CFAR

合集下载

CFAR

摘要雷达恒虚警技术，是雷达设计的关键技术之一。

本论文主要研究了各种恒虚警处理器在多种检测场景的性能分析以及对比。

根据高斯白噪声通过平方律检测器为指数分布的信号模型，仿真产生了目标遮蔽场景，杂波边缘场景。

通过单元平均恒虚警的算法，分析了单元平均恒虚警处理器在上述场景中的性能，研究了一些改进的处理器算法。

针对目标遮蔽效应，设计了单元平均选小恒虚警处理（SOCA CFAR）、审核式恒虚警处理器（Audit CFAR）、排序式恒虚警处理器（OS CFAR）。

针对杂波边缘效应，分别研究了单元平均选大恒虚警处理器（GOCA CFAR）、开关式恒虚警处理器（Switching CFAR）。

完成了算法编程及其评估。

验证了恒虚警算法的有效性和正确性。

研究了一种综合的处理方法VI CFAR处理器，完成了其在杂波边缘场景和目标遮蔽场景和其他处理器的对比分析，验证了这种处理的优点。

关键词恒虚警；检测场景；杂波边缘效应；目标遮蔽效应；单元平均；恒虚警处理器AbstractRadar CFAR technique, is one of the key technology of radar design.This paper mainly studies the various kinds of CFAR processors performance analysis and comparison of detecting scene. Under Gaussian white noise through the square-law detector for signals of the exponential distribution model, and obscured targets the simulation scene, clutter edge scene.Through cell average CFAR algorithms, analysis of cell average CFAR processor performance in the scene above, research a number of improved algorithm for processor. Targeting the shadowing effect, designed the average small selection CFAR processing unit (SOCA CFAR), audit-CFAR processor (Audit CFAR), sort-CFAR processor (OS CFAR). Edge effect for clutter, has studied cell average CFAR processor selection (GOCA CFAR), switch-CFAR processor (Switching CFAR). Completed algorithm programming and its evaluation.Verify the validity and correctness of the CFAR algorithm.Key words Detection of scene Clutter edge effects Target shadowing effects Cell averaging CFAR processor目录摘要 (I)Abstract................................................................................................................ I I第1章绪论 (5)1.1 课题背景 (5)1.2 课题来源、目的和意义 (5)1.3 主要研究内容 (6)1.3.1 均值类CFAR处理算法 (6)1.3.2 有序统计量类CFAR处理算法 (7)1.3.3 删除单元平均的CFAR处理算法 (7)1.4 本文结构 (7)第2章单元平均CFAR (8)2.1 单元平均CFAR的检测场景 (8)2.2 单元平均CFAR的概念 (10)2.2.1 单元平均CFARM门限的推导 (10)2.2.2 单元平均CFAR分析 (12)2.3 恒虚警损失 (13)2.4 单元平均CFAR的局限 (15)2.4.1 目标遮蔽效应 (15)2.4.2 自遮蔽效应 (18)2.4.3 杂波边缘效应 (20)2.5 本章小结 (21)第3章单元平均CFAR的改进算法 (22)3.1 均值类CFAR (22)3.1.1 单元平均选小CFAR (22)3.1.2 单元平均选大CFAR (24)3.1.3 开关式CFAR (26)3.2 有序统计类CFAR (28)3.2.1 排序式CFAR (28)3.2.2 审核式CFAR (31)3.3 一种综合的CFAR (32)3.3.1 VI CFAR原理介绍 (32)3.4 本章小结 (35)第4章CFAR的性能对比 (37)4.1 恒虚警率验证 (37)4.2 目标遮蔽效应下的性能对比分析 (37)4.3 杂波边缘效应下的性能对比分析 (40)4.4 本章小结 (43)结论 (44)致谢 (45)参考文献 (46)第1章绪论1.1课题背景雷达要探测的目标的周围经常存在着各种背景，例如各种地形，云雨，海浪及敌人施放的金属丝干扰等。

Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析

Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析Pearson分布混响下模糊CFAR检测器是一种被广泛应用于雷达信号处理中的方法。

