雷达原理笔记之恒虚警概率检测

恒虚警检测原理(二)恒虚警检测原理恒虚警检测是一种用于检测系统中恶意软件的方法。

它通过对可执行文件进行静态和动态分析，以识别其中的恶意行为。

本文将从浅入深地解释恒虚警检测的原理。

1. 什么是恒虚警检测？恒虚警检测是一种检测系统中恶意软件的方法，其核心理念是在恶意行为尚未发生时进行预警。

通过对可执行文件的分析，恒虚警检测可以预测软件在运行时可能会表现出的恶意行为，从而提前采取防范措施。

2. 恒虚警检测的原理恒虚警检测的原理基于以下几个步骤：静态分析静态分析是恒虚警检测的第一步。

在这一步骤中，恒虚警检测工具会对可执行文件进行逆向工程，解析其代码结构和逻辑。

通过分析代码中的相关特征，检测工具可以建立一个模型，用于判断软件是否具有恶意行为的倾向。

动态分析动态分析是恒虚警检测的第二步。

在这一步骤中，恒虚警检测工具会模拟软件的运行环境，并监视其行为。

通过跟踪软件的执行路径、系统调用和文件访问等行为，检测工具可以进一步验证其恶意行为的可能性。

恶意行为识别在静态和动态分析的基础上，恒虚警检测工具可以识别出软件中的恶意行为。

这些行为可以包括潜在的远程控制、病毒传播、文件破坏等威胁。

通过建立一个恶意行为库，检测工具可以将软件与已知的恶意行为进行对比，确定其是否存在恶意倾向。

3. 恒虚警检测的应用恒虚警检测在安全领域有着广泛的应用。

它可以用于检测恶意软件、防止系统被攻击和保护用户信息的安全等方面。

恒虚警检测可以在软件发布之前进行预警，从而提前采取相应的安全措施，减少恶意行为对系统的威胁。

4. 结论恒虚警检测是一种通过预警恶意行为的方法，通过静态和动态分析可执行文件，提前识别恶意行为。

这种检测方法在保护系统和用户安全方面发挥着重要作用。

随着恶意软件的不断进化，恒虚警检测也需要不断更新和改进，以适应不断变化的威胁。

成绩构成：平时20%（原理10%+系统10%，含考勤和课堂测试），期中30%，期末40%，课程设计10%。

雷达原理与系统（必修）知识要点整理第一章：1、雷达基本工作原理框图认知。

2、雷达面临的四大威胁3、距离和延时对应关系4、速度与多普勒关系（径向速度与线速度）5、距离分辨力，角分辨力6、基本雷达方程（物理过程，各参数意义，相互关系，基本推导）7、雷达的基本组成（几个主要部分），及各部分作用第二章雷达发射机1、单级振荡与主振放大式发射机区别2、基本任务和组成框图3、峰值功率、平均功率，工作比（占空比），脉宽、PRI（Tr），PRF（fr）的关系。

第三章接收机1、超外差技术和超外差接收机基本结构（关键在混频）2、灵敏度的定义，识别系数定义3、接收机动态范围的定义4、额定噪声功率N=KTB N、噪声系数计算及其物理意义5、级联电路的噪声系数计算6、习题7、AGC，AFC，STC的含意和作用第四章显示器1、雷达显示器类型及其坐标含义；2、A型、B型、P型、J型第五章作用距离1、雷达作用距离方程，多种形式，各参数意义，PX=？Rmax=？（灵敏度表示的、检测因子表示的等）2、增益G和雷达截面A的关系2、雷达目标截面积定义3、习题4、最小可检测信噪比、检测因子表示的距离方程5、奈曼皮尔逊准则的定义6、虚警概率、检测概率、信噪比三者关系，习题.（会看图查数）由概率分布函数、门限积分区间表示的各种概率形式；6.5 CFAR●什么是CFAR●慢变化CFAR的框图和原理●快变化CFAR的框图和原理，（左右平均、左右平均选大）●CFAR的边缘效应，图及分析7、为什么要积累，相参积累与非相参积累对信噪比改善如何，相参M~M倍。

