本文關(guān)鍵詞： 信號(hào)處理 滑窗式恒虛警 目標(biāo)檢測(cè)　出處：《紅外技術(shù)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法在非均勻噪聲環(huán)境下檢測(cè)性能嚴(yán)重下降的問(wèn)題,提出了一種自由滑窗式恒虛警檢測(cè)算法,在被檢測(cè)單元兩側(cè)各取N-1個(gè)參考單元作為初始自由參考窗,然后從左向右依次滑動(dòng)N次,得到N個(gè)滑窗,根據(jù)滑窗噪聲功率的平均值與被檢測(cè)參考單元功率值的比較結(jié)果,選擇相應(yīng)的滑窗噪聲功率平均值集合取均值,再乘以參數(shù)因子T得到比較門(mén)限閾值S,根據(jù)被檢測(cè)單元的功率與S進(jìn)行比較,確定是否為有效目標(biāo)。經(jīng)過(guò)與其他算法進(jìn)行仿真對(duì)比,該算法具有最優(yōu)的檢測(cè)性能,檢測(cè)率98.93%,誤檢率2.28%,并成功應(yīng)用于車輛開(kāi)門(mén)預(yù)警系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試,預(yù)警率大于98.10%,虛警率小于2.80%。結(jié)果表明,該算法提高了非均勻噪聲環(huán)境下目標(biāo)的檢測(cè)概率,具有良好的檢測(cè)性能。
[Abstract]:In order to solve the problem that the detection performance of traditional target detection algorithm in non-uniform noise environment is seriously degraded, a free sliding window CFAR detection algorithm is proposed, in which N-1 reference units are taken as the initial free reference window on both sides of the detected unit. Then N sliding windows are obtained from left to right. According to the comparison of the average noise power of the sliding window and the power of the detected reference unit, the average value set of the noise power of the corresponding sliding window is chosen to take the mean value. Then multiply the parameter factor T to get the comparison threshold threshold S, and compare the power of the detected unit with S to determine whether it is an effective target. Through simulation and comparison with other algorithms, the algorithm has the best detection performance. The detection rate is 98.93%, and the false alarm rate is less than 2.80. The detection rate is 98.93%, and the false alarm rate is less than 2.80. The result shows that the algorithm can improve the detection probability of the target in the non-uniform noise environment and has good detection performance, after testing, the early warning rate is more than 98.10 and the false alarm rate is less than 2.80.
【作者單位】： 安徽工程大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;奇瑞汽車股份有限公司前瞻技術(shù)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(91120307) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(KZ00215072)
【分類號(hào)】：TN957.51

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4 李t熜

本文編號(hào)：1543877