它通过对雷达信号的统计特性进行分析，实现有效的杂波抑制和目标检测。

本文将从以下几个方面对该方法的性能进行分析。

首先，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器的性能对于不同的输入信号具有不同的表现。

当输入信号的背景噪声较强时，该方法可以有效地抑制噪声，提高信号的信噪比。

但当输入信号存在混响或多径效应时，该方法可能会产生误检和漏检现象。

因此，在实际应用中需要根据不同的信号情况进行合理的参数选择和处理策略。

其次，该方法的性能也受到CFAR窗口参数的影响。

通常情况下，窗口大小越大，可以提高检测器的探测性能，但会降低其定位精度。

因此，需要在综合考虑探测性能和定位精度的基础上进行参数选择，以实现最佳检测结果。

此外，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器对于不同信号噪声比（SNR）的输入信号的性能也有所不同。

在较高的SNR 下，该方法可以实现较高的目标检测概率和较低的误检率。

然而，在SNR较低的情况下，该方法的性能表现可能会下降，误检率和漏检率可能会增加。

因此，在实际应用中需要根据实际情况进行参数选择和优化。

总体而言，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器是一种有效的雷达信号处理方法，可以实现对噪声的抑制和目标的检测。

然而，在实际应用中需要考虑多种因素的影响，综合考虑参数选择和优化，以实现最佳检测效果。

数据分析是指根据采集到的数据进行统计和计算，以得出有关数据的结论的过程。

在数据分析时，需要充分考虑数据的来源、采集方式、样本数量等因素，以确保分析的准确性和可靠性。

本文将通过列出相关数据并进行分析的方式来说明数据分析的流程和方法。

首先需要收集和整理数据。

数据可以通过设备、传感器、问卷调查等方式收集。

例如，假设我们希望分析某家电商在近一年内的销售情况，可以收集该电商的销售数据，包括每月销售额、销售量、销售渠道等信息。

相参压制干扰下的CFAR检测性能分析

ｏｎ，ｗｈｅｒｅｔｈｅＣＦＡＲｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅＳｖａｒｉａｔｉｏｎｉｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄａｎｄｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１６７４ — ２２３０．２０１７．０２．０１０
ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｏｎｓｔａｎｔＦａｌｓｅＡｌａｒｍＲａｔｅ
ａｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ．Ｔｈｅｉｆｎａｌｒｅｓｕｌｔｓｃｏｕｌｄｂｅａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｉｎｔｈｅｊａｍｍｉｎｇｉｍ —
ｍｅｔｈｏｄｓｉｓｇｉｖｅｎ，ａｎｄｔｈｅｃｏｈｅｒｅｎｔｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｊａｍｍｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｕｎｄｅｒｔｗｏｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅａｎａ — ｌｙｚｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｓ．Ｔｈｅｎｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｎｊａｍｍｉｎｇｐｏｗｅｒａｎｄｆａｋｅｔａｒｇｅｔｓｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｉｓｆｏｃｕｓｅｄ

CFAR处理中检测门限系数的研究

文章编号:1008-8652(2005)02-001-003ΞCFA R处理中检测门限系数的研究胡　航(哈尔滨工业大学　哈尔滨　150001) 【摘要】　雷达系统在进行恒虚警处理时,通常采用的参考单元数是有限的。

此时若采用理论的检测门限,将使虚警率大大增加。

本文中我们通过仿真的方法确定CFA R中的实际门限系数,研究有限的参考单元数对虚警性能的影响。

给出邻近单元平均恒虚警,选大恒虚警,选小恒虚警与加权单元平均恒虚警等四种检测器在不同参考单元数下的门限系数值。

同时得出了不同恒虚警率下的门限系数。

关键词:恒虚警检测;门限系数;虚警概率;参考单元数中图分类号:TN957 文献标识码:AStudy on D etection Threshold Coeff ic ien t i n CFAR Processi ngH u H ang(H a rbin Institu te of T echnology,H a rbin150001)Abstract:T he num ber of range cells is u sually fin ite fo r CFA R p rocessing in radar system. T herefo re,em p loying theo retical detecti on th resho ld w ill greatly increase the false alarm p robab ility.In o rder to guaran tee the false alarm p robab ility of CFA R detecto r,w e determ ine p ractical th resho ld coefficien ts by u sing si m u lati on s.T he influence of fin ite num ber of range cells on false alarm p erfo rm ance in the case of differen t false alarm p robab ilities is studied.W e give detecti on th resho ld coefficien ts of fou r k inds of CFA R detecto rs including CA2CFA R,GO2CFA R,SO2CFA R and W CA2CFA R w ith differen t num ber of range cells,and ob tain the th resho ld coefficien ts fo r differen t false alarm p robab ilities.Keywords:CFA R detecti on;th resho ld coefficien ts;false alarm p robab ility;num ber of range cells1　引言为抑制杂波,使数据处理机不因虚警太多而过载,雷达信号处理机中必须进行CFA R处理。

