基于等分剔除的毫米波雷达恒虚警检测研究

为解决车载毫米波雷达目标检测过程中在相邻多目标情况下会提高检测门限值,从而导致目标遮蔽现象,引发传统恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测在多目标环境下产生漏检的问题,提出一种等分剔除恒虚警检测算法(equipartition deletion CFAR,ED-CFAR)。通过将目标两侧的参考单元等分取平均值得到子参考单元,对大于所有参考单元平均值的部分进行处理后排序,剔除部分较大子参考单元,计算得到门限值,与目标的信号幅度进行比较判断目标是否存在。仿真结果表明,在多目标检测的仿真场景下,信噪比为10 dB时,ED-CFAR算法的检测概率比单元平均恒虚警(CA-CFAR)算法提高0.39,比筛选平均恒虚警(CMLD-CFAR)算法提高了0.08,有效解决了传统均值类恒虚警检测在相邻多目标条件下的遮蔽问题。

基于韦布尔分布下改进型恒虚警检测器的检测性能分析

为了提高恒虚警检测器(constant false alarm rate detector,CFAR)在有干扰目标存在的杂波环境下的检测性能,提出了5种基于自适应删除(automatic censored mean level detector,ACMLD)恒虚警算法与均值类算法的改进型,并在韦布尔分布模型下对影响背景杂波功率估计的参考单元长度和干扰目标个数进行检测概率分析。结果表明:基于该改进型检测器可有效提高有干扰目标的检测性能,其中改进型单侧自适应删除(single automatic censored mean level detector,SACMLD)算法适合在一侧参考窗均匀的情况下使用,而自适应删除最小(adaptive censored smallest of detector,ACSO)算法适合两侧参考窗都不均匀的情况下使用。文中提出的基于韦布尔分布下改进型恒虚警检测器可为铁路、航空等多目标环境检测提供参考。

基于圆循环恒虚警的多雷达信号被动检测方法

低截获概率(LPI)雷达由于具有发射功率较低的特点,使得雷达侦察接收机接收到的雷达信号信噪比较低,现有的被动检测方法无法有效检测微弱信号。针对此问题,在高斯白噪声背景下,提出了一种基于圆循环恒虚警率(CFAR)的多雷达信号被动检测方法,并分别对基于圆循环的单元平均恒虚警率(CA-CFAR)、最大选择恒虚警率(GO-CFAR)、最小选择恒虚警率(SO-CFAR)、有序统计恒虚警率(OS-CFAR)4种检测器的虚警概率与检测概率进行了推导。仿真结果表明,在高斯白噪声背景下,存在一个信号时,基于圆循环的CA-CFAR检测性能最优;存在多个信号时,基于圆循环的CA-CFAR检测性能较差,OS-CFAR检测性能更佳。此外,采用多帧检测可以进一步提高检测性能。所提方法复杂度较低且实时性较高,可满足工程实际需求。

SAR图像中舰船目标恒虚警率检测技术的研究

在各种各样的合成孔径雷达图像舰船目标检测方法中,应用最广泛、最重要的就是具有自适应阈值的恒虚警率(CFAR)检测器。为了提高SAR图像中舰船目标的检测性能,人们试图通过各种统计分布模型对SAR图像中的杂波背景进行统计建模,如Gamma分布、K分布、对数正态分布、G0分布、alpha稳定分布等,再通过相应的统计分布模型以及各种样本筛选技术的CFAR检测器对舰船目标实施检测。SAR图像中杂波背景是复杂多变的,当实际杂波背景与假定统计分布失配时,参量型CFAR检测器的性能会恶化,非参数CFAR检测器就会显示出优势。该文提出了基于Wilcoxon非参数检测器的新途径对SAR图像中舰船目标进行检测,并在Radarsat-2,ICEYE-X6和Gaofen-3卫星的实测数据上,与几种典型的参量型CFAR检测方法进行了对比。实验结果表明,Wilcoxon非参数检测方法在这3种实测数据上的虚警控制能力具有良好的鲁棒性,还可以带来弱目标检测性能的改善,具有运算速度快、易于硬件实现的特点。

一种水中小目标恒虚警检测方法

针对水中小目标回波信号弱、受噪声及混响强干扰影响大而难以检测的问题,提出一种基于自相关与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的水中小目标弱信号恒虚警检测(Constant False Alarm Rate,CFAR)方法。利用CW(Continuous Wave)信号与噪声自相关的差异性,通过接收信号自相关处理降低噪声干扰。同时,利用混响相对于目标信号能量强而奇异值大的特性,通过接收信号矩阵重构与奇异值分解并对较大奇异值置零抑制混响干扰。在此基础上,采用恒虚警检测算法,可有效检测目标信号,降低虚警概率。计算机仿真和试验数据表明,该方法可有效抑制强噪声及强混响干扰,提高信号干扰比,能够实现水中小目标弱信号检测。

