Ll—CFAR—一种灵活的鲁棒设计

本文介绍一种新的恒虚警率（ＣＦＡＲ）处理器。Ｌｌ－ＣＦＡＲ通过对参考集排列样本线性滤波来形成其噪声功率估值;但是,这一组合的权值不仅仅取决于排列,而且还取决于样本与测试单元的相对接近程度。这类Ｌｌ－ＣＦＡＲ中有些能有效检查假目标;有些可以在有杂波边缘时对虚警进行令人信服的控制;而另一些则对这两种不均匀性均具有鲁棒性。当设计中含有这些方案时,它们执行起来不比普通序列统计ＣＦＡＲ（ＯＳ－ＣＦＡＲ）累赘     

一种适用于雷达的增强混合指数检测器

本文中中的指数混合概率密度函数（pdf）被看作是有用的雷达海杂波模型。某些参数的易变性导致了从这类模型中派生出来的检测方法的性能降低和估计错误。本文介绍了一种增强方式，即假设已知参数存在于特定区间内并对参数值进行选择以防止虚警过多。实验研究表明，与通常的恒虚警率（CFAR）处理器相比，这种方法能获得平均6－9dB的增益。     

基于ResNet的智能恒虚警目标检测方法

传统恒虚警检测方法通常假设待测单元的杂波与训练杂波满足独立同分布,然而在实际雷达工作环境中,强杂波呈现出非均匀特性,沿距离单元的杂波统计特性差异变化较大,使得传统恒虚警目标检测方法在复杂环境下的检测性能下降。为解决该问题,本文从杂波统计特征提取分类出发,通过深度学习方法对杂波进行分类,提出了一种基于残差神经网络(ResNet)的智能恒虚警目标检测方法。首先,根据雷达实测杂波数据建立ResNet的训练集和测试集;其次,构建ResNet对数据进行智能特征提取,得到杂波的统计特征,并用训练好的网络对测试集进行测试;最后,以阈值可设的Softmax分类器对所得统计特征进行分类,根据分类结果实现智能恒虚警目标检测。实验结果表明:相比传统恒虚警检测方法,本文提出的方法具有自适应能力更强、检测性能更好等优点。     

采用非同时数据的平均电平自适应检测器

本文给出了一种平均电平自适应检测器（ＭＬＡＤ）的收敛结果。ＭＬＡＤ包括一个带有平均电平检测器（ＭＬＤ）的自适应匹配滤波器（用于空间相关输入）。由一组数据估算出的自适应匹配滤波器的最佳权数适用于一组统计独立的非同时数据。ＭＬＤ的门限由结果数据确定。此后,把一个候选单元与该门限相比较,得出了作为一些参数的函数的虚警概率和检测概率,这些参数是门限系数、匹配滤波器的阶数、用于计算自适应匹配滤波器权数的每个     

包络检波GO—CFAR处理器的虚警分析

在存在杂波边界的情况下,最大选择恒虚警处理器（ＧＯ ＣＦＡＲ）是自动设置雷达检测门限的一种有用处理器。ＧＯ ＣＦＡＲ的输入通常是经包络检波的基带信号的同相（Ⅰ）和正交（Ｑ）信道。采用ｘ＝ａ ｍａｘ｛｜Ⅰ｜,｜Ｑ｜｝＋ｂ ｍｉｎ｛｜Ｉ｜,│Ｑ｜｝也可近似该包络检波,这只需要简单的硬件（ａ和ｂ为简单相乘系数）。本文就包络ＧＯ ＣＦＡＲ处理器和几种包络近似ＧＯ ＣＦＡＲ处理器的虚警概率（ＰＦＡ）性能进行     

脉冲干扰条件下雷达自适应恒虚警算法及其体系结构

本文提出一种用于信号处理的新型并行算法以及带有自适应检测后积累（API）的恒虚警（CFAR）处理器的并行systolic结构。这种处理器用于脉冲干扰条件下雷达对小型机载目标回波的单个距离分辨率单元中的有效目标检测。这种算法的主要特征是在进行噪声水平估计前能自动地确定并删除二维参考窗口及检测单元中受脉冲干扰污损的不希望的样本。通过这种方法可将脉冲干扰环境对自适应门限处理的影响减至最低程度。对这种目标控制自满的统计分析表明,即便在脉冲干扰的功率与频率都非常高的情况下,信噪比损失也微乎其微。设计了CFAR API的Systolic结构。Systolic结构的基本微量尺度为处理器单元的数目、计算时间及实时实现所需的加速度。     

非高斯杂波背景中的两个距离扩展目标检测器

针对采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景中检测具有稀疏散射点的距离扩展目标问题,先假设目标强散射点的位置信息已知,采用广义似然比检验(GLRT)理论,提出了基于散射点位置的GLRT (SL-GLRT) 检测器。然后,采用门限法估计散射点的位置信息,提出了双门限恒虚警率(DT-CFAR)检测器,推导了虚警概率与检测门限关系的解析表达式,并给出门限的确定方法。与现有方法相比,散射点位置信息已知时, SL-GLRT 具有最佳的检测性能,散射点位置信息未知时,DT-CFAR具有较好的鲁棒性。     

基于模糊CFAR的SAR图像非均匀背景目标检测算法

CFAR是目前应用最为广泛且实时有效的SAR图像目标检测算法,在非均匀背景情况下,一般的CFAR检测都会存在大量虚警.引入模糊逻辑的概念,提出了一种非均匀背景的SAR图像模糊CFAR目标检测算法.基于Weibull分布,分别推导出模糊CA-CFAR和模糊OS-CFAR的隶属函数,并根据相应的模糊融合准则进行融合处理,得到模糊CFAR检测器的中心门限.仿真结果表明,模糊CFAR检测算法在非均匀背景的SAR图像目标检测中,具有较高的检测概率,且虚警少,具备一定的实用价值.     

雷达极化检测器性能对比分析

该文在建立极化雷达杂波和目标回波模型基础上,采用蒙特卡洛仿真方法,对比分析了最佳极化检测器(OPD)、极化白化滤波器(PWF)、最佳张成检测器(OSD)、极化匹配滤波器(PMF)、功率最大综合检测器(PMSD)和单通道检测器(SCD)的理想检测性能,同时,结合各极化检测器的检验统计量,分析了各自的实现难易度.分析结果表明,PWF、OSD和PMSD理想检测性能较好,且较易实现.考虑到工程应用中,PWF、OSD需要杂波协方差先验信息,基于杂波协方差及其关键参数估计,文章进一步对比分析了PWF、OSD和PMSD的自适应检测性能.结果表明,当观测次数大于64时,PWF自适应检测性能最好.