恒虚警率处理技术作为雷达信号处理领域的重要研究内容,是雷达系统中实现目标自动检测的重要手段。随着无线电技术的不断发展,雷达面临的电磁环境越来越复杂,对目标检测方法的要求也越来越高。然而经典的恒虚警率处理方法仅适用于某些特定环境,很难在复杂背景中仍然保持良好的检测性能。因此,如何根据背景环境自适应地选择恒虚警率处理方法就成为了目标检测所面临的主要问题。本文主要对复杂背景下的自适应恒虚警率算法展开研究。本文首先介绍了两类经典的恒虚