利用逆正态得分函数修正秩的非参量检测器

提出了2种新型基于修正秩检验的非参量检测器:广义符号修正秩检测器和Mann-Whitney修正秩检测器。通过Monte-Carlo仿真分析了这2种检测器对起伏雷达目标的检测性能,并分别与4种经典的非参量检测器:广义符号检测器、Mann-Whitney检测器、修正秩方检测器和Savage检测器的检测性能进行了比较。广义符号修正秩和Mann-Whitney修正秩检测器是通过设计秩统计量的逆正态得分函数来获得检验统计量,通过Monte-Carlo仿真实验得出比修正前的非参量检测器有更好的检测性能。这2种新型修正秩检测器对积累分布函数连续且概率密度函数服从对称分布的数据具有恒虚警性能。

修正秩非参量检测器在K分布海杂波中的应用

研究了广义符号修正秩检测器和M ann-W h itney修正秩检测器在K分布海杂波中对起伏雷达目标的检测性能,并分别与广义符号检测器和M ann-W h itney检测器的检测性能进行了比较。前两种修正秩检测器是通过设计秩统计量的逆正态得分函数来获得检验统计量,对积累分布函数连续且概率密度函数服从对称分布的数据具有恒虚警性能。

两种非参量检测器在非瑞利杂波中的检测性能

现代高分辨率雷达系统中,杂波分布已不再简单地服从瑞利分布,其统计特性往往无法预先确定,此时针对性较强的参量检测方法就失去了恒虚警的检测能力,因此鲁棒性较强的非参量检测方法已成为一个重要的研究方向。文中针对非瑞利杂波中广义符号(GS)检测器和Mann-Whitney(MW)检测器两种非参量检测器在两种非瑞利杂波中的检测性能进行了仿真分析。选择韦伯(Weibull)分布和对数正态(log-normal)分布为非瑞利杂波模型,详细给出了仿真模拟框图,采用Monte Carlo仿真方法,分别得出了GS、MW及最佳线性参量检测器在Weibull和log-normal杂波对非起伏目标的检测性能曲线。仿真结果表明,GS和MW在非瑞利杂波中的检测性能均优于最佳线性参量检测器,不同的杂波分布具有相同的均值与中值比(ρ)时,两种检测器性能相差不大。论证了增大独立脉冲积累数(M)是提高检测性能的有效手段。

基于分数阶矩估计的非参量CFAR检测

该文针对杂波背景中的CFAR(恒虚警率)检测问题,提出了一种新的CFAR检测器——Blind-CFAR检测器。该检测器通过估计杂波的分数阶矩,获得杂波的最大熵概率密度函数估计,进而确定CFAR检测门限。以Weibull杂波为例,仿真验证了Blind-CFAR检测器的有效性。由于采用了非参数估计方法,Blind-CFAR检测器具有结构简单、通用性好等优点,并可应用于未知杂波背景中的目标检测。

海杂波中非参量恒虚警检测器性能分析

主要研究四种非参量恒虚警检测器在实测海杂波数据中对起伏目标的检测性能,给出了不同检测器的检测性能曲线并得到了有意义的结论。目前绝大多数雷达系统的恒虚警处理都是采用参量的方法,而非参量的方法由于其运算的复杂性导致其很难应用于实际的雷达系统。随着高速计算机在现代雷达系统中的应用,使得用非参量的方法实现雷达目标检测成为可能。文中采用X波段雷达实测海杂波数据作为背景杂波,雷达目标采用Swerling起伏目标模型。

非高斯背景下基于Sigmoid函数的信号检测

针对非高斯背景下的弱信号检测问题,该文提出一种基于Sigmoid函数的信号检测(SFD)方法。首先依据混合高斯模型对非高斯背景建模,在此基础上系统研究了参数k与SFD的检测性能以及检测特性的关系,确定了k的最佳的取值,并指出SFD在检测性能达到最优的同时也具有恒虚警特性。其次通过固定k值得到了一种新的非参量检测方法,较传统的匹配滤波性能有明显提升。最后进行仿真分析验证了SFD的有效性和优越性。

一种非参量恒虚警处理的神经网络模型

本文提出一种用于雷达回波信号非参量恒虚警处理的神经网络模型,并讨论其权值调节、阈值设置和神经网络子模型的实现等问题。

基于导航雷达实测数据的CFAR检测算法分析

为提高导航雷达在复杂环境中的目标检测能力,研究了修正中值(MMD)检测器在导航雷达中的应用,并与经典非参量广义符号(GS)检测器和参量最小选择(SO)检测器的检测结果进行对比。仿真结果表明:GS检测器对海上单一目标有较好的检测性能,但是在多目标环境下的检测性能严重下降;SO检测器虽然对上述环境有较好的检测性能,但是由于杂波包络分布类型难以准确已知,杂波抑制能力较差;MMD检测器在多目标环境下有较好的检测性能和杂波抑制能力。