考虑衰减补偿的频域反射单元平均恒虚警率电缆缺陷识别方法

针对目前频域反射(FDR)法通过人为主观经验判断缺陷,存在误判率高的问题,提出了一种基于单元平均恒虚警率(CA-CFAR)的电缆缺陷识别方法。首先对FDR测试信号在电缆中存在传播衰减,导致缺陷及末端在定位谱中归一化幅值过小而测不准的问题,先使用实测数据求出衰减因子与测试频率的线性关系,再使用在频域解卷的衰减补偿方法,有效削弱了信号在电缆传播过程中衰减过大带来的负面影响;其次通过恒虚警率(CFAR)的动态阈值来提取电缆中缺陷的位置及归一化幅值信息,其中动态阈值根据测试信号幅值的变化动态地选取缺陷判断的阈值,避免了人为主观经验判别容易误判的问题;最后分别在30 m、105 m和500 m实验室电缆以及1500 m在运电缆上对该方法进行测试,测试结果表明采用该方法可以准确地识别电缆全部缺陷,证实了该方法的有效性。

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。

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。

毫米波汽车防撞雷达恒虚警率门限设定方法

首先通过时频方法分析了毫米波汽车防撞雷达的实测数据,根据实际分析得到的杂波分布规律提出一种毫米波汽车防撞雷达的门限设计方法,它能够根据背景杂波功率的变化进行自动的改变门限使毫米波汽车防撞雷达的虚警率保持恒定,并且给出了利用该方法进行门限设定时实际的测试结果.同时给出了该自适应恒虚警器的性能分析,结果表明这种方法在实际工程中完全可行.

基于FPGA的激光雷达恒虚警率控制技术研究

研究了激光雷达中的雪崩光电二极管恒虚警率控制技术,提出了一种基于FPGA的恒虚警率控制电路,通过噪声检测能够有效地根据背景辐射进行自适应调整,保持恒定的虚警率,并使雪崩二极管处于最佳工作偏压.实验结果表明其良好地实现了恒虚警率控制.

七种恒虚警率处理方案及性能分析

通过分析现有的五种恒虚警率 (CFAR)处理器检测性能的优劣 ,提出了两种改进型CFAR方案 ,并在计算机模拟统计的基础上对七种处理器的检测性能进行了分析比较 ,得出准选大恒虚警率 (PGO CFAR)和准有序恒虚警率 (POS CFAR)是两种较为实用的在复杂杂波环境中工作的恒虚警处理方案 ,且各有优越性。

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。

一种新的雷达引信多门限频域恒虚警率检测算法

提出了一种新的雷达引信多门限频域恒虚警率检测算法。该算法根据雷达引信目标的运动特征,在传统的时域双门限检测基础上,增加了时域和频域门限判别条件,即采用多门限检测技术抑制引信工作的虚警率。仿真及实测结果表明,采用上述检测算法的引信实现了低信噪比条件下对目标的可靠检测,虚警率低。算法设计还充分考虑了检测的实时性,且具有易于工程实现的优点。

CMCAM恒虚警率检测器性能分析

分析了CMCAM恒虚警率(CFAR)检测器在杂波边缘中的性能。在斯威林Ⅱ型目标假设下给出了它在杂波边缘情形中虚警尖峰的数学解析表达式,并与经典的有序统计(OS)恒虚警率检测器进行了比较。分析结果表明在杂波边缘环境中CMCAM检测器的虚警控制能力比OS检测器有效,当r≤7时它的虚警尖峰比OS检测器的虚警尖峰要低1-2个数量级,当7<r≤9时CMCAM虚警尖峰也比OS低。结合文献[7]表明CMCAM检测器在均匀背景和由多目标及杂波边缘引起的非均匀背景中的性能均优于OS检测器的性能。CMCAM检测器采用了自动筛选技术,增强了它的抗干扰目标的能力,参数r也有较大的选择自由度。CMCAM检测器采用CM和CA来产生局部估计,再对二者平均来实现对杂波功率水平估计,其样本排序时间只有OS检测器的一半,是一种比较容易实现的CFAR方案。

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。

应用匹配滤波器的车道线恒虚警率识别方法

针对多种道路场景下车道线的识别问题,提出了一种应用匹配滤波器和恒虚警率检测器的处理方法。根据车道线横截面的灰度轮廓特征,对图像局部区域,采用不同尺度的匹配滤波算子,实现不同环境条件下车道线区域的特征增强;利用可产生自适应阈值的恒虚警率检测器,提取车道线特征点,并通过随机抽样一致性方法拟合产生车道边界线。在车道线跟踪阶段,建立车道线参数数据库,分析当前帧车道线与数据库的匹配置信度,并动态更新该数据库。在嵌入式系统中,经过多种工况的试验验证,该算法能稳定地识别车道线,准确提取相关参数,处理速率达到30FPS。

恒虚警率采样粒子滤波技术及其应用研究

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛思想的非线性、非高斯滤波器,其一般采用重要性采样进行粒子采样。但重要性采样容易出现粒子退化现象。解决粒子样本退化问题一般采用重采样。重采样虽然解决了样本的退化问题,同时又引入了采样贫瘠问题。本文根据海洋混响的统计特性和混响中目标的恒虚警率检测原理,提出了恒虚警率采样粒子滤波技术,恒虚警率采样粒子滤波技术使采样粒子尽可能集中在目标附近,有效地描述目标后验概率,降低了粒子数,减小了计算量。本文将此技术应用到海洋混响中的声纳目标跟踪中,既解决了传统卡尔曼滤波在声纳目标跟踪中的非线性、非高斯问题,又解决了粒子滤波的粒子退化及采样贫瘠问题。文中对高分辨率声纳目标数据进行了滤波跟踪,结果验证了本文方法的有效性。

