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基于知识辅助的恒虚警检测算法研究

崔凯  
【摘要】:恒虚警(CFAR)技术是雷达目标检测中的一种自适应门限检测算法,雷达系统通过CFAR保持虚警率恒定。为实现对待检单元的最优估计,待检单元与参考单元需满足独立同分布条件。但由于实际杂波环境中,杂波的非均匀性和多分布杂波环境的存在破坏了传统CFAR的适用条件,导致检测性能和虚警性能的下降。知识辅助(KA)技术通过挖掘环境和目标的先验知识,在信号处理过程中加入先验信息,能够有效提高信号处理性能。研究表明,杂波功率分布与对应区域的地形地貌密切相关。因而可近似认为拥有相同或相似地形的区域其杂波分布均匀。在CFAR检测中加入地形信息作为知识辅助,可以有效解决杂波的非均匀性问题。 本论文围绕基于知识辅助的CFAR检测,主要在以下几个方面开展工作: 1.研究了雷达信号检测中背景杂波的数学模型和目标回波的特性,研究了传统CFAR检测技术的背景、意义和框架,为后文的研究明确了方向和重点。 2.针对非均匀高斯杂波背景下的目标检测问题,研究了均值类CFAR和有序统计CFAR的原理和性能。在此基础上,将知识辅助引入到传统算法中,通过仿真验证了算法在非均匀环境下对虚警性能和检测性能的有效提升。 3.针对非高斯杂波环境下非均匀的检测问题,分析了Weibull和Log-normal两类双参数杂波分布模型,研究了两种分布下的最大似然、最优线性无偏估计和有序统计等CFAR算法的原理和性能。在此基础上,通过进一步引入知识辅助技术,使得对双参数模型的参数估计及检测算法性能得到提升,通过仿真验证了算法的有效性。 4.针对工程中杂波分布未知的情况,研究了基于Anderson-Darling拟合优度检验方法。在此基础上,对Anderson-Darling算法进行了计算复杂度优化,并设计了拟合冲突解决方法。同时,通过对辅助知识的利用,设计了针对杂波边缘的分布辨识方法。通过仿真实验验证了算法的有效性。 仿真验证了上述工作的有效性。结果表明,基于知识辅助的CFAR检测技术能够在保持恒虚警的同时有效检测目标。


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