8、积累对作用距离的改善，（方程、结论、习题）9、大气折射原因、直视距离计算（注意单位Km还是m）10、二次雷达方程、习题。

11、分贝表示的雷达方程，计算、习题，普通雷达方程的计算。

第六章距离测量1、R,tr,距离分辨力、脉宽、带宽关系2、最短作用距离、最大不模糊距离与脉宽、重频关系3、双重频判距离模糊、习题。

雷达恒虚警研究摘要：本文对雷达CFAR处理方法进行了综述 ,讨论了CFAR检测方法的方向:参量和非参量的 CFAR方法。

明确了空域 CFAR 处理的概念，并着重讨论了空域 CFAR 处理研究中 ML类、OS 类和自适应 CFAR 算法。

也简单介绍了时域CFAR处理和非参量CFAR处理的方法。

并且提到了分布式CFAR检测 ,阵列信号 CFAR处理 ,极化 CFAR处理等极具潜力的研究方向。

最后针对几种典型的恒虚警检测算法的性能、优缺点进行了讨论。

关键字：参量和非参量CFAR 空域CFAR 时域CFAR ML-CFAR OS-CFAR 自适应CFAR 性能分析Title：Method and Principle of Radar signal CFARAbstract：This paper reviews on the radar CFAR processing method, the direction of CFAR method for detection: parametric and non-parametric CFAR method. Make a clear concept of the spatial CFAR processing. And discusses the class ML, class OS and adaptive CFAR algorithm of the spatial CFAR. Also simply introduced the time domain CFAR processing method and non-parameteric CFAR processing. And mentioned the distributed CFAR detection, array signal processing of CFAR, research direction of polarization CFAR processing potential. Finally, the performance and advantages and disadvantages of several typical CFAR detection algorithm are discussed.Keywords：parametric and non-parametric CFAR spatial CFAR time domain CFAR ML-CFAR OS-CFAR adaptive CFAR performance analysis目次1 引言 (1)2 恒虚警处理方法的分类 (2)3 均值类（ML）CFAR处理 (3)3.1 单元平均（CA-CFAR）检测算法 (3)3.2 最大选择（GO-CFRA）检测算法 (4)3.3 最小选择（SO-CFAR）检测算法 (5)4 有序统计量（OS-CFAR）处理 (6)4.1 顺序统计量检测算法 (6)4.2 删除均值（CMLD-CFAR）有序统计量算法 (6)4.3 削减平均（TM-CFAR）有序统计量算法 (7)4.4 其他有序统计量算法 (7)5 自适应CFRA处理 (8)6 时域CFAR处理——杂波图CFAR检测 (9)7 非参量CFAR处理 (10)7.1 符号检测器 (10)7.2 Wilcox on检测器 (10)8 其他CFAR处理的研究 (11)8.1 频域 CFAR检测 (11)8.2 分布式 CFAR检测 (11)8.3 阵列信号CFAR检测 (11)8.4 极化CFAR检测 (11)8.5 多分层CFAR处理 (12)9 对均值类及有序统计量类算法的性能分析 (13)9.1 均匀杂波背景下的检测性能 (13)9.2 五种恒虚警方法的ADT (13)9.3 强干扰目标下的检测性能 (14)9.4 均值类（ML）的优缺点 (14)9.5 有序统计量类（OS）的优缺点 (15)结论 (16)致谢 (17)参考文献 (18)1 引言雷达是军事和民用领域主要的目标探测工具，它的主要目的是在各种干扰存在的杂波背景下检测出有用目标。

