傳統(tǒng)恒虛警（CFAR）檢測(cè)算法采用滑窗結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),但在實(shí)際應(yīng)用中,該結(jié)構(gòu)的冗余操作會(huì)占據(jù)大量有限的雷達(dá)硬件資源。為解決上述問題,文中提出一種新的改進(jìn)二維CFAR檢測(cè)算法。該算法使用快速卷積結(jié)構(gòu)取代傳統(tǒng)CFAR算法的滑窗結(jié)構(gòu),從而可利用頻域特性對(duì)其進(jìn)行快速求解;同時(shí),考慮常規(guī)CFAR在面對(duì)鄰近多目標(biāo)情況時(shí)檢測(cè)性能急劇下降的問題,在卷積結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)新的卷積核用于改善判決能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:文中快速二維CFAR算法相比傳統(tǒng)CFAR算法在運(yùn)算量上有了極大的降低,還可以有效檢測(cè)鄰近目標(biāo),算法也易于在工程中實(shí)現(xiàn)。 

【文章來源】：現(xiàn)代雷達(dá). 2020,42(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

滑窗處理過程示意圖

典型的二維CA-CFAR工作流程如圖2所示。在計(jì)算過程中給定一滑窗模板,然后該模板在原始數(shù)據(jù)平面由左到右、由上至下(順序顛倒并不影響結(jié)果)依次滑動(dòng),并估計(jì)檢測(cè)閾值,最后生成閾值檢測(cè)模板,將閾值檢測(cè)模板與原始數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的測(cè)試單元進(jìn)行判決,若對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)值大于判決閾值,則視該點(diǎn)為運(yùn)動(dòng)目標(biāo),否則認(rèn)為是背景噪聲,重復(fù)此操作直至所有數(shù)據(jù)點(diǎn)檢測(cè)完畢。由以上基本的CA-CFAR處理流程可以知道,由于使用滑窗操作,且是逐點(diǎn)移動(dòng),根據(jù)上一小節(jié)分析結(jié)果可知,相同的數(shù)據(jù)點(diǎn)參與大量重復(fù)計(jì)算,因此在數(shù)據(jù)利用上是極為低效的。

一個(gè)基本的二維快速卷積CFAR結(jié)構(gòu)可以描述成如圖3所示流程,首先需要分別對(duì)卷積模板和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)零操作,目的是為保證數(shù)據(jù)具有相同大小,可以方便后續(xù)處理;然后,對(duì)二者各自獨(dú)立進(jìn)行傅里葉變換,之后由原始數(shù)據(jù)域處理轉(zhuǎn)為頻域處理,數(shù)據(jù)域的卷積操作對(duì)應(yīng)頻域就變成了點(diǎn)乘操作,即頻域卷積模板和頻域原始數(shù)據(jù)二者點(diǎn)乘,所得結(jié)果為閾值模板的頻域形式,將該模板做逆傅里葉變換可得到閾值模板數(shù)據(jù)域形式,但注意由于補(bǔ)零操作會(huì)導(dǎo)致邊界延伸,所以還需要對(duì)閾值模板去框處理;最后,將原始數(shù)據(jù)與閾值模板進(jìn)行比較判決。雖然該操作較滑窗結(jié)構(gòu)要復(fù)雜,但實(shí)際計(jì)算過程中由于將卷積操作轉(zhuǎn)換為點(diǎn)乘操作,所需運(yùn)算量會(huì)大幅降低。1.4 兩種結(jié)構(gòu)對(duì)比分析

【參考文獻(xiàn)】：
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