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雷达信号的恒虚警率检测
张鹏洲;龙腾
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】1997(011)003
【摘要】雷达信号的恒虚警率检测是雷达信号处理的重要组成部分。
本文首先论述了雷达信号恒虚警率检测的设计原理，分析了评价其性能的准则，在此基础上介绍了恒虚警率技术在雷达信号处理中的发展和应用。
最后概述了恒虚警率技术的研究动态。
【总页数】6页(P7-12)
【作者】张鹏洲;龙腾
【作者单位】北京理工大学;北京理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.523
【相关文献】
1.雷达信号恒虚警率处理方法分析 [J], 赵立志;张富强
2.双门限检测在宽带雷达恒虚警率检测中的应用 [J], 徐晖;郭启俊;刘宏伟
3.机场跑道异物监测雷达的杂波图恒虚警率检测 [J], 吴静;王洪;汪学刚
4.一种双参数雷达恒虚警率检测算法 [J], 杨安东;刘艳苹;林鹏
5.雷达恒虚警率检测算法综述 [J], 邹成晓;张海霞;程玉堃
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雷达原理笔记——恒虚警概率检测H1恒虚警概率检测技术是雷达设计过程中经常涉及到的问题。
由于噪声的存在，雷达在探测目标时不可避免地会出现虚警情况。
而这种虚警概率的高低则是反应雷达探测性能的重要指标。
“恒虚警检测”顾名思义就是在保证虚警概率一定的情况下，尽可能高的提高发现概率。
上图是，雷达设计过程经常用到的一个概率分布图。
一般来说，噪声都是服从0均值的高斯分布，其包络服从瑞利分布。
目标和噪声的包络服从莱斯分布（Rice分布）或者广义瑞利分布。
横坐标是对噪声电平归一化的回波信号电平（目标和噪声的包络电压）。
图中与纵坐标平行的虚线是雷达接收机的信号检测门限值，高于门限电平接收机认为接收到的是目标信号，判为有目标存在。
因此在图中可以直观看到，在虚线右边，信号和噪声的包络电压概率分布曲线和横坐标轴所围成的面积是对应的发现概率；而在虚线右边，噪声的包络电压概率分布曲线和横坐标轴所围成的面积是对应的虚警概率。
因此，提高检测门限，发现概率P d减小；降低检测门限，虚警概率P fa 增大。
因此，在实际设计过程中，需要根据具体使用情景权衡考虑。
需要注意的是：1. 噪声电平的包络的概率密度曲线是对噪声电平归一化后的，对所有的雷达设计均适用。
2. 图像的横坐标不是实际的雷达接收机检测信号所设置的信号电平。
而是在确定虚警概率和检测信噪比门限U R/σ后，再根据雷达实际的噪声电平得到信号检测对应的实际信号电平门限。
设信噪比检测门限实际雷达的噪声电平则信号电平门限值为：实际设计中雷达接收机的噪声基底不同，造成不同的原因主要有：1. 接收机带宽不同2. 接收机内部噪声温度不同易混淆点：提高雷达的检测门限，不影响接收机前端的噪声系数。
（这两个是毫不相关的概念）。
利用单元平均恒虚警检测器检测雷达信号摘要：恒虚警方法就是采用自适应门限代替固定门限，而且此自适应门限能随着被检测点的背景噪声、杂波和干扰的大小自适应地调整。
在杂波背景下，由于信号是非同态的，有时还是时变的，所以采用单元平均恒虚警检测器检测雷达信号。
关键字：雷达信号检测恒虚警概率检测概率0 引言在现代雷达信号处理中，为了提高雷达的性能，首先需要提高检测器输入端的信噪比及信干比，其措施是降低接收机的噪声系数，采用各种抑制杂波和抗干扰的措施等。
但是即使采用了上述方法，检测器输入端还会有噪声、杂波和干扰的剩余分量。
由于接收机内部噪声电平因模拟器件的影响而缓慢时变，杂波和干扰剩余也是时变的，且在空间非均匀分布，所以仍需要采用各种恒虚警方法来保证雷达信号检测具有恒虚警特性。
杂波在空间的分布是非同态的，有些还是时变的，不同区间的杂波强度也有大的区别。
因而杂波背景下的恒虚警检测器与噪声背景下的恒虚警检测器有着明显的差别，其杂波的平均值只能通过被检测点的邻近单元计算得到。
所以采用单元平均恒虚警检测器。
1 恒虚警检测的概述目前常用的雷达信号的恒虚警处理分为两大类，即噪声环境的恒虚警处理和杂波环境的恒虚警处理。
噪声环境的恒虚警处理适用于热噪声环境。
杂波环境的恒虚警处理既适用于热噪声环境，也适用于杂波干扰环境。
由于杂波环境的恒虚警处理存在恒虚警损失，所以目前的雷达信号恒虚警处理一般都有两种处理方式，根据干扰性质自动转换。
横虚警率处理器主要有两个性能指标：（1）恒虚警率性能，表明了恒虚警率处理器在相应的环境中实际所能达到的恒虚警率情况；（2）恒虚警率损失，雷达信号经过恒虚警率处理后，为了达到原信号的检测能力所需的信噪比的增加量。
2 单元平均恒虚警检测器的原理将输入信号i x 送到由()21L +个延迟单元构成的延迟线上，检测单元D 的两侧各L 个单元为参考单元。
将所有参考单元中的x 值求和后再除以2L 就可以得到被检测单元处杂波背景的均值估计ˆμ。
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。
步进频率高分辨雷达目标恒虚警检测技术研究的开题报告具体报告如下：一、研究背景和意义高分辨率雷达技术已经得到广泛应用，从而提高了雷达目标识别和跟踪的准确性。
然而，高分辨率雷达也会导致虚警率的增加，这既浪费了系统资源，也会干扰真实目标搜索和跟踪。
因此，减少高分辨率雷达虚警率的研究具有很高的实用价值和实际含义。
步进频率是一种常用的雷达信号处理技术，可以将高分辨率雷达数据进行时频分析，提高数据处理效率和准确性。
步进频率信号处理技术可以在大量处理雷达数据的同时有效地减少虚警率。
因此，研究基于步进频率的雷达虚警检测技术，可以提高雷达目标检测和跟踪的效率和准确度。
二、研究内容和方法本论文旨在研究基于步进频率的高分辨雷达目标恒虚警检测技术，采用以下方法：1. 针对步进频率信号处理技术的应用特点和虚警检测需求，建立步进频率信号处理模型和虚警检测模型。
2. 基于实现步进频率信号处理的算法，包括傅里叶变换、快速傅里叶变换、小波变换等算法，进而实现高分辨雷达数据的时频分析。
3. 分析各种可能的虚警来源及其特征，结合步进频率处理技术进行虚警抑制和消除。
4. 设计并实现基于步进频率的高分辨雷达目标恒虚警检测技术系统，并对系统效果进行试验和评估。
三、预期成果和意义1. 建立了基于步进频率的高分辨雷达目标恒虚警检测技术模型，提高了雷达目标识别和跟踪的准确性。
2. 针对高分辨率雷达虚警率高的问题，提出了一种有效的虚警抑制和消除方法，可以用于实际雷达数据处理中。
3. 基于研究成果，开发了符合实际使用需求的高分辨雷达目标恒虚警检测技术系统，改进了雷达高分辨率数据的处理效率和准确度，为实际应用提供了技术支持。
本研究成果将在高分辨雷达应用工程和相关领域得到广泛应用，促进雷达技术的发展和更新，具有重要的理论和应用意义。