雷达信号处理恒虚警算法
雷达信号处理中的恒虚警算法是一种用于抑制卫星雷达系统中出现的虚假报警的方法。

在雷达系统中，由于一些干扰或者系统误差的影响，可能会导致虚假目标信号的出现，这对系统的可靠性和实用性都会造成一定的影响。

恒虚警算法通过对观测数据进行统计分析和处理，能够有效地抑制虚假目标信号，并提高系统的抗干扰能力。

该算法的主要步骤如下：
1. 数据采集：首先，系统需要对信号进行采集，获取雷达接收到的实际数据。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括信号滤波、去噪等操作，以消除干扰和噪声的影响。

3. 特征提取：通过对预处理后的数据进行分析和处理，提取出信号的特征信息，例如目标的速度、距离、强度等。

4. 虚警检测：基于特征提取的结果，设计一定的判决机制或者阈值判断方法，用于检测信号中是否存在虚假目标。

5. 抑制虚警：如果检测到了虚假目标信号，系统需要进行相应的抑制处理，可以是通过滤波、差分处理等方法。

6. 目标跟踪：如果虚警检测没有触发，系统可以进行目标的跟踪，并根据目标的轨迹进行进一步的分析和处理。

通过恒虚警算法的应用，可以提高雷达系统的工作效果，减少系统误报警的概率，提高系统的可靠性和实用性。

该算法在雷达信号处理领域有着广泛的应用。

基于恒虚警概率（CFAR ）的雷达回波目标检测技术1、恒虚警检测技术恒虚警检测基于纽曼—皮尔逊准则，即在保持虚警概率一定的条件下，使检测概率达到最大。

假设检波器输出为(n)Z()Z n =（1）其中(n)I 与(n)Q 为I 、Q 两路相干积分后的结果，忽略信号由于频差，码相位误差以及数据跳变造成的相干累积增益衰减，则在信号存在时服从莱斯分布，只有噪声时服从瑞利分布错误！未找到引用源。

假设检波器输出的值为v ，信号不存在时瑞利分布的概率密度函数为()2222,0,0n v Ray n v e v f v v σσ-⎧⎪≥=⎨⎪<⎩（2）当信号存在时服从莱斯分布，它的概率密度函数为()()222/2022, 00, 0n v A Ric n n v Av e I v f v v σσσ-+⎧⎛⎫≥⎪⎪=⎨⎝⎭⎪<⎩ （3）其中，A 为输入信号的幅值，0()I x 为第一类零阶修正贝塞尔函数。

两个分布的概率密度函数曲线如图所示图 错误！文档中没有指定样式的文字。

.1 瑞利分布与莱斯分布根据虚警概率fa p ，设判决门限值为t v 。

统计出信号不存在情况下超过门限的概率。

非相干积分值的概率密度概率密度函数222()tt nfa Ray v v p f v dveσ∞-==⎰ （4）由式（4）可以得出门限t v 和恒虚警率fa P的关系为t v =设定一个固定的虚警概率，一般为10-6已有或估计出当前噪声的功率，就可以得到门限值t v 使虚警概率恒定。

此时，信号的检测概率为()()222/2022tn td Ric v v A v nn n p f v dvvAv e I dv A Q σσσσ∞∞-+=⎛⎫= ⎪⎝⎭⎛= ⎝⎰⎰（5）式（5）为Marcum Q 函数，难以计算结果，对于虚警概率较小的情况，可使用高斯分布函数进行近似n n A A Q F σσ⎛⎛≈- ⎝⎝ （6）其中()F x 可由下式给出22()xF x d λλ-=⎰（7）公式（7）的近似结果较好，计算也比较简便，在实际中常用。

恒虚警检测基本原理
在雷达信号检测中，事先常常不知道目标在一定条件下的出现概率，也不知道一次漏检所造成的损失。

故在检测中常采用纽曼-皮尔逊准则：在给定虚警概率fa P H D P =)|(01条件下，使检测概率)|(11H D P 达到最大。

对于对于一给定的检测系统，输入信号及理想的判决结果可表示为：
)()(H 0t n t x =： 仅有噪声，表示无信号
)()()(H 1t n t s t x +=： 信号加噪声，表示有信号
从统计分析角度出发，有下列关系成立。

