雷达噪声中的信号检测与CFAR检测

雷达信号测试参数指标雷达信号测试是对雷达系统的各项参数进行评估和验证的重要手段。

通过对雷达信号的测试，可以了解雷达系统的性能表现，指导系统的优化和改进。

本文将从不同角度介绍雷达信号测试的参数指标。

1. 信号强度：信号强度是指雷达系统接收到的信号的功率大小。

信号强度的测量可以通过接收到的信号的电压或功率进行评估。

信号强度的大小直接影响雷达系统的探测能力和探测距离，强的信号可以提供更远的探测距离。

2. 信噪比：信噪比是指雷达系统中信号与噪声的功率比。

信噪比的高低直接影响雷达系统的探测能力和探测精度。

信噪比越高，系统的性能越好。

因此，对于雷达信号的测试中，需要评估信噪比的大小。

3. 雷达图像质量：雷达图像质量是指雷达系统生成的图像的清晰度和准确度。

图像质量的好坏直接影响着雷达系统的目标识别和跟踪能力。

在雷达信号测试中，需要评估雷达图像的分辨率、噪声水平、图像畸变等指标。

4. 探测概率和虚警概率：探测概率和虚警概率是评估雷达系统探测性能的重要指标。

探测概率是指雷达系统正确地探测到目标的概率，虚警概率是指雷达系统错误地将噪声或杂波识别为目标的概率。

探测概率和虚警概率的大小直接影响着雷达系统的可靠性和准确性。

5. 目标跟踪精度：目标跟踪精度是指雷达系统对目标的位置、速度等参数估计的准确程度。

目标跟踪精度的高低直接影响着雷达系统的目标追踪能力和目标识别能力。

在雷达信号测试中，需要评估目标跟踪误差、速度估计误差等指标。

6. 可用性和可靠性：可用性和可靠性是评估雷达系统性能的重要指标。

可用性是指雷达系统在给定时间内正常工作的概率，可靠性是指雷达系统在给定时间内完成任务的能力。

可用性和可靠性的高低直接影响着雷达系统的实际应用价值。

7. 频率稳定性：频率稳定性是指雷达系统中发射和接收信号的频率的稳定程度。

频率稳定性的好坏直接影响雷达系统的测量精度和探测距离。

在雷达信号测试中，需要评估雷达系统的频率稳定性。

总结起来，雷达信号测试的参数指标包括信号强度、信噪比、雷达图像质量、探测概率和虚警概率、目标跟踪精度、可用性和可靠性以及频率稳定性等。

雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程雷达技术是一种通过发送和接收电磁波来感知和探测目标的无线通信技术。

在雷达系统中，信号处理是非常重要的环节，它能够提取出目标的特征信息，并对目标进行识别。

本文将介绍雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程。

一、雷达信号处理的基本流程雷达信号处理是从雷达接收到的回波信号中提取目标信息的过程。

其基本流程可以分为以下几个步骤：回波信号接收、杂波抑制、脉冲压缩、目标检测和跟踪、特征提取和目标识别。

1. 回波信号接收雷达通过发射电磁波，并接收由目标反射回来的回波信号。

回波信号包含了目标的位置、距离、速度等信息。

在接收回波信号时，需要采用合适的天线和接收系统来接收信号，并进行放大和滤波处理。

2. 杂波抑制在接收到的回波信号中，除了目标所反射的信号外，还包含了一些其他无关的杂波信号。

杂波抑制的目的是将这些杂波信号降低到一个较低的水平，以减小对目标的干扰。

常用的杂波抑制方法包括滤波、干扰消除等。

3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的分辨能力和测距精度而进行的信号处理技术。

当发射的脉冲信号宽度较宽时，可以在接收端利用滤波器对回波信号进行压缩处理，使其变窄，并提高脉冲的能量密度。

4. 目标检测和跟踪目标检测是识别回波信号中是否存在目标的过程。

常用的目标检测算法有恒虚警率检测（CFAR）等。

目标跟踪是在连续的雷达回波信号中追踪目标的位置和运动状态。

常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。

5. 特征提取和目标识别特征提取是从目标的回波信号中提取出与目标特征相关的参数或特征。

可以利用这些特征对目标进行识别。

常用的特征包括目标形状、速度、散射截面等。

目标识别是根据特征将目标与其他物体进行区分和识别的过程。

常用的目标识别算法有支持向量机、神经网络等。

二、雷达信号处理技术的应用雷达信号处理技术在目标识别中有着广泛的应用。

以下是几个典型的应用领域：1. 军事领域雷达在军事领域中起着至关重要的作用。

一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法背景介绍SAR是一种高分辨率的成像雷达，具有全天时和全天候观测的能力。

