本文關(guān)鍵詞： 雷達知識庫 知識輔助 恒虛警檢測　出處：《現(xiàn)代雷達》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在非均勻雜波背景下,傳統(tǒng)的恒虛警檢測算法,比如CA-CFAR,所選擇的參考單元與待檢測單元往往無法滿足獨立同分布的條件,導致背景雜波功率水平的估計值存在偏差,使得檢測性能降低。針對上述問題,文中提出了一種基于雷達知識庫的知識輔助恒虛警檢測算法。首先,利用雷達環(huán)境知識來構(gòu)建動態(tài)的雷達知識庫;然后,利用雷達知識庫中的先驗信息來輔助參考單元的選擇,提高背景雜波功率水平的估計準確性,從而降低非均勻背景帶來的影響;最后,利用線性調(diào)頻連續(xù)波雷達采集的實測數(shù)據(jù)對該算法性能進行了驗證。結(jié)果表明:在非均勻雜波環(huán)境下,基于雷達知識庫的知識輔助恒虛警檢測算法比傳統(tǒng)算法有更好的檢測性能。
[Abstract]:Under the background of non-uniform clutter, the traditional CFAR detection algorithms, such as CA-CFAR, often choose the reference unit and the unit to be detected can not satisfy the condition of independent distribution. The estimation of background clutter power level is deviated, and the detection performance is reduced. To solve the above problems, a knowledge aided CFAR detection algorithm based on radar knowledge base is proposed in this paper. Using radar environment knowledge to construct dynamic radar knowledge base; Then, the priori information in radar knowledge base is used to assist the selection of reference units to improve the accuracy of power level estimation of background clutter, so as to reduce the influence of non-uniform background. Finally, the performance of the algorithm is verified by the measured data collected by the linear frequency modulation continuous wave radar. The results show that the proposed algorithm can be used in heterogeneous clutter environment. The Knowledge-based CFAR detection algorithm based on radar knowledge base has better detection performance than the traditional algorithm.
【作者單位】： 電子科技大學電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61301266,61170868,61201276) 中國中央大學基本研究基金資助項目(ZYGX2012Z001,ZYGX2013J012,ZYGX2014J013,ZYGX2014Z005) 中國博士后科學基金資助項目(2014M550465) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃資助項目(A1098524023901001063)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0引言傳統(tǒng)的恒虛警檢測算法通過估計背景雜波功率水平來計算檢測門限,其中經(jīng)典的單元平均恒虛警檢測器(CA-CFAR)就是取臨近待檢測單元兩側(cè)單元的雜波功率均值來確定檢測門限[1-3]。該方法需要參考單元與待檢測單元的雜波滿足獨立同分布的條件[4],而在實際情況中,探測環(huán)境復雜

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1479023