一种非均匀Weibull杂波背景中的CFAR检测器

发布时间：2021-02-11 04:53

　　针对传统恒虚警（CFAR）算法在非均匀环境下,待检测单元（CUT）与参考窗的分辨单元不具有独立同分布（IID）特性,检测器性能出现剧烈下降的问题,提出一种新的CFAR检测器。该检测器首先引入一种M-N杂波边缘二元积累实现非均匀杂波边缘提取;然后,对数据平面内相邻杂波边缘内的数据,利用一种地形特征分类算法实现对地形的分类编号;最后,根据地形编号选择与CUT相同地形的分辨单元作为参考单元实现CFAR检测,则所选择的参考单元与CUT具有IID特性。利用实测数据验证M-N杂波边缘二元积累检测算法和地形特征分类算法的有效性。计算机仿真证明:文中提出的CFAR检测器的性能,比传统CFAR检测器的性能有明显提升。 

【文章来源】：现代雷达. 2020,42(01)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

杂波边缘检测示意图

对于某个方位向(或距离向)的回波数据,利用1.1节中提出的杂波边缘检测算法,采用长度为N参考窗对数据平面进行滑窗处理,则每个分辨单元会进行N次杂波边缘检测,积累各个分辨单元在N次检测中出现杂波边缘的次数,当次数大于等于M时,则认为该分辨单元存在杂波边缘。图2给出了M-N杂波边缘二元积累检测的框图。考虑M-N杂波边缘二元积累检测的性能随着杂波边缘的个数的变化情况,图3给出了杂波边缘的检测概率随着杂波边缘个数变化曲线,数据平面内有400个分辨单元,采用滑窗长度N=32,取不同的M,两个相邻的杂波边缘之间参考单元的个数是随机的,一个窗长度中会出现两个或多个杂波边缘,做10 000次蒙特卡洛实验,结果如图3所示。

考虑M-N杂波边缘二元积累检测的性能随着杂波边缘的个数的变化情况,图3给出了杂波边缘的检测概率随着杂波边缘个数变化曲线,数据平面内有400个分辨单元,采用滑窗长度N=32,取不同的M,两个相邻的杂波边缘之间参考单元的个数是随机的,一个窗长度中会出现两个或多个杂波边缘,做10 000次蒙特卡洛实验,结果如图3所示。由图3可以看出,M-N杂波边缘二元积累检测能在参考窗中有两个或多个杂波边缘时,也可以正确检测出杂波边缘的位置,并且性能不受杂波边缘个数变化的影响,与参考窗内只有一个杂波边缘检测概率相同。

【参考文献】：
期刊论文
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[4]相关Weibull分布雷达杂波的建模与仿真[J]. 贺宏洲,景占荣,徐振华.  计算机仿真. 2009(07)
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本文编号：3028557