利SAR图像进行目标检测与识别是现阶段SAR应用的研究热点。

SAR自动目标识别（ATR）系统主要包括预处理、预筛选、识别和分类等几个模块。

而在它们当中，有效的预筛选有助于在后续操作中节省大量的算力和时间，是十分重要的一环。

而在预筛选模块中，基于恒虚警率（CFAR）的舰船目标检测算法的应用最为广泛。

目前，海面舰船目标检测主要存在两个方面的难点：一是在复杂场景下（例如旁瓣、方位模糊、幻影、防波堤、强相干斑噪声和多目标环境等）对目标进行精确高效的检测比较困难，如图1所示；二是对受到自身的散射特性、环境和雷达设备参数等影响的弱目标的检测存在明显的性能瓶颈，限制了其工程应用。

图1 2017年2月25日，高分3号在UFS模式下获得的上海港附近海域的SAR图像团队工作针对该类问题，合肥工业大学艾加秋副教授等开展了一系列复杂环境下舰船目标检测算法的研究，在对各类CFAR检测器在复杂环境下的检测性能进行详细评估的基础上，设计了一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法（Improved Bilateral Constant False Alarm Rate, IB-CFAR）。

首先，针对传统的双边CFAR检测算法在遇到弱目标时容易发生漏检的问题，设计一种非均匀量化方法以提升弱目标内部的像素点间的相似度信息，从而提升舰船检测率；其次，针对双边CFAR在遇到连续的高强度异质点时，所得到的联合图像与实际图像的海况分布相差较远的问题，设计一种自适应强度、空间信息融合模型，将空间相似度、距离向和强度等信息进行融合，在不改变实际海况基本分布的基础上，最大程度地提升目标与周围杂波之间的对比度信息，在进一步提升检测率的同时，对舰船的结构信息进行精细化描述。

在各类复杂环境下提升目标和背景杂波对比度的效果图如图2、3所示。

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术，广泛应用于军事、航空航天以及民用领域。

雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术是在雷达应用过程中必不可少的环节，旨在提取目标信息并实现对目标的实时跟踪。