雷达CFAR检测的仿真研究

雷达CFAR检测的仿真研究郝迎春;陈客松【摘要】杂波背景中区分出有用目标回波的恒虚警（CFAR）检测技术，是直接影响雷达性能的关键技术之一。

主要研究了CFAR检测的基本理论，重点研究了ML 类CFAR算法中的邻近单元平均恒虚警（CA—CFAR）的检测算法，推导了其检测概率和虚警概率表达式，通过计算机仿真比较了在不同窗长情况下的检测门限。

%The CFAR detection technology which can differentiate the target echo pulse from the clutter is the key technology of the radar performance. The basic theory of the CFAR specially the CA-CFAR detection algorithm is studied, the formula of the false alarm and the discovery probability are deduced, and the threshold coefficients for different window length are compared by the simulation.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2012(037)001【总页数】3页(P78-80)【关键词】雷达;目标检测;恒虚警;门限【作者】郝迎春;陈客松【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都611731;电子科技大学电子工程学院,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言在定位系统中，雷达起着关键作用。

雷达定位主要测量目标的两个信息——距离和角度。

有了目标相对雷达的距离信息和角度信息，就可以知道目标相对雷达的位置，从而实现定位。

在雷达检测目标过程中，回波信号往往淹没在接收机热噪声或杂波中。

雷达CFAR检测

虚警概率
0.03
0.02
检测概率
CA-CFAR OS-CFAR
0 2
0
信杂比 (dB)
4
6
8
10
信杂比 AR和OS-CFAR均能保持虚警率恒定，两种检测器检测性能相当。
4. 仿真案例 2、假目标+杂波背景下雷达CFAR检测性能仿真条件：杂波幅度服从瑞利分布，平均功率为50 ，参考单元数为32，左右参考距离单元内各有一个假目标，假目标信号强度是真实目标信号强度的4倍，虚警概率为10-2，蒙特卡洛仿真次数为5000次。
雷达除了接收目标信号，还会接收噪声、杂波或干扰信号。这些信号具有随机性，信号的强度时刻在变化。为此，雷达如何根据杂波、噪声这些背景信号自适应调整判决门限以保证
雷达具有恒定的虚警概率是雷达CFAR检测的关
键。
1. CFAR检测的概念
检验统计量虚警概率： Pf f T H 0 dT
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
1 2L

门限
比较器比较器检测结果
x
待检测单元
单元平均CFAR（CA-CFAR）检测器
3. CFAR检测器的实现对数正态分布杂波下的CFAR检测器对数正态分布：
2 ln x 1 f x exp 2 2 x
x2 x f x 2 exp 2 b 2b
令
zx
2
f z

1 z exp 2 2 2b 2b

噪声平均功率
Pn 2b2
Pf f z dz

RSP_CFAR

参考文献：何友等著，《雷达自动检测与恒虚警处理》，清华大学出版社，1999
CFAR算法的性能评价指标——CFAR损失
定义：CFAR损失是指与理论上的最佳检测器相比，CFAR 算法要达到同样的虚警概率和检测概率需要增加的信杂比。除了杂波边缘环境和多目标环境外，导致CFAR损失的其它因素还有：（1）检测器设计假设的杂波分布类型与杂波的实际分布类型不符；（2）出于简化系统设计的考虑，采用了与最佳检测器不一致的检验统计量；（3）用于估计杂波参数的参考单元数目不可能达到大数定理要求的无穷大，使得估计的杂波参数本身存在起伏。后三种因素不能通过优化CFAR算法来克服。评价杂波边缘环境和多目标环境带来的CFAR损失时，经常将CFAR算法与CA-CFAR对比。
求算术平均
Z
T：Pf 决定的归一化门限因子
T
×
S=TZ
参考文献：何友等著，《雷达自动检测与恒虚警处理》，清华大学出版社，1999
Rayleigh杂波中的CFAR处理——CA-CFAR
作为一种得到广泛应用的杂波CFAR处理方法，CA-CFAR 由于应用条件过于苛刻，在两个方面存在缺陷：（1）杂波边缘环境下性能下降。杂波边缘是指在波束驻留时间内，杂波背景会出现两种或两种以上的分布参数变化，即杂波单元IDD的假设不再成立。用整个距离窗口的平均值估计杂波电平，将导致较强杂波区的虚警概率增大；（2）多目标环境下性能下降。多目标是指在波束驻留时间内，一个距离窗口内出现两个或两个以上的目标。当对其中一个目标进行CFAR处理时，其它目标就是干扰目标。干扰目标的存在会抬高杂波估计电平，从而是门限增大，检测概率下降。
杂波中的CFAR处理
噪声中CFAR处理比较容易，因为噪声的分布不发生变化，而且在较长的时间内，分布参数也可以看作恒定的。杂波的来源随着雷达波束的扫描而快速变化，不仅分布类型未知，而且分布参数也是快速变化的。由于最佳检测器只能在特定分布的杂波背景中达到最佳效果，杂波特性的不确定性使得设计理论上的最佳检测器变得不可能且意义不大。杂波的分布特性还与雷达体制及其信号处理方法密切相关。如雷达平台、信号形式、天线方向图、脉冲压缩、相参/非相参积累、MTI/MTD等等。

