[發明專利]一種適用于復雜非均勻雜波下的CFAR檢測器有效
| 申請號: | 201410654724.8 | 申請日: | 2014-11-17 |
| 公開(公告)號: | CN104391290A | 公開(公告)日: | 2015-03-04 |
| 發明(設計)人: | 易偉;孔令講;彭馨儀;宋海洋;盧術平;崔國龍;張天賢;楊建宇 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G01S7/41 | 分類號: | G01S7/41;G01S13/94 |
| 代理公司: | 電子科技大學專利中心 51203 | 代理人: | 張楊 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 適用于 復雜 均勻 雜波下 cfar 檢測器 | ||
技術領域
本發明屬于雷達信號處理領域,涉及雷達自適應檢測技術,尤其是自適應恒虛警(CFAR)檢測方法。
背景技術
由于CFAR檢測能夠保持虛警概率在變化的雜波環境中基本不變,被廣泛用于強雜波背景下雷達目標檢測。在CFAR體制中,將待檢測單元(待檢測單元)與一個自適應門限比較,自適應門限通常是利用待檢測單元周圍分辨單元數據估計得到的。理論上參考窗中的數據與待檢測單元需滿足獨立同分布(IID)特性,然而實際環境中,雜波背景往往是非均勻的,IID假設不再成立,將導致傳統CFAR檢測性能大幅下降。
一種有效的解決方案是在復雜的雜波環境下,利用環境知識,實現非均勻背景下目標的有效檢測,減少虛警點。通過充分利用雷達回波和雜波的先驗信息,對回波數據的預處理,提取和篩選非均勻背景中與待檢測單元(待檢測單元)具有相同分布的分辨單元作為參考單元,來估計待檢測單元的門限,提高雷達系統對非均勻背景下目標的檢測性能。因此,如何在復雜時變空變環境中提取和篩選與待檢測單元獨立同分布的分辨單元具有重要的研究價值。
目前,非均勻背景下的CFAR檢測技術上進行了大量的研究,主要是通過對檢測器進行一定的改進、在檢測器上級聯其他處理器及設計特定幅度分布的檢測器來提高環境匹配度等手段實現的。2008年雷達會議中SNHE,MA空軍實驗室的Rangaswamy,M.對非均勻背景下CFAR檢測算法進行了綜述報告。美國密蘇里西部州立大學的Shensheng?Tang采用快速決策CFAR處理使得CFAR檢測算法在Weibull和Log-Normal混合雜波中保持良好的性能,美國密蘇里西部州立大學的Shensheng?Tang采用快速決策CFAR處理使得CFAR檢測算法在Weibull和Log-Normal混合雜波中保持良好的性能。土耳其的ASELSAN公司的Doyuran,U.C.等提出一種在Weibull雜波下期望最大(EM)算法實現距離非均勻的CFAR檢測,另外他還提出了一種利用Anderson-Darling擬合優度檢驗來檢測參考單元中雜波的均勻性和估計參考窗中雜波劇烈變化位置的算法來提高CFAR檢測算法的性能。
但這些CFAR檢測器只適用于均勻或者部分均勻的背景環境,當背景環境復雜且快速變化時,目前已提出的CFAR檢測器無法保證:用于估計待檢測單元自適應門限的分辨單元與待檢測單元具有IID特性,導致CFAR檢測器性能迅速下降。綜上所述,目前所提出的大部分CFAR檢測器在實際應用中具有很大的局限性。
發明內容
本發明針對背景技術的不足提供一種適用于復雜非均勻雜波下的CFAR檢測器,首先對檢測區域劃分參考窗,對相鄰的服從相同分布特征的參考窗進行融合;最后進行CFAR檢測時,選擇與待檢測單元所在融合后參考窗服從相同分布的若干分辨單元為參考窗,實現門限的計算。從而達到精度高、實用性強的目的。
本發明采用一種基于參考窗融合的地形分類算法來實現復雜非均勻雜波下的自適應CFAR檢測。該地形分類算法通過將雷達照射區域分為均勻的小區域,每個小區域作為一個參考窗,并對相同地形的參考窗進行融合,并對融合后的各個參考窗的地形進行編號,來得到整個雷達照射區域的地形分類。CFAR檢測器根據地形編號選擇與待檢測單元相同編號的分辨單元作為參考窗來實現,則所選擇的參考單元與待檢測單元具有IID特性。從而實現發明目的。
因而本發明的技術方案為一種適用于復雜非均勻雜波下的CFAR檢測器,包括以下步驟:
步驟1:接收雷達回波數據,根據雷達系統參數、照射角度及回波數據設定雷達回波數據平面服從瑞利分布、Log-Normal分布、Weibull分布或K分布中的某一種分布;
步驟2:將雷達照射區域均勻的分成N個參考窗,每個參考窗中包含q×r個分辨單元,利用AD監測器對各個參考窗進行判斷,確定其為均勻參考窗還是非均勻參考窗;
S21:定義一個參考窗內的分辨單元數據為x=[x1,…,xq×r]T∈RN,其中xi為第i個分辨單元,對參考窗內的分辨單元數據x排序得到x′1≤x′2≤…≤x′q×r,利用最大似然比估計參考窗x服從步驟1設定的分布類型的分布參數,將該分布參數代入參考窗x的假定累計分布函數F(xi)中,并利用F(xi)計算樣本的AD檢測量A2。
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