一种具有恒虚警性质的检测跟踪联合处理算法

该文提出一种具有恒虚警性质的检测跟踪联合处理算法。目的是在跟踪波门内平均虚警概率恒定的前提下,提升目标的平均检测概率和系统的跟踪性能。首先,该文结合跟踪器的反馈信息利用贝叶斯准则对传统的似然比检测器进行了修正,并给出了相应的判决表达式。而后,该文在给出了跟踪波门内平均检测概率和虚警概率的计算表达式。将其代入概率数据互联(PDA)算法互连概率的计算公式中,即可获取该算法的流程。最后,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。

一种航迹恒虚警的目标检测跟踪一体化算法

对于传统雷达系统,目标检测和目标跟踪通常被看作是两个独立的过程。然而,在跟踪阶段,可以获得目标位置信息(跟踪信息),将该信息反馈至目标检测器将有助于提升检测性能。为此,该文提出一种航迹恒虚警的目标检测跟踪一体化算法。首先根据目标跟踪信息和目标运动模型,建立预测波门;然后按照给定的航迹虚警概率,计算帧虚警概率,即预测波门内至少出现一个虚警的概率;最终根据帧虚警概率调整预测波门内的检测门限,完成目标检测过程。仿真实验表明,该算法可以大大提高目标检测概率,推远目标跟踪距离,同时也可以保证目标突然消失时航迹能够以较高的概率结束。

高斯背景下距离扩展目标的恒虚警率检测

对宽带高分辨率雷达(HRR)中的距离扩展目标进行检测,若还采用分辨雷达的检测方案,目标回波的全部能量得不到充分利用,会影响雷达的检测性能。提出了一类基于二进制积累的距离扩展目标检测算法,推导出了它们的平均虚警概率和平均检测概率的数学解析式,并进行了性能分析和比较。这些方法较常规低分辨雷达方法可获得目标信噪比8个多分贝的性能改善,且这些次优积累的高分辨雷达距离扩展目标检测方法具有易于工程实现的优点。

LFM脉冲雷达恒虚警检测的多假目标干扰研究

针对采用均值恒虚警检测器的线性调频脉冲雷达,提出了一种破坏雷达检测的多假目标干扰方法。首先,阐述了利用多普勒频率调制实现假目标分布的干扰策略。推导了假目标信噪比、假目标个数等关键参数。最后对干扰系统提出了一些建议,并对推导的结论进行了仿真验证。仿真结果表明,采用这种干扰方法可以大大降低目标被发现的概率。

基于恒虚警的高频地波雷达低速目标检测研究

海杂波背景下的高频地波雷达低速移动目标检测比较复杂,单独运用某种检测方法往往无法有效检测目标且导致很高的虚警概率。基于目标在距离多普勒谱图上的特征,提出了结合峰值检测技术、并同时在频域的多普勒向和距离向进行恒虚警检测的三级目标检测方案,进而利用不同海态等级下的模拟海杂波对该三级目标检测方案的性能进行仿真分析,仿真结果均符合理论上的整体虚警率分析并得到了较高的检测概率。最后该方法成功用于武汉大学的OSMAR高频地波雷达的目标实验数据,显示了较高的工程应用价值。

基于子空间投影的未知背景航拍高光谱图像恒虚警目标检测

针对航拍高光谱图像中未知背景地物特征条件下小目标的检测问题,给出一种检测算法。利用目标的低概率特性,通过模糊聚类获取高光谱图像中背景的光谱特性;然后将高光谱数据向背景光谱信号的正交子空间及目标信号子空间投影以抑制背景和噪声信号;最后在特征层利用广义似然比检验构造出具有恒虚警特性的检测器,完成融合检测过程。理论分析和实验结果表明了算法的有效性。

采用子滑窗技术的修正剔除平均恒虚警检测算法

在雷达系统中用来进行目标检测的恒虚警技术 ,常采用的方法有单元平均 (CA)方法 ,但这种方法在杂波背景的均匀性受到破坏时性能会恶化 ,1983年罗林教授提出了有序统计 (OS)方法 ,这种方法具有较强的多目标分辨能力 ,Gandhi和 Kassam又提出了剔除平均 (TM)方法 ,CA和 OS可看作是 TM的特例。本文基于子滑窗技术提出了一种修正的剔除平均 (MTM- CFAR)检测方法 ,它将检测单元附近杂波样本所形成的参考滑窗分为前、后沿子滑窗 ,分别采用 TM产生局部估计 ,再对二者求和来实现对杂波功率水平的估计。本文在 Swerling 型目标假设下 ,推导出了它的平均虚警概率 Pfa、平均检测概率 Pd 和平均判决门限 ADT的解析表达式 ,并与其它检测方案进行了比较。分析结果表明 ,MTM在均匀背景及多目标引起的非均匀背景中 ,它的性能比 OS,TM和GOSCA获得了改善 ,它的样本排序时间会比 TM减少一半 ,CA,GOSCA和 MCM均可看成

