Novel clutter map CFAR algorithm with amplitude limiter

The traditional clutter map constant false alarm rate (CM-CFAR) detector is affected by interference and self-masking[1] which will cause the low probability of detection. To solve these problems, a novel algorithm named clutter map CFAR with amplitude limiter (ALCM-CFAR) is proposed, in which the amplitude of the input signal is limited by a filter. The simulation results prove the effectiveness of ALCM-CFAR algorithm.

基于改进MAP方法的气象雷达风电场杂波抑制

雷达波束覆盖区域内风电场后向散射引起的杂波与气象目标回波具有类似的特性,进而影响气象目标参数估计的稳健性,导致气象雷达产生误检测与误识别。利用气象雷达二次产品(Level-Ⅱ)实测数据,基于最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)算法实现风电场杂波抑制。在传统MAP算法基础上,考虑气象雷达和风电场位置、地形等因素对雷达波束的影响,并将其作为先验信息来选取有效的气象雷达高仰角扫描数据,以此来改善风电场杂波的抑制效果。针对高扫及低扫区域内径向速度变化较为剧烈所导致的MAP杂波抑制算法性能下降的问题,基于气象目标参数随距离均匀分布特性,用风电场周围未污染气象目标的径向速度作为先验信息,对传统MAP算法抑制后的径向速度进行修正。为定量评价风电场抑制算法的性能,给出了定量评价风电场杂波抑制效果的性能指标,并利用气象雷达不同体扫模式VCP(volume cover pattern)下的Level-Ⅱ数据对本文提出算法的有效性进行了验证。

面向SAR目标识别深度网络可理解的类激活映射方法

随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一种事后解释的方法,其只能静态展示当次识别过程中的显著性区域,无法动态展示当输入发生变化时显著性区域的变化规律。该文将扰动的思想引入类激活映射,提出了一种基于SAR背景杂波特性类激活映射方法(SCC-CAM),通过对输入图像引入同分布的全局扰动,逐步向SAR识别深度网络施加干扰,使得网络判决发生翻转,并在此刻计算网络神经元输出激活值的变化程度。该方法既能解决添加扰动可能带来的扰动传染问题,又能够动态观察和度量目标识别网络在识别过程中显著性区域的变化规律,从而增强深度网络的可理解性。在MSTAR数据集和OpenSARShip-1.0数据集上的试验表明,该文提出的算法具有更加精确的定位显著性区域的能力,相比于传统方法,在平均置信度下降率、置信度上升比例、信息量等评估指标上,所提算法具有更强的可理解性,能够作为通用的增强网络可理解性的方法。

基于CFAR和Duffing振子的FOD联合检测算法

机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)对飞行器的安全运行危害巨大。图像处理识别目标,容易受到天气、光照的影响;毫米波雷达中常用的杂波图CFAR检测算法由于机场跑道的散射,在信杂比较低时,存在虚警较大的问题。针对现有的问题,提出一种CFAR与Duffing振子相结合的双层异物检测算法。利用传统的杂波图CFAR抑制杂波、设置阈值处理后,得到含有虚警信号的FOD回波信号,并提取FOD目标信号或者是虚警信号对应的频率信息,生成Duffing振子对应的本帧信号;再对FOD回波信号进行检测以剔除虚警信号,筛选出目标信号。通过Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。

远距离监视激光雷达动目标快速检测

激光雷达具有全天候工作、探测精度高、有效探测距离远、易获得三维信息等特点,但工作在远距离模式时,目标点云比较稀疏。当前便携条件下,基于深度学习的算法在激光雷达点云数据直接目标识别时,实时性和成功率尚不能达到远程监视实际工程的要求。针对实际工程中利用激光雷达检测运动目标进而实时引导高分辨率相机的需求,采用基于变化的检测方法,对远距离条件下激光雷达的运动目标检测方法进行了研究,利用点云数据的距离信息,给出三维单高斯模型和三维高斯混合模型检测动目标的过程和方法,提出了利用杂波图恒虚警率检测法处理点云数据的方法。实验表明,与二维图像动目标检测方法相比,三维单高斯模型法会很大程度提高检测准确性,降低虚警率,但仍然存在较高虚警率。为适应复杂三维场景,采用基于三维高斯混合模型的方法进一步降低了虚警率,但也降低了检测速度;而杂波图CFAR的方法具有很高的实时性,同时也具有较好的检测性能。

