針對傳統(tǒng)恒虛警（CFAR）算法在非均勻環(huán)境下,待檢測單元（CUT）與參考窗的分辨單元不具有獨立同分布（IID）特性,檢測器性能出現(xiàn)劇烈下降的問題,提出一種新的CFAR檢測器。該檢測器首先引入一種M-N雜波邊緣二元積累實現(xiàn)非均勻雜波邊緣提取;然后,對數(shù)據(jù)平面內相鄰雜波邊緣內的數(shù)據(jù),利用一種地形特征分類算法實現(xiàn)對地形的分類編號;最后,根據(jù)地形編號選擇與CUT相同地形的分辨單元作為參考單元實現(xiàn)CFAR檢測,則所選擇的參考單元與CUT具有IID特性。利用實測數(shù)據(jù)驗證M-N雜波邊緣二元積累檢測算法和地形特征分類算法的有效性。計算機仿真證明:文中提出的CFAR檢測器的性能,比傳統(tǒng)CFAR檢測器的性能有明顯提升。 

【文章來源】：現(xiàn)代雷達. 2020,42(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

雜波邊緣檢測示意圖

對于某個方位向(或距離向)的回波數(shù)據(jù),利用1.1節(jié)中提出的雜波邊緣檢測算法,采用長度為N參考窗對數(shù)據(jù)平面進行滑窗處理,則每個分辨單元會進行N次雜波邊緣檢測,積累各個分辨單元在N次檢測中出現(xiàn)雜波邊緣的次數(shù),當次數(shù)大于等于M時,則認為該分辨單元存在雜波邊緣。圖2給出了M-N雜波邊緣二元積累檢測的框圖�？紤]M-N雜波邊緣二元積累檢測的性能隨著雜波邊緣的個數(shù)的變化情況,圖3給出了雜波邊緣的檢測概率隨著雜波邊緣個數(shù)變化曲線,數(shù)據(jù)平面內有400個分辨單元,采用滑窗長度N=32,取不同的M,兩個相鄰的雜波邊緣之間參考單元的個數(shù)是隨機的,一個窗長度中會出現(xiàn)兩個或多個雜波邊緣,做10 000次蒙特卡洛實驗,結果如圖3所示。

考慮M-N雜波邊緣二元積累檢測的性能隨著雜波邊緣的個數(shù)的變化情況,圖3給出了雜波邊緣的檢測概率隨著雜波邊緣個數(shù)變化曲線,數(shù)據(jù)平面內有400個分辨單元,采用滑窗長度N=32,取不同的M,兩個相鄰的雜波邊緣之間參考單元的個數(shù)是隨機的,一個窗長度中會出現(xiàn)兩個或多個雜波邊緣,做10 000次蒙特卡洛實驗,結果如圖3所示。由圖3可以看出,M-N雜波邊緣二元積累檢測能在參考窗中有兩個或多個雜波邊緣時,也可以正確檢測出雜波邊緣的位置,并且性能不受雜波邊緣個數(shù)變化的影響,與參考窗內只有一個雜波邊緣檢測概率相同。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3028557