱广义Hurst指数的目标检测方法。实验结果表明,该种检测方法具有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的CFAR检测方法对比,该算法在低信杂比情况下具有较好的检测性能。     

基于对数行列式散度与对称对数行列式散度的高频地波雷达目标检测器

高频地波雷达(HFSWR)利用电磁波绕射原理进行目标探测,具有超视距的特性。然而,探测距离的增加会使得雷达目标回波能量减弱,进而使得雷达探测能力下降。为了改善高频地波雷达的探测性能,该文提出了一种基于信息几何理论的局域联合矩阵恒虚警率(CFAR)检测器,利用信号在角度、多普勒速度和距离的多维信息进行检测;并使用对数行列式散度(LDD)和对称对数行列式散度(SLDD)代替黎曼距离(RD)作为距离度量。最后,实验结果验证了该文提出的检测器能够有效地改善雷达对目标的检测性能。     

基于杂波跟踪的CFAR检测研究

通过设立专门通道将图像处理技术应用于雷达检测域杂波功率数据处理,对特征杂波进行跟踪,为恒虚警处理提供背景信息.本文介绍了对抗杂波边缘的自适应CFAR检测器设计中的研究工作,设计了基于杂波跟踪的杂波属性CF(clutter feature)-CFAR检测器和结构元素SE(structuring element)-CFAR检测器,对其检测性能进行了分析.并通过蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真方法对上述两种检测器的检测性能进行了仿真.     

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。     

K分布海杂波背景下基于最大特征值的雷达信号检测算法

针对K分布海杂波背景下的恒虚警检测问题,基于信息几何的矩阵CFAR检测器具有较好的检测性能,但其计算复杂度较高,从而影响其实际应用。该文根据奈曼-皮尔逊准则,推导了似然比检测统计量与最大特征值之间的关系,进而提出了基于最大特征值的矩阵CFAR检测方法(M-MED)。最后通过对所提方法的计算复杂度及仿真实验结果的分析表明了所提方法不仅计算复杂度低且具有较好的检测性能。     

基于多普勒谱特征的飞机尾涡识别

为解决飞机尾涡威胁飞行安全以及限制机场容量的难题,提出了一种基于多普勒谱特征的尾涡识别算法,以提高尾涡检测性能。构建了飞机尾涡回波多普勒谱模型,分析得出其多普勒谱具有对称性、展宽性以及反比性等重要特征。依据上述谱特征,给出了尾涡识别算法的设计流程,包括回波数据预处理、多普勒谱特征提取和特征门限判决。以空客A-340为例...     

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。