雷达mtd原理

雷达mtd原理
雷达MTD原理是指微弱目标检测原理，主要应用于雷达信号处理中。

MTD技术通过对雷达回波信号进行分析，可以对弱目标进行有效检测，并实现目标跟踪和识别。

MTD技术主要包括PMTD（固定门限MTD）、CFAR（恒虚警率自适应门限MTD）和OSCFAR（二次自适应门限MTD）等多种算法。

在雷达信号处理中，MTD技术是最常用的弱目标检测方法之一。

PMTD算法通过设置一个固定门限来判断目标是否存在，但是在目标信号和噪声信号幅值比较接近的情况下，容易产生误检和漏检。

CFAR 算法通过根据周围环境的噪声水平动态调整门限，以达到一定的虚警率和检测概率，具有更好的性能。

OSCFAR算法则是在CFAR算法的基础上进一步实现自适应门限的优化，提高了检测的准确性和可靠性。

MTD技术在雷达目标检测、识别和跟踪等方面具有广泛应用，是雷达信号处理中不可或缺的技术之一。

- 1 -。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

摘要雷达恒虚警技术，是雷达设计的关键技术之一。

本论文主要研究了各种恒虚警处理器在多种检测场景的性能分析以及对比。

根据高斯白噪声通过平方律检测器为指数分布的信号模型，仿真产生了目标遮蔽场景，杂波边缘场景。

通过单元平均恒虚警的算法，分析了单元平均恒虚警处理器在上述场景中的性能，研究了一些改进的处理器算法。

针对目标遮蔽效应，设计了单元平均选小恒虚警处理（SOCA CFAR）、审核式恒虚警处理器（Audit CFAR）、排序式恒虚警处理器（OS CFAR）。

针对杂波边缘效应，分别研究了单元平均选大恒虚警处理器（GOCA CFAR）、开关式恒虚警处理器（Switching CFAR）。

完成了算法编程及其评估。

验证了恒虚警算法的有效性和正确性。

研究了一种综合的处理方法VI CFAR处理器，完成了其在杂波边缘场景和目标遮蔽场景和其他处理器的对比分析，验证了这种处理的优点。

这些背景所产生的回波称为杂波。

当杂波和目标回波在雷达显示器上同时显示时，会使目标的观察变得很困难。

如果目标处在杂波背景内，我们制定的检测门限若定的偏高就会使弱的目标湮没在强杂波中，形成漏警；但是若门限偏低就会使强杂波误报成为目标信号，形成虚警。

因此，无论从抗干扰或改善雷达工作质量的观点来看，在一定的虚警概率下使发现概率尽可能的大都是一个很重要的问题。

早期的雷达系统是把所有得到的视频信息直接送到显示器，将杂波和噪声以及回波信号的幅度变化同时显示出来，对目标的检测能力由操作手对显示器的监视决定。

现代雷达系统已经能够完成自动检测与跟踪。

在不考虑人为的干预情况下，把统计决策理论应用到目标检测问题中便形成了了雷达自动检测理论。

在雷达自动检测系统中需要提供一个检测阀值，再根据判决准则做出目标是否存在的判决。

在非平稳杂波中，对于固定阀值检测，如果杂波平均功率水平增加几分贝，虚警概率将急剧增加，以至于显示器画面饱和或数据处理设备过载。

这时即使信噪比很大，也不能做出正确的判决.因此在强干扰中提取信号，不仅要求有一定的信噪比，而且要求检测器具有恒虚警性能。

1.2课题来源、目的和意义雷达的工作区域随着作战的环境的变化而变换。

然而，在每天的运作过程中，接收机噪声电平会随着环境温度变换和远见的老化而变化，如果可能的话，我们可以通过温度补偿和周期性的校准来解决这个问题。

如果整体干扰主要由外部源引入的，则噪声波动会更加剧烈。