仅有噪声时，设噪声概率密度函数为 )|(0H x p ，因噪声电平超过判决门限T V 而造成虚警的概率 )|(01H D P 表示为：
dx H x p H D P T V ⎰+∞
=
)|()|(001
其中T V 由假定条件fa P H D P =)|(01决定。

信号和噪声同时输入时，设信号加噪声的概率密度函数为)|(1H x p ，则判决结果为1H 的概率)|(11H D P 可表示为：
dx H x p H D P T V ⎰+∞
=
)|()|(1
11 判决规则为：
001)
|()|(Λ>H x p H x p 判决结果为1H ）（T V ∝Λ0 001)
|()|(Λ<H x p H x p 判决结果为0H ）（T V ∝Λ0。

cfar检测原理CFAR（Constant False Alarm Rate，恒定虚警率）检测是一种用于雷达信号处理的算法，其目的是在不知道目标信号统计特性的情况下，自适应地检测雷达回波信号中的目标。

CFAR检测算法可以在背景噪声变化的情况下始终保持一个恒定的虚警率，因此在雷达信号处理中被广泛使用。

CFAR检测方法的核心思想是：先对雷达接收信号进行预处理，通过计算背景噪声的统计特性，获得一个适当的阈值值。

在此基础上，将阈值与接收到的信号进行比较，如果信号超过阈值，则被判定为目标信号。

CFAR检测算法的关键是如何确定阈值。

CFAR检测算法中常用的阈值确定方法有两种：一种是基于固定数量的参考背景噪声的方法，另一种是基于可调整的参考背景噪声的方法。

基于固定数量的参考背景噪声的方法中，首先需要选择一个参考窗口，该参考窗口中的背景噪声被认为是与待检测目标无关的信号。

通过在参考窗口中选取一定数量的背景噪声，则可以计算出一个固定的阈值。

然后将该阈值应用到整个雷达接收信号中，以检测其中的目标信号。

基于可调整的参考背景噪声的方法中，算法会根据信号的统计特性自适应地调整阈值。

具体来说，首先需要选取一个参考窗口，然后计算该窗口中信号的均值和方差。

然后，根据选择的虚警率，可以计算出一个调整因子。

最后，通过将调整因子乘以信号均值和方差，得到一个适当的阈值。

该方法可以更加准确地检测目标信号，但是计算量较大，所以使用较少。

总的来说，CFAR检测算法是一种自适应的雷达信号处理方法，其优点是能够在不知道目标信号统计特性的情况下，自适应地检测雷达回波信号中的目标。

其主要应用领域包括航空航天、无人机、车载雷达、雷达导航等。

恒虚警率检测算法
假设所有⽬标都根据Swerling I或II模型波动，那么杂波是独⽴且均匀分布（IID）的复杂⾼斯随机过程。

信号样本存储在划分为2N的窗⼝中，在平⽅律检测器中，每个单元由信号样本组成，定义为：
其中，xN = {xI，xQ}是xN的正交形式。

⽬标检测过程如下式所⽰：
假设H1表⽰被测单元中存在⽬标（信号加噪声和杂波），⽽假设H0表⽰背景单元中不存在⽬标，存在的噪声和杂波⽤Y0表⽰。

在平⽅律检测器中，此随机变量Y0随以下概率密度函数（pdf）呈指数分布，平均噪声功率为µ：
如果测试单元中有⽬标，则该函数可以描述如下，并且s是⽬标和杂波的信噪⽐（SCR）：
因此，阈值T始终被计算为以下乘积：
参数α是⽤于控制误报概率Pfa的⽐例因⼦，参数Z是对本地平均噪声和杂波功率的估计。

基于Neyman-Pearson引理，最优检测器的误报概率Pfa可描述为遵循⽬标模型是Swerling I：
检测概率为：
⽂章来源：2-D CFAR Procedure of Multiple Target Detection for Automotive Radar。