目标检测是雷达信号处理的第一步，其目的是从杂波中识别出目标信号。

在目标检测中，常用的方法有能量检测法、匹配滤波法和统计检测法等。

能量检测法是一种基于信号能量的方法，当接收到的信号能量超过一定阈值时，认为检测到了目标。

匹配滤波法则是将已知目标的参考信号与接收到的信号进行相关运算，通过寻找相关峰值来检测目标。

统计检测法则是基于统计学原理进行目标检测，利用雷达回波信号的统计特性来判断是否存在目标。

目标跟踪是在目标检测的基础上，对目标进行实时跟踪和预测。

雷达目标跟踪技术主要分为两类：点目标跟踪和航迹跟踪。

对于点目标跟踪，通常采用卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等滤波算法进行实时跟踪。

卡尔曼滤波器通过将目标位置和速度作为状态变量建立状态方程，并结合观测方程对目标进行预测和修正。

扩展卡尔曼滤波器则是对非线性系统进行近似线性化处理，将卡尔曼滤波器扩展到非线性系统上。

而航迹跟踪则是对目标的航迹进行预测和估计，常用的方法有最小二乘法、贝叶斯滤波法等。

在雷达信号处理中，还有一类重要的技术是目标特征提取。

目标特征提取是指从雷达回波信号中提取出与目标特征属性相关的信息。

常用的特征提取方法有时域特征、频域特征和小波变换等。

时域特征是指根据雷达回波信号的幅度、距离延迟、时间间隔等特征进行目标识别。

频域特征则是通过对雷达回波信号进行傅里叶变换，提取出目标的频谱特征。

小波变换则是将时域和频域结合起来，通过不同尺度波形进行目标特征提取。

目标检测与跟踪技术的研究在军事和民用领域有着广泛应用。

在军事领域，雷达目标检测与跟踪技术能够实现对目标的远程监视和侦察，为军事行动提供重要支持。

在民用领域，雷达目标检测与跟踪技术应用于航空交通管制、地震监测和气象预警等方面，对于保障公共安全和提高生活质量具有重要意义。

5.1(a)求时间宽度为τ、幅度为A 的理想矩形（视频）脉冲的匹配滤波器频率响应函数)(f H （假设脉冲在时间上从2/τ-延伸至2/τ+）。

(b)概画)(f H 对正频率的的幅度。

(c)概画视频匹配滤波器的输出，（直接观察比计算更容易得到结果。

）可以取0=m t 。

解：(a)矩形脉冲的频谱为：)(sin 2)(*2/2/2/2/22f S ff Af j e A dt e A f S ft j ft j ==-==----⎰πτππττττππ 所以，m ft j a e f f A G f H πτπτπ2sin )(-= (b) 概画)(f H 对正频率的的幅度如下：(c) 取0=m t ,概画视频匹配滤波器的输出如下：5.6 在式（5.1）中给出的匹配滤波器频率响应函数表达式里，常数a G 的单位是什么？解：由式（5.1）)2exp()()(*m a ft j f S G f H π-=，式中)2exp(m ft j π-部分没有单位，常数a G 的单位是能量的单位的倒数1()VT -。

5.9 （a ）画出相关接收机的方框图。

（b ）解释为什么在检测性能上相关接收机可以认为等同于匹配接收机。

（c ）如果可能，在什么情况下可以选择制造相关接收机而不是匹配接收机？解：（a ）输入信号()in y t 首先乘以发射信号的延迟的()R s t T -（R T 是估计的目标回波信号的时延估计值），然后把乘积通过低通滤波器完成积分。

（b ）（参看P211）因为匹配滤波器的输出是接收信号和发射信号的互相关函数，所以匹配滤波器和互相关接收机在数学上是等价的，在检测性能上相关接收机可以认为等同于匹配接收机。

（c ）在对单一时延R T 检验是否出现目标时，可以选择制造相关接收机而不是匹配接收机。

5.12 证明匹配滤波器的脉冲响应)]()([t t s G t h m a -=是它的频率响应函数)2exp()()(*m a ft j f S G f H π-=的傅立叶变换。