恒虚警率PDAF的弱点状目标跟踪技术性能分析

PDAF与PDAF-AI算法广泛应用于雷达目标检测与微弱点状目标跟踪领域,两者不同之处在于PDAF-AI算法在利用目标位置、运动速率的基础上多加了目标的亮度信息通过Kalman滤波器去估计目标下一时刻的状态。PDAF-AI改变了传统PDAF算法忽略目标亮度信息的不足,它应具有更好的跟踪性能。通过对这两种算法跟踪性能的对比分析研究:带亮度的概率数据关联滤波器技术PDAF-AI总体上比传统的PDAF技术具有更好的实时跟踪性能,然而在强杂波或跟踪区域存在高亮杂波的情况下PDAF-AI的跟踪性能可能会有所下降。

分布式自动删除平均恒虚警率检测技术

根据自动删除平均算法提出了一种新的分布式多传感器的目标检测算法.在该方法中,首先根据自动删除平均算法(Censored cell-averaging,CCA)得到各传感器的杂波/噪声电平估计,然后将检测单元电平与得到的杂波/噪声电平估计值相比较,得到有无目标的局部判决,并将其传送到融合中心.融合中心采用"k/N"融合准则得到有无目标的全局判决.其中,自动删除平均算法的优势明显,它不需要干扰的先验信息,可以容纳的干扰目标数不会像顺序统计量OS(k)(Order statistics)方法那样受指定k值的限制,更接近实际.自动删除平均算法还可以检测本身可能是目标的干扰.在假定目标服从Swerling 2型起伏的情况下,导出了相应的检测概率与虚警概率解析表达式.多种检测器数值和图表分析的比较结果表明了该方法的有效性和优越性.

海杂波背景中的一种恒虚警率检测方法

提出了一种适用于机载预警(AEW)雷达海杂波背景中目标检测的双参数有序统计恒虚警(CFAR)处理方法———BOS CFAR方法,并对该方法在非高斯海杂波背景、多脉冲非相参积累和多目标干扰环境下的检测性能进行了讨论和分析。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高AEW雷达海杂波背景中的CFAR检测性能。

一种改进的准最佳加权有序统计恒虚警率检测器

为了提高恒虚警检测器在均匀背景中的检测性能及增强对干扰的鲁棒性，文献〔４〕提出了一种准最佳加权（ＱＢＷ）有序统计方法，但这种方法存在着样本排序时间过长的缺点。本文将参与杂波强度估计的参考样本分为两组去分别产生两个局部估计，取二者的和作为检测器对杂波功率水平的估计去设置自适应检测门限，将这种检测器称为改进的准最佳加权（ＩＱＢＷ）有序统计恒虚警检测器，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标及瑞利杂波假设下，推导出了它的Ｐｆａ、Ｐｄ及ＡＤＴ的数学解析表达式。分析结果表明，ＩＱＢＷ在均匀背景中的性能与ＱＢＷ的相近并优于ＴＭ和ＯＳ的，在密集干扰目标情况下要优于ＱＢＷ，而它的样本排序时间不及ＱＢＷ、ＴＭ和ＯＳ的一半；在特殊情况下，ＩＱＢＷ退化为ＣＡ和ＧＯＳＣＡ〔３〕。

一种双通道雷达恒虚警率处理方法

在分析双通道恒虚警率(CFAR)检测系统原理的基础上,以瑞利杂波分布为背景,建立了一个三元检测的数学模型,推导出线性检波下双通道CFAR检测器的虚警概率表达式。结合公式利用MATLAB仿真,定量分析了影响虚警概率的因素,并将其与单通道情况进行了比较,得出双通道的虚警概率是归一化门限与消隐门限的函数的结论。

编队卫星间自适应双门限恒虚警率捕获算法设计

快速准确稳定的捕获是编队卫星间自主测控的关键,针对传统的编队卫星间捕获方法虚警率高、捕获时间长等缺点,提出了一种基于自适应双门限的恒虚警率捕获算法,采用双积分滑动相关搜索,第一积分电路输出超过门限时,启动第二个积分电路,以实现快速准确的捕获;对输入信号进行噪声能量强度实时估计,自适应调节捕获门限,从而在不同的干扰噪声强度下实现恒虚警率控制。以加性高斯白噪声信道为背景对算法性能进行分析,证明虚警概率为独立于信噪比的常数,通过设计积分时间常数,可以实现快速捕获。仿真结果表明,与传统固定单门限滑动相关捕获方法相比,本文的方法具有捕获时间短、虚警率低等优点,适用于编队卫星间捕获。

基于恒虚警率门限的GPS频域窄带干扰抑制算法

为了提高GPS接收机干扰抑制性能,研究并实现了一种频域窄带干扰抑制方案。从理论上推导了一种基于恒虚警率准则的自适应门限计算方法,并在估计噪声项的方差时剔除了干扰对应的谱线,以减小干扰对门限计算的影响。仿真结果给出了干扰抑制后信号等效载噪比与干扰个数以及干扰抑制前信号量化级数之间的关系。

Weibull杂波背景下扩展目标的恒虚警率检测

针对高分辨雷达检测问题,提出了一种基于高分辨雷达Weibull背景下单脉冲双参数恒虚警率(CFAR)检测方法,并对该方法进行了理论、参数估计等方面的分析.理论分析和仿真结果表明,该方法对高分辨雷达具有较好的检测性能.