相关韦布尔杂波的建模与仿真

讨论了杂波序列的特性和杂波的一般产生方法,就目前常用的高斯相关序列和具有一定幅度分布特性的序列的产生方法进行了阐述,文中提出了用时域滤波法结合球不变随机过程法(SIRP)来产生相关韦布尔(Weibull)杂波的方法,并给出了计算机仿真结果。

韦布尔干扰中有序统计平均恒虚警检测器性能

证明了形状参数已知条件下有序统计平均恒虚警检测器在韦布尔分布杂波背景下具有恒虚警性能,推导了该背景下OSCA-CFAR检测器对非起伏目标的检测概率P_d和平均判决阈值的解析表达式,用数值方法讨论了尺度参数和序值变化对检测性能的影响,最后分析了多目标情况下该检测器的性能,并于有序统计进行了比较,分析结果表明OSCA在多目标环境下具有较好的检测性能。

基于排序数据变率的最大似然恒虚警检测方法

在韦布尔杂波背景下,针对在未知数目的目标干扰情况下不能够正确估计杂波统计模型的参数,进而影响雷达对目标的恒虚警检测性能,提出了一种基于排序数据变率的自适应删除最大似然恒虚警检测(ACML-CFAR)。利用基于排序数据变率(ODV)的删除算法对杂波单元进行自适应删除,然后使用其余参考单元采样基于最大似然法来估计杂波分布的参数,并形成检测器的检测门限。仿真结果表明:在均匀杂波下,ACML-CFAR略好于ML-CFAR,表明了ACML-CFAR对于拖尾杂波中的部分较强的杂波尖峰也能够删除;在干扰杂波背景下,能够自适应删除杂波中的干扰,不需要关于干扰目标数的先验信息,克服了ML-CFAR检测器在删除个数小于干扰个数时检测性能严重下降的问题。