知识辅助的无人机目标恒虚警率检测方法

无人机作为典型的“低小慢”目标,具有飞行速度慢、高度低、雷达反射面积小等特点,使得无人机目标很难被检测和识别。针对无人机在复杂环境下存在信噪比低、检测困难等问题,提出了一种知识辅助的无人机目标恒虚警率(CFAR)检测方法。首先分析3种常见的地杂波分布模型和均值类CFAR检测器,然后分别对这3种杂波分布下的回波信号采取CFAR检测方法,将检测性能最优的方法作为该杂波分布下最优的CFAR检测方法存入知识库,从而建立CFAR知识库;通过对需要检测目标的回波信号的杂波分布进行估计,判断杂波分布的模型,并以此分布从雷达知识库中选择所对应的CFAR算法,从而完成回波信号的检测。利用雷达采集的实测数据进行了验证,仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性。