雷达信号的非相参积累检测和恒虚警处理

提出了一种雷达信号的非相参积累检测和恒虚警处理方法。具体介绍了实现原理，并对这种检测方法在实际应崩中存在的一些问题进行了分析与处理。     

雷达导引头目标检测方法分析

本文结合某雷达导引头的实际工作情况,提出了在满足一定虚警概率和检测概率前提下的恒虚警检测处理方法,并讨论了此种方法在非高斯背景及多脉冲非相参积累方式下结合二进制检测的总体性能。分析讨论了两级检测前后的虚警概率和检测概率。最后利用实测数据说明了非相参积累和相参积累对信噪比的影响。     

提高激光雷达测距能力的方法

目前战争的发展需要激光雷达有更高的测距能力,国外针对这些已经展开了研究并有工程应用。以此为背景进行了提高激光雷达测距能力的试验研究。分析了影响测距能力因素,针对目前现状,研制了一个多脉冲体制的激光雷达系统,并得到了较好的试验结果。针对试验结果,提出了进一步研究的目标并对其发展前景进行了展望。     

雷达目标二元积累检测非线性效率研究

本文针对"雷达原理"中二元积累检测性能评价问题,以Swerling I型目标检测为例研究了二元积累检测效率问题,得出了积累检测效率与要求检测概率的非线性关系,二元积累检测最适合应用在高检测概率场合,揭示了大幅减低雷达尺寸的内在原因。该研究不仅有利于"雷达原理"课程教学,同时对雷达工程实践也有参考价值。     

一种基于加权递推滤波的门限优化检测方法

针对多种杂波以及非均匀噪声环境中的目标恒虚警检测,提出了基于加权递推滤波的门限优化检测方法。该算法对参考单元内的样本数据依权重加权递推出滤波门限,自适应地实现门限的动态调整,从而使优化的滤波门限适应环境噪声功率。在均匀杂波和杂波边缘背景下对该算法的检测效应进行仿真分析,仿真结果表明:在两种杂波背景下,相较于传统的检测算法,文中提出的方法具有更好的检测性能和虚警控制性能。     

一种基于检测单元统计特性的CFAR

针对在多目标、强干扰非均匀环境下CA-CFAR、OS-CFAR检测器的检测性能严重下降的问题,本文提出一种基于检测单元统计特性来选择参考单元的CFAR.分析结果表明,相比于CA-CFAR、OS-CFAR,该CFAR在均匀环境中具有较小的损失,在非均匀环境中,具有较强的抗干扰能力.     

一种新型恒虚警检测方法初探

提出综合性能良好的混合型CFAR处理方法，分析其检测性能，并和常规CFAR处理方法进行了比较。     

一种基于单元筛选的CFAR检测方法

提出了一种基于对参考单元进行比较筛选的雷达恒虚警检测方法,并对其在不同背景条件下的检测性能进行了分析。结果表明,该方法可以在不降低均匀环境检测性能的条件下,明显改善CA和OS－CFAR的抗多目标干扰能力与在边缘杂波非均匀环境下的检测性能。     

基于长时间积累的低可观测目标检测方法

雷达信号的有效长时间积累是检测低可观测目标的一种常用方法,可以在不改变系统硬件的同时大大提高信噪比,以增加雷达威力。但是,在较长的积累时间下,快速机动目标有可能会带来距离走动、多普勒扩散等问题,严重影响检测性能。为解决上述问题,提出了一种段内相干积累段间非相干积累的方法,避免出现多普勒扩散,有效地矫正了距离走动,具有良好的性能。     

基于混合积累的SAR微弱运动目标检测

本文指出在合成孔径雷达(SAR)有限的检测时间内,运动目标的徙动轨迹可近似为一条直线.进而提出了一种基于相干-非相干混合积累的微弱运动目标检测新方法:把检测时间分成多个连续的相干处理间隔(CPI),在各CPI内部通过FFT实现同一距离单元内信号的相干积累,在各CPI间通过Hough变换实现跨越距离单元的非相干积累,从而获得大的积累增益.仿真实验证明,新方法可显著改善微弱运动目标的检测性能.     