摘要雷达恒虚警技术，是雷达设计的关键技术之一。

本论文主要研究了各种恒虚警处理器在多种检测场景的性能分析以及对比。

根据高斯白噪声通过平方律检测器为指数分布的信号模型，仿真产生了目标遮蔽场景，杂波边缘场景。

通过单元平均恒虚警的算法，分析了单元平均恒虚警处理器在上述场景中的性能，研究了一些改进的处理器算法。

针对目标遮蔽效应，设计了单元平均选小恒虚警处理（SOCA CFAR）、审核式恒虚警处理器（Audit CFAR）、排序式恒虚警处理器（OS CFAR）。

针对杂波边缘效应，分别研究了单元平均选大恒虚警处理器（GOCA CFAR）、开关式恒虚警处理器（Switching CFAR）。

完成了算法编程及其评估。

验证了恒虚警算法的有效性和正确性。

研究了一种综合的处理方法VI CFAR处理器，完成了其在杂波边缘场景和目标遮蔽场景和其他处理器的对比分析，验证了这种处理的优点。

关键词恒虚警；检测场景；杂波边缘效应；目标遮蔽效应；单元平均；恒虚警处理器AbstractRadar CFAR technique, is one of the key technology of radar design.This paper mainly studies the various kinds of CFAR processors performance analysis and comparison of detecting scene. Under Gaussian white noise through the square-law detector for signals of the exponential distribution model, and obscured targets the simulation scene, clutter edge scene.Through cell average CFAR algorithms, analysis of cell average CFAR processor performance in the scene above, research a number of improved algorithm for processor. Targeting the shadowing effect, designed the average small selection CFAR processing unit (SOCA CFAR), audit-CFAR processor (Audit CFAR), sort-CFAR processor (OS CFAR). Edge effect for clutter, has studied cell average CFAR processor selection (GOCA CFAR), switch-CFAR processor (Switching CFAR). Completed algorithm programming and its evaluation.Verify the validity and correctness of the CFAR algorithm.Key words Detection of scene Clutter edge effects Target shadowing effects Cell averaging CFAR processor目录摘要 (I)Abstract................................................................................................................ I I第1章绪论 (5)1.1 课题背景 (5)1.2 课题来源、目的和意义 (5)1.3 主要研究内容 (6)1.3.1 均值类CFAR处理算法 (6)1.3.2 有序统计量类CFAR处理算法 (7)1.3.3 删除单元平均的CFAR处理算法 (7)1.4 本文结构 (7)第2章单元平均CFAR (8)2.1 单元平均CFAR的检测场景 (8)2.2 单元平均CFAR的概念 (10)2.2.1 单元平均CFARM门限的推导 (10)2.2.2 单元平均CFAR分析 (12)2.3 恒虚警损失 (13)2.4 单元平均CFAR的局限 (15)2.4.1 目标遮蔽效应 (15)2.4.2 自遮蔽效应 (18)2.4.3 杂波边缘效应 (20)2.5 本章小结 (21)第3章单元平均CFAR的改进算法 (22)3.1 均值类CFAR (22)3.1.1 单元平均选小CFAR (22)3.1.2 单元平均选大CFAR (24)3.1.3 开关式CFAR (26)3.2 有序统计类CFAR (28)3.2.1 排序式CFAR (28)3.2.2 审核式CFAR (31)3.3 一种综合的CFAR (32)3.3.1 VI CFAR原理介绍 (32)3.4 本章小结 (35)第4章CFAR的性能对比 (37)4.1 恒虚警率验证 (37)4.2 目标遮蔽效应下的性能对比分析 (37)4.3 杂波边缘效应下的性能对比分析 (40)4.4 本章小结 (43)结论 (44)致谢 (45)参考文献 (46)第1章绪论1.1课题背景雷达要探测的目标的周围经常存在着各种背景，例如各种地形，云雨，海浪及敌人施放的金属丝干扰等。

基于汽车毫米波雷达的 CFAR算法研究摘要：随着自动驾驶技术的不断演进，消费者、社会和政府将会提高对自动驾驶汽车的接受度，毫米波雷达频段控制新规的出台、自动驾驶新一代车型的推出和不断宣布进入造车领域的企业等都将推动自动驾驶行业的发展。

本文基于77GHz汽车毫米波雷达平台，其具有穿透能力强，可在雨雪等恶劣天气条件下使用、不受光影变化和背景变化影响的特点，介绍了汽车毫米波雷达的恒虚警检测原理，然后提供了两种工程上常用的CFAR算法：单元平均恒虚警率（CA-CFAR）和有序统计量恒虚警率（OS-CFAR）。

关键词：毫米波雷达；单元平均恒虚警率；有序统计量恒虚警率1.引言近年来，自动驾驶得到快速发展，随着谷歌、苹果、百度、阿里等科技巨头入局造车使这一行业的竞争更加激烈。

为了增加自动驾驶的可靠性，提高自动驾驶的社会接受度，首先提高驾驶员辅助系统（ADAS）的可靠性成为至关重要的一环，而毫米波雷达作为一种非接触式传感器，其穿透能力强、不受光影和背景变化影响、可在雨雪等恶劣天气条件下使用的特点成为ADAS中必不可少的传感器之一。

相较于视觉，其能够提供更加准确的速度和距离信息，且受环境等外界因素的影响远小于视觉，与此同时，毫米波雷达高集成度、小体积、低成本的特点相比于激光雷达更适合大规模的应用。

伴随着采用级联设计方案的下一代4D成像毫米波雷达批量生产上市使用，毫米波雷达的分辨率得到大幅提升，其在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。

恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下确定目标信号是否存在的技术。

雷达在检测目标时，雷达除了会接收到目标的信号，还会接收到杂波、噪声或者干扰信号。

毫米波雷达如何根据杂波、噪声这些背景信息自适应调整恒虚警检测的阈值来保证其具有稳定的恒虚警率是CFAR算法的关键。

本论文对毫米波雷达目标检测原理以及常用的CFAR算法进行了介绍，最后在真实环境下采集了ADC数据，对不同的CFAR算法性能进行了对比。

多基地雷达中双门限CFAR检测算法胡勤振;苏洪涛;周生华;刘子威【摘要】针对多基地雷达系统，该文为解决传统集中式检测算法数据传输率大的问题，根据广义似然比检测算法和自适应匹配滤波算法，提出两种双门限恒虚警率检测器：双门限广义似然比检测器和双门限自适应匹配滤波检测器。

