本文以机载前视雷达系统为背景,面向实际工程,主要对雷达检测背景进行分析,设计更适应于复杂杂波环境的雷达目标检测方法。机载雷达与地基雷达相比,它的视野更大,对低空慢速飞行目标的探测距离更远,机动性更强。但由于机载前视雷达的下视工作方式,使其回波具有很强的地物杂波,另外载机的运动和天线扫描方位的变化加剧造成了检测背景的复杂化。机载雷达检测背景中包含同质(均匀)/异质(非均匀)区域,导致检测背景中多类型杂波分布的同时存在,这些给机载雷达目标检测造成了很大困难。因此,本文对机载雷达检测背景环境的特点和目标检测遇到的难点进行了详细分析。根据机载雷达检测背景的复杂化和多样化特征,为解决机载雷达下视工作复杂杂波背景下雷达目标检测检测概率较低和虚警概率较高的问题,本文提出一种机载雷达基于背景在线信息提取的雷达目标检测系统。该系统包括机载雷达检测背景中的杂波特性和目标特性分析,检测背景区域分割,背景在线信息提取和多策略CFAR检测等部分。本文具体研究内容如下:1.对机载雷达的杂波特性和目标特性进行研究,介绍了检测背景呈现的复杂特征,分析均匀区域和非均匀区域产生的机理,另外对实测数据背景下目标在距离谱和多普勒谱方向上的展宽进行了分析,这些为后续的背景在线信息提取和目标检测奠定基础。2.介绍了两种机载雷达检测背景分割方法,基于同质/异质分布、统计分布差异的检测背景分类方法和基于杂波图像特征的检测背景分类方法。前者能够有效的度量不同区域的统计分布差异,将雷达检测背景分割为均匀区域和非均匀区域两个部分。基于杂波图像特征的背景分类是利用最大类间方差的方法,能够自动确定均匀区域和非均匀区域的分割门限值。通过对检测背景的分割,有利于对背景杂波分布的统计分析。3.介绍了机载雷达检测背景的在线信息提取方法,根据雷达检测背景的分类结果,统计分析了各区域检测背景的杂波分布特性,实现了检测背景(杂波)统计模型的识别和统计参数的估计,然后根据统计结果对检测背景数据进行指数归一化处理,实现检测背景的均匀化处理。4.根据背景在线信息提取的结果,提出一种自适应背景信息变化的CFAR(BIA-CFAR)检测方法。该方法能充分利用背景信息来调整设计检测器以提高机载雷达检测性能。并且通过仿真实验和实测数据检测分析,将基于背景在线信息提取的雷达目标检测方法与传统的雷达目标检测方法进行了对比,证明了其检测性能的提高。本文提出的基于背景在线信息提取的雷达目标检测方法,通过在线提取检测背景的信息,提高雷达检测器适应目标所处复杂背景环境的能力,形成自适应多策略CFAR检测系统,提高机载雷达目标的检测性能。