对于超低噪声雷达系统，噪声功率的一个重要部分是宇宙噪声，因此在这种情况下，接收机的噪声水平是随着雷达波束视角和天时的不同而变化。

对于传统雷达系统，带内的电磁干扰（EMI）会影响干扰功率的大小。

例如，UHF波段的雷达会被电视信号影响，而特定的无线通信服务也会与更高波段的雷达信号发生竞争，尤其是在城市地区。

如果地杂波是决定性的干扰来源，则噪声电平会随着波束观察地区的地形，甚至是天气和季节，而发现明显的变化。

例如，开阔的沙漠地表的反射率相对较低，而结冰的雪地却具有很高的反射率系数。

最后需要说明的是，主要干扰也可能来自于敌方故意释放的针对性电磁干扰（认为干扰），这种情况的干扰功率可能会很大。

在上述人一种情况下，实际的虚警概率都会偏离预期值[4]。

从雷达系统的观点来看，这绝对不是我们所希望看到的。

当干扰功率增加时，虚警数也会增大，可能成数量级地增加。

看起来，810-和610-的虚警概率的差别似乎并不明显，但是我们来看一个具体的例子，假设雷达系统的脉冲重复频率PRF 为10 kHz ，待检测距离单元为200个。

如果每个距离单元均进行自动检测，则系统每秒钟需要进行2百万次检测判决。

若虚警率为810-，则平均每50秒仅发生一次虚警。

若虚警率上升到610-，则雷达系统平均每秒将会产生两次虚警。

上述虚警的增加所产生的后果到底有多严重，决定于虚警的发生会对整个雷达系统产生怎样的影响。

可能会使雷达或者信号处理机需要增加额外的系统资源来确认或是拒绝这次虚警，也可能使得雷达开启不必要的跟踪程序，或者使得操作员显示器的显示杂波增加，最极端的情况使得雷达引导武器进行攻击。

为了获得可预知且稳定的检测性能雷达设计师通常倾向于设计雷达具有恒定的虚警概率。

为了达到这个目的，实际干扰噪声功率电平必须实时地从数据中进行估计，从而相应的调整雷达的检测门限以获取期望的虚警概率Pfa 。

可以保持恒定虚警概率的检波处理器被称为恒虚警（CFAR ）处理器。

1.3 主要研究内容1.3.1 均值类CFAR 处理算法均值类[3]CFAR 处理算法是在局部估计中采用了取均值的方法。

最早的均值类CFAR 方法是单元平均CA(cell averaging)方法，后来为改善非均匀杂波背景中的检测性能,又先后出现了最大选择GO(greatest of)、最小选择SO(smallest of)和杂波在单元平均CA- CFAR 检测器中，R=2n 个参考单元采样的均值作为背景杂波功率水平估计；在最大选择GO- CFAR 检测器中，取两个局部估计的较大值作为总的杂波功率水平估计；在最小选择SO-CFAR检测器中，取两个局部估计的较小值作为总的杂波功率水平估计。

1.3.2有序统计量类CFAR处理算法有序统计量OS(order statistics)方法源于数字图像处理的排序处理技术，它在抗干扰方面作用显著。

在多目标环境中，它相对于均值类CFAR 处理算法具有较好的抗干扰目标的能力,同时在均匀杂波背景和杂波边缘环境中的性能下降也适度的、可以接受的。

有序统计量类CFAR处理算法首先对参考采样值作排序处理: x(1) ≤x(2) ≤…≤x(R),然后取第k个采样值x(k)作为总的背景杂波功率水平估计Z，即Z=x(k) 。

有序统计量CFAR处理算法的关键是k值的选取,在均匀杂波背景和均匀目标视频的情况下，选取适当的k值，可以达到较满意的检测性能。

1.3.3删除单元平均的CFAR处理算法在前面提到的均值类检测算法和有序统计量检测算法中，如果在检测滑窗中出现较多的干扰目标回波时，检测阀值将随之升高，目标的检测性能将随之下降，特别是对小信号目标的检测性能将严重恶化。