首先各个局部雷达站将超过第1门限的局部检验统计量传送到融合中心。

然后融合中心根据局部雷达站传送的数据计算融合后的全局检验统计量，并与第2门限比较，得到最终的判决结果。

在各空间分集通道的信杂噪比假设相同的条件下，给出了双门限自适应匹配滤波检测器的虚警概率和检测概率的解析表达式。

仿真结果表明，两种双门限检测器在低数据率传输时能够保持较好的检测性能。

%For multisite radar system, to solve the data transmission rate problem, two kinds of Double Threshold Constant False Alarm Rate (DT-CFAR) detectors, the DT Generalized Likelihood Ratio Test (DT-GLRT) detector and the DT Adaptive Matched Filter (DT-AMF) detector, are proposed based on the GLRT and the AMF algorithms. Fisrt, the local test statistics which exceed the first threshold are transferred to the fusion center. Then, the global test statistic is obtained from the local test statistics and the final decision is made compared to the second threshold in the fusion center. The closed form expression for probabilities of false alarm and detection of the DT-AMF detector are also given when the Signal to Clutter plus Noise Ratios (SCNRs) are identical in the spatial diversity channels. Simulation results illustrate that the DT-CFAR detectors can maintain a good performance with a low communication rate.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2016(038)010【总页数】7页(P2430-2436)【关键词】雷达;双门限检测;恒虚警率检测;广义似然比检测;自适应匹配滤波【作者】胡勤振;苏洪涛;周生华;刘子威【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.51在多基地雷达系统中，为了获得某种准则下最优的检测性能，通常需要各个雷达站将接收的信号全部传输到融合中心，这无疑需要很大的通信传输带宽[1,2]。

在撰写本文之前，我们首先要了解ca-cfar和中标称化因子的概念。

ca-cfar是一种常见的雷达信号处理算法，用于检测目标并抑制干扰。

而中标称化因子则是在ca-cfar算法中用于计算阈值的重要参数。

本文将围绕着这两个概念展开，深入探讨ca-cfar中标称化因子的推导步骤。

1. ca-cfar算法简介ca-cfar算法是一种基于单元脉冲雷达信号处理的方法，它主要用于检测雷达图像中的目标并抑制干扰。

cfar代表了“恒虚警率”，即在保持虚警率恒定的情况下，最大化目标检测能力。

ca-cfar算法通过对雷达图像进行处理，识别并定位出可能的目标，为后续目标跟踪和识别提供重要支持。

2. 中标称化因子的意义在ca-cfar算法中，中标称化因子是用来计算阈值的重要参数。

它可以帮助我们确定阈值的临界值，从而在目标检测中实现良好的性能。

中标称化因子的选择对于算法的精度和鲁棒性至关重要，因此需要对其进行深入的推导和分析。

3. 中标称化因子推导步骤中标称化因子的推导是ca-cfar算法设计中的关键一步，它直接影响着算法的性能和稳定性。

推导中标称化因子需要从数学原理和信号处理算法的角度进行深入思考和分析。

先从一定概率密度函数的基本性质出发，通过公式推导、概率分布函数的变换等步骤，最终得到中标称化因子的表达式。

4. 个人观点和理解在我看来，中标称化因子的推导过程并不是一件简单的事情。

它需要对概率统计、信号处理等多个领域的知识有着扎实的理解和应用能力。

推导出的中标称化因子需要经过严格的验证和实验才能保证其有效性和合理性。

深入理解和熟练掌握中标称化因子的推导步骤对于接触ca-cfar算法的工程师和研究人员来说是至关重要的。

通过本文的全面探讨，我相信读者已经对ca-cfar中标称化因子的推导步骤有了更加深入的理解和掌握。

我希望本文能够帮助读者更好地应用和理解ca-cfar算法，提高雷达信号处理的能力和水平。

总结起来，ca-cfar中标称化因子的推导步骤是一个需要深入思考和严谨分析的过程，只有通过仔细的推导和验证，才能最终得到一个可靠的结论。