相参雷达K分布海杂波背景下非相干积累恒虚警检测方法

相参雷达系统下的非相干积累检测方法,可以提高雷达的目标检测速度,达到实时处理的要求。然而,相参雷达系统下的非相干积累检测方法对参考单元数、脉冲积累数、杂波散斑协方差矩阵以及海杂波模型的形状参数均是非恒虚警(CFAR)的。该文基于块白化的海杂波预白化方法,提出预白化单元平均恒虚警(PWCACFAR)检测方法和预白化单元中值恒虚警(PWCM-CFAR)检测方法,并使用了匹配于参考单元数、脉冲积累数、形状参数的自适应门限,确保提出检测方法的恒虚警特性。实验结果表明,当存在异常单元时,PWCMCFAR检测方法的检测性能优于PWCA-CFAR检测方法。

雷达微弱信号检测算法中的恒虚警处理

本文针对雷达微弱信号检测算法中独立同分布噪声的非相参积累结果近似高斯分布的特性,提出了双参量估计恒虚警检测器。该检测系统从邻近单元估计积累后噪声的均值和均方差,然后将待检测单元减去均值估计值,再与均方差估计值和固定门限的乘积相比较,从而实现了恒虚警检测。本文给出了算法虚警概率的解析表达式,并与传统的单元平均恒虚警检测器进行了比较,结果表明检测性能比CA-CFAR检测器提高了约5dB。

基于恒虚警的信号检测迭代算法

提出了在信号检测中利用恒虚警估计噪声特性的迭代算法,该算法能够在信噪比达到一定值的情况下,比较准确地检测出中频信号包含的有用信号的数量及其中心频率.算法的基本思想在于在未知情况下估计信号中噪声统计特性,利用估计的噪声统计特性将信号和噪声分离,从而获得实际信号的数量、带宽、中心频率等基本参数.仿真结果表明该迭代算法计算简便,且具有较好的适应性.

恒虚警检测在DSP芯片上的实现

强杂波背景中的雷达目标恒虚警检测是雷达信号处理的重要组成部分。随着大规模集成电路,特别是高性能数字信号处理器的出现和数字信号处理技术在雷达信号处理中的广泛应用,如何在高性能数字信号处理器上高效地实现雷达信号处理算法成为雷达工程师需要着重研究的课题。首先介绍了数字信号处理芯片ADSP21160的主要特点,然后讨论了瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测的原理,最后着重阐述了基于数字信号处理芯片ADSP21160实现杂波背景中雷达目标恒虚警检测的方法和仿真实验结果。

一种基于小波变换的信号恒虚警率检测方法

基于噪声和信号在不同尺度下的特性,引入小波域中噪声置信度概念,利用删除技术CM(Censored Method)估计小波域中的噪声功率水平,采用软阈值处理,提出一种信号恒虚警检测方法。理论分析表明该方法在高斯噪声背景下具有恒虚警率特性,对不同杂波背景下的信号处理结果表明了该方法的鲁棒性。

一种新的基于删除平均和单元平均的恒虚警率检测器

基于删除平均(CM)和单元平均(CA)提出了一种新型的恒虚警率检测器(CMCAM-CFAR),它采用CM和CA产生局部估计,再对二者平均实现对杂波功率估计。在SwerlingⅡ型目标假设和均匀背景下,推导出了它的检测概率(Pd)、虚警概率(Pfa)和平均判决阈值(ADT)的解析表达式,并与有序统计(OS)恒虚警率(CFAR)检测器进行了比较。分析结果表明在均匀背景和多目标环境下CMCAM-CFAR检测器的性能均优于OS-CFAR检测器的性能。

距离扩展目标的双门限恒虚警检测器及性能分析

针对普通积累检测器检测稀疏散射点目标存在"坍塌损失"以及依赖于散射点密度的二元积累(SDD-BI)检测器检测密集散射点目标存在信杂比损失的问题,该文充分利用目标的散射点密度及幅度信息,提出了一种距离扩展目标的双门限恒虚警检测器(DT-CFAR),在高斯杂波背景下推导了DT-CFAR虚警概率和检测概率与检测门限关系的解析表达式,并给出了最优第1门限的确定方法。仿真结果表明,DT-CFAR对不同散射点密度目标都具有较优的检测性能,并且对散射点密度估计失配具有鲁棒性。

一种基于排序和平均的新恒虚警检测器

基于有序统计和单元平均方法及文献［１］中的自动筛选技术，提出了一种新的恒虚警检测器。它被称作排序与平均均值（ＭＯＳＣＡ）处理器。对这种新的恒虚警检测器，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下，我们获得了虚警和检测概率度量ＡＤＴ的解析表达式。在均匀背景和存在强干扰目标的情况下，分析了它的检测性能，并将其与ＣＡ和ＯＳ－ＣＦＡＲ进行了比较。结果表明，ＭＯＳＣＡ－ＣＦＡＲ在均匀干扰背景中的性能位于ＣＡ和ＯＳ之间，在多目标情况下明显好于ＯＳ－ＣＦＡＲ检测器。