动与静目标双重检测的手势检测方案及硬件设计

基于超声波的手势识别系统中引入手势检测方案一方面可以在无手势的时候不执行高复杂度的识别运算,有效地降低功耗;另一方面还可以分割出有效时间片段,提高手势识别的精度。为提升手势识别系统的性能,提出了一种手势检测方案并且以硬件实现了相应功能。采用动目标与静目标双重检测以及杂波图技术,提供手势识别系统在低功耗的检测模式以及高精度运算的识别模式间切换的条件,实现对环境静态杂波的跟踪和滤除,同时解决了传统单纯动目标检测在连续手势操作时存在的漏检问题。本方案由检测模式向识别模式切换的漏警率为0,识别模式向检测模式切换的虚警率为2%,模式切换的响应时间为733.47 ns。

基于多种特征联合判决的微弱生命信号检测研究

针对隔墙探测中生命信号检测面临的频率低、与直流信号难以区分的问题,提出以多种特征为判别依据的微弱生命信号检测算法.首先分析了人体运动(包括躯干运动和呼吸心跳等生命体征运动)调制的雷达回波的构成;然后采用方差统计、频域杂波图、高低频能量比三种特征分别处理回波信号,使用三种特征联合判决实现障碍物后生命体有无的准确判断.试验结果表明,该算法可以有效实现墙后生命体的探测.

雷达数据处理中的杂波抑制方法

研究雷达数据处理中的杂波抑制及虚假目标消除的方法。针对密集杂波干扰,结合工程应用实践,提出一种基于杂波图的杂波抑制方法,对涉及的杂波区域判别与标识、杂波图网格划分以及提高杂波图分辨率等关键技术进行了全面阐述。同时,给出了组网雷达数据处理中的杂波抑制方法,包括组网雷达杂波环境下融合权值选取以及利用融合中心信息辅助单雷达抑制杂波并建立航迹等。仿真试验结果表明,提出的方法可以有效抑制剩余杂波和剩余干扰产生的虚假航迹,适合应用于杂波环境下的雷达数据处理和组网雷达数据处理中。

一种新的相干k分布模型及其在海杂波仿真中的应用

根据K分布杂波两个正交分量可由两列独立的高斯矢量加权乘积和构成的原理,提出了一种新的相关相干K分布杂波建模与仿真方法。相比经典的零记忆非线性变换(ZMNL)和球不变随机过程(SIRP)法,该方法可以仿真自相关函数(acf)为任意复数的杂波序列,同时由于不需要进行矩阵求逆和非线性变换,运算速度得到显著改善。数值仿真以及对实际雷达海杂波图的模拟,证明了该方法的有效性。

雷达杂波图的形成算法及实现

研究了通用雷达杂波图的形成原理 ,给出了相应的算法及用可编程逻辑器件来实现的具体方案 ,并对一些关键问题作了讨论。

杂波图CFAR平面技术在均匀背景中的性能

典型的杂波图恒虚警检测技术常被用于时域平稳、空域变化较剧烈的杂波环境它在每个杂波图单元处都形成一个独立的检测阈值，于是被称为杂波图CFAR点技术．而沈福民提出了一种杂波图CFAR平面技术的构想这是一种在时空两维变化都比较平稳的杂波环境情况下尤为适用的杂波图CFAR检测技术，我们将其称为面技术本文具体推导了这种技术在时空两维都均匀的背景中的检测性能表达式，并同杂波图点技术的性能进行较细致的分析比较．结论表明。

基于FPGA三维杂波图的设计与实现

研究了现代三坐标(3D)雷达体制中三维杂波图的形成原理,并给出了相应的算法,利用现场可编程门阵列(FPGA)与外部存储器相结合,解决了多工作方式下三维杂波图的冗余问题并实现了具体的方案。此外,对三维轮廓杂波图一些相关问题也作了讨论。

幅度杂波图恒虚警处理中的点技术研究

幅度杂波图ＣＦＡＲ处理的点技术常被用在时域平稳、空域变化比较剧烈的杂波环境中，在利用这种方法进行检测时，一方面应尽可能提高检测性能（降低ＣＦＡＲ损失），另一方面应尽量缩短形成稳定杂波图的时间。文献［１］由仿真结果指出迭代因子ｗ取０．１２５较为合适。本文则从定量的角度阐述了ｗ将受到检测性能和虚警指标（达到稳态的时间）两方面因素的制约，由这二者确定出适当的ｗ取值范围，从而满足实际的指标要求。