基于恒虚警率的双阈值检测方法

针对对海导航雷达视频图像背景灰度值分布不均匀,不同位置的目标与背景对比度不同的特点,以及对海导航雷达视频图像目标检测处理效率的要求,结合传统的阈值分割处理思路,提出一种基于恒虚警率的双阈值检测方法。该方法在保证低虚警率的基础上,结合现有的全局阈值和局部阈值两种处理思路,实现对对海导航雷达视频图像目标的快速精确检测,并在实测数据上与常用阈值检测算法Otsu算法进行了验证比较。结果证明,该算法能有效提高目标检测的准确度。     

基于最大选择恒虚警的脉冲探测方法

最大选择恒虚警（GO-CFAR）处理技术是雷达信号检测的一种重要方法。在最大选择恒虚警算法的基础上提出了一种应用于战术空中导航（TACAN）系统脉冲信号的探测方法,通过Simulink仿真对该方法进行了验证。     

基于恒虚警率的门限判决系数寻优研究

在雷达信号检测系统中,对于一定的检测门限,如果噪声或杂波电平增大一点,虚警率便会大大增加,同时使发现概率降低,这样便降低了雷达系统发现目标的能力,因此在现代雷达信号检测系统中,为了保证一定的发现概率,一般采取恒虚警率(CFAR)处理,在雷达系统进行恒虚警处理时,由于杂波强度可能偏离统计平均值而产生起伏,此时采用理论的门限判决系数将使虚警率大大增加。通过对雷达信号检测恒虚警性能的研究,分析了有限参考单元数对虚警率及发现概率的影响,同时提出一种有效的寻优算法在恒虚警检测中对实际的门限判决系数进行实时的动态寻优,使检测系统始终保持在恒虚警的工作状态中。     

激光雷达的双门限检测技术研究

文章提出了一种既适用于微弱目标检测,又能快速检测出强目标的双门限检测方法。 该方法对于强信号捕获时间较短,提高了激光雷达快速捕获目标的能力;对于弱目标,通过大量的相关处理,可实时地检测到,提高了激光雷达对微弱目标的检测能力。外场实验结果表明:该方法可有效地提高激光雷达的测距能力,迎头截获距离可提高约2～3倍。     

一种基于全极化SAR数据广义多子视相干的海面船只目标检测方法

传统基于子视相干的检测算法,如2L-IHP（Two Looks Internal Hermitian Product）和Pol-IHP（Polarimetric Internal Hermitian Product）等,通常利用两个子视影像进行相干来检测海面弱小船只目标。但受子视影像个数的限制,无法大幅度地提高船海对比度,进而影响了检测精度。针对该问题,本文提出了一种基于全极化SAR的广义多子视相干检测算法,首先利用子视分解方法对全极化SAR数据进行处理得到多个子视全极化影像;接着,基于广义相似性参数（Generalized Similarity Parameter,GSP）定义这些子视影像间的相关矩阵和相干算子来计算相干图;然后,利用恒虚警率（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测方法结合统计的相干图累积分布函数进行船只目标检测。通过实验,表明利用本文算法船海对比度随着子视影像个数的增加而得到大幅提高,从而减少了弱小船只目标的漏检,显著提高了船只目标检测精度。     

基于灰度相关性的SAR图像联合CFAR舰船检测算法

分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点,利用了SAR海洋图像中舰船目标的灰度相关性、形状特性以及舰船目标与背景杂波的信杂比特性,提出了一种基于灰度相关性的联合CFAR舰船检测算法。算法综合利用了舰船目标内部相邻像素间的灰度强相关性和舰船目标和海杂波的信杂比,建立了海杂波区域内相邻像素间灰度值的二维对数正态分布来实现联合CFAR检测。该算法能够改善斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的虚警,检测效果相比于传统检测算法更加优越。     

基于相关系数的相关匹配算法的研究

本文分别从减少相关系数计算运算量和减少搜索点数量这两个方面对以相关系数作为相似性度量准则的相关匹配算法进行改进。实验结果表明:改进后的算法,在不失其匹配精度条件下,克服了其运算量大的缺点,从而满足图像匹配系统的实时性要求。     

基于级联CFAR的SAR图像目标快速检测方法

针对高对比度场景下合成孔径雷达(SAR)图像的实时目标检测问题,提出一种基于级联恒虚警率(CFAR)的SAR图像目标快速检测算法,将二维图像的检测沿距离向和方位向拆分成两个一维的CFAR检测, 采用距离向-方位向级联检测器并加以分割关联方法对目标进行检测。首先,按距离向叠加后进行距离向检测,并进行分割关联以划分不同目标的区域;然后,对过检单元进行方位向检测得到目标位置;同时,进行分割关联,从而实现目标检测。文中利用仿真的SAR图像、MSTAR数据和实测数据进行实验。仿真结果表明:该算法具有速度快、检测率高的优点,满足实时处理要求。