论文部分内容阅读
由于雷达的实际背景环境复杂,所以背景环境不是均匀背景,而是包含目标、噪声、杂波、干扰等的复杂环境,如何从复杂的背景环境中提取目标信息显得尤为重要。雷达信号的恒虚警处理技术作为一种自适应阀值技术,被广泛应用于雷达目标的自动检测中。经过多年的发展和研究,CFAR检测技术的理论已经取得了很多成果,但大多数恒虚警检测器在不同的背景环境中很难实现性能的平衡,面临在杂波边缘环境下虚警概率增大和在多目标环境下检测性能明显下降的问题。本文在分析了现有恒虚警检测技术的基础上,针对复杂背景下的雷达恒虚警检测技术进行了研究。论文的主要工作如下:1)讨论了雷达信号检测领域常用的一些基本理论以及检测准则,为后续研究奠定基础。分析了均值类(ML)和有序统计类(OS)的恒虚警检测方法,并对其在均匀杂波背景、多目标杂波背景及杂波边缘背景下的性能进行了仿真和比较,为后续恒虚警检测器的性能评估提供了依据。2)深入分析了可变指数(VI-CFAR)恒虚警检测器的优缺点,针对VI-CFAR在杂波边缘背景下漏警概率增大和在多目标环境下检测性能严重下降的缺点进行研究。利用自适应删除平均(ACMLD)在多目标背景下优异的检测性能,将ACMLD和均值类CFAR方法结合,形成了几种新的改进方法。在分析比较各种改进方法的基础上,将性能最佳的改进型方法与VI-CFAR结合,形成了一种新的自适应恒虚警检测方法。仿真结果表明,改进的恒虚警检测方法在杂波边缘背景下能有效地控制虚警概率,同时在多目标背景下具有良好的检测性能,有效地解决了VI-CFAR在非均匀背景下存在的问题。3)针对多目标背景环境,将循环删除和CA-CFAR检测方法结合,形成了一种删除单元平均(CCA-CFAR)检测方法,是基于CA-CFAR检测方法上的改进,这种改进型检测方法不需要对距离单元进行排序处理,因此计算效率比有序统计类OS-CFAR方法更高效。将这种改进型检测方法与VI-CFAR检测器结合,形成一种新的检测方法。仿真结果分析表明,改进型检测方法在非均匀背景下具有良好的性能,可以有效地减少目标遮挡现象的发生,而且随着参考窗中干扰目标数目的增加,改进型方法的检测概率并没有出现明显的衰减仍然保持一个较好的水平,说明改进型检测方法在多目标环境下有更大的包容性。