非高斯背景下跑道异物监测雷达的杂波图CFAR技术

随天线扫描呈时变性的强地杂波是影响机场跑道异物检测的主要原因之一,传统的杂波图恒虚警检测方法在处理非高斯分布杂波时目标检测能力很差。文中提出一种双参数杂波图恒虚警率(CFAR)检测方法,首先分析了跑道场景和雷达系统特性,根据调频连续波雷达体制建立了接收信号模型;然后通过非相参积累、双参数估计、一阶递归滤波等处理,对每次扫描测量值的样本均值和样本方差分别进行时域迭代平均,获得检测门限阈值,实现了对非高斯背景杂波中跑道异物的CFAR检测;最后进一步分析了影响检测性能的主要参数。

基于动态有序矩阵的外辐射源雷达CFAR算法

外辐射源雷达采用不可控的第三方辐射源,其电磁传播条件复杂,尤其是在低空目标探测中,检测性能极大地受到杂波特性的影响,使得传统恒虚警算法性能明显下降。为了改善检测性能,该文提出一种基于雷达杂波空间划分的动态有序矩阵恒虚警检测算法(DOM-CFAR)。该算法将杂波空间从距离和多普勒维进行划分,构造为有序矩阵,再根据背景杂波变化进行动态极值替换、提取杂波估计中值用以计算检测阈值,从而使得检测算法阈值可动态适应杂波功率变化。仿真和实测结果表明,该算法可以在均匀杂波、多目标和杂波边缘等复杂情况下保持稳定的检测性能。

一种双模式双参数杂波图恒虚警检测器的实现

介绍了一种双模式双参数杂波图恒虚警 (constantfalsealarmrate ,CFAR)检测器的系统设计和硬件实现。该检测器采用静态杂波图和动态杂波图两种工作模式 ,分别处理时域平稳和非平稳的杂波环境 ,并且引入双参数恒虚警的工作原理 ,从而显著提高了恒虚警检测单元的检测性能 ,有效地抑制了虚警。同时 ,在硬件设计上采用一种以DSP芯片作为数据处理核心、以EPLD(embeddedprogrammablelogicdevice)作为流程控制中心的结构 ,提高了整个模块的可编程性和设计灵活性 ,并能够满足系统实时处理的要求。

杂波图技术在雷达终端信号处理中的应用

研究了各种雷达的立体杂波图 ,探讨了杂波图的形成原理 。

舰载雷达数据处理的杂波抑制方法

舰载雷达所处的环境杂波现象比较严重。雷达工程人员发现 ,无论信号处理采用哪些反杂措施 ,雷达数据处理阶段总是或多或少地存在虚假点迹。因此 ,有必要研究如何在数据处理阶段进一步消除杂波干扰。文中分别就数据处理的预处理模块、相关滤波模块、雷达控制模块以及雷达显示控制提出了有效的方法。

基于时间相关性的海面小目标检测技术

在雷达对海探测中,海杂波往往对小目标检测造成严重的干扰,近年来广泛研究的TBD、知识辅助、杂波重构等新技术尚未进入工程应用阶段。针对这一问题,提出了一种基于时间相关性的海面小目标检测技术,该技术利用了海杂波和目标在时间相关性上的差异,采用成组非相参积累级联杂波图迭代算法抑制强海杂波,在抑制海杂波的同时有效保留了目标信息,能够很好地实现海面小目标的检测。数据仿真和实测试验结果证明了这种技术的可行性和有效性。

多目标环境下跑道异物监测雷达的CFAR检测技术

强地杂波下的弱固定目标检测是机场跑道异物监测雷达需解决的关键问题之一,传统的恒虚警检测算法在多目标环境下会出现"自屏蔽"效应,不能有效地检测到目标。本文提出了一种剔除平均杂波图恒虚警检测算法,在分析系统特性和跑道环境的基础上,结合调频连续波雷达体制建立了多目标回波信号模型。在剔除若干个样本值后,由余下的样本值估计背景杂波强度,对多次连续扫描测量值作递归滤波处理,获得了平稳的检测门限,有效地检测到了目标。最后,进一步讨论了相关参数对检测性能的影响。