改进型雷达二维恒虚警检测参考窗

自适应雷达目标检测器是雷达接收机中非常重要的装置,目标检测的目的是在恒定的虚警概率的约束下,最大化提升目标的检测效率。针对传统的二维恒虚警矩形参考窗参考单元较多、计算量大,在多目标环境下检测效率低的问题,在二维矩形窗的基础上,设计了一种新的田字型二维参考窗,剔除了矩形窗中部分与目标检测判决无关的参考单元,实验结果证明:检测效率高于传统二维矩形窗。

基于改进二维CFAR参考滑窗技术的目标检测研究

为解决低信噪比条件下检测前跟踪TBD算法对多帧雷达回波数据累计处理量大的问题,通过融合多种传统滑窗的性能特点,提出基于改进二维CFAR参考滑窗的单帧雷达回波数据检测器,得到了网格形参考滑窗。仿真实验表明,与传统滑窗相比,网格形滑窗在窗口大小为15时具备更好的检测精度和更高的实时性,验证了网格形参考滑窗的稳定性,为TBD算法实现前的数据处理提供了更好的处理技术手段。

脉冲雷达回波信号检测性能比较分析

雷达脉冲回波信号在传播过程中受杂波、噪声和接收机检测电路的影响,呈现非平稳时变特点。本文针对脉冲回波信号检测的特点,研究了采用固定门限的N-P准则检测技术和门限自适应调整的CA-CFAR检测技术。分析比较了不同虚警概率下基于N-P准则的目标回波检测和在含噪声与杂波条件下设置不同的参考窗n进行CA-CFAR准则目标回波检测的性能,并开展了回波信号的检测性能比较。结果表明,CA-CFAR检测技术的性能优于N-P准则,且能够适应环境变化自适应调整检测门限。

水下无人航行器自主检测方法研究

自主检测技术是实现水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)智能化的关键技术,是无人航行器能够自主执行水下预警、目标跟踪等任务的前提。针对当前基于均值类和有序统计类恒虚惊(Constant False Alarm Rate,CFAR)技术的自主检测方法在背景起伏严重、多目标情况下,背景噪声统计特性估计不准确、自主检测性能下降的问题,文章提出了一种基于方位-时间二维参考窗联合有序截断平均算法的自主检测方法。首先,该方法设计了一种方位-时间二维参考窗,解决了一维参考窗检测参考样本过少、噪声统计量估计不准的问题;其次,采用有序截断平均算法估计背景噪声统计量,对起伏背景进行均衡;最后,利用背景噪声均值和方差构造恒虚警检测器,采用检测前跟踪技术,实现起伏背景下、多目标自动检测与跟踪。湖上试验结果表明,在水下无人航行器的自噪声干扰下,该方法对多目标依然具有较好的自主检测效果。

一种城市背景下“低小慢”目标CFAR检测

线性调频连续波雷达应用于城市背景下“低小慢”目标有明显优势,但是传统的恒虚警检测在城市背景杂波中存在目标不易检测和时间消耗大的问题。针对城市背景杂波中“低小慢”目标的检测,提出了自适应调整参考窗大小的二维(2D)单元平均恒虚警(Cell Average Constant False-Alarm Rate,CA-CFAR)检测方法,该方法能实现有差别检测,因此显著减小时耗。在保持虚警概率恒定的情况下,通过判断杂波区域大小,自适应调整参考窗大小,得到更加合理的杂波估计,提升检测概率。研究结果表明,参考窗大小调整对检测起到明显作用,所用方法在杂波中能够更好地检测出目标。

基于极值比统计量的改进型VI-CFAR检测算法

传统的变化指数恒虚警(Variability Index-Constant False Alarm Ratio, VI-CFAR)算法在左右参考窗都存在干扰情况下,目标检测性能会下降。针对该问题,文章提出了基于极值比统计量的改进型VI-CFAR检测算法。该算法保持原算法的统计量不变,通过增加另一统计量ER(Extremum Ratio),对统计量的概率密度函数进行求解从而得到了恰当的ER门限设定值,使后续检测器的选择更加合理。仿真结果表明,在两侧参考窗内均存在干扰时,新算法的目标检测性能较传统VI-CFAR检测算法更优。

N-P准则与CA-CFAR检测技术研究

在杂波和噪声环境下脉冲雷达对杂波和噪声进行统计分析处理,确定杂波和噪声的概率分布模型,选择相应的恒虚警检测方法,以检测目标回波信号。N-P准则不能随环境的变化而调整门限,虚警概率较高;而CA-CFAR检测能够根据参考窗内的信号的特性,自适应调整检测门限,虚警概率较低。文章研究了N-P准则和CA-CFAR检测技术的基础,并对二者的检测性能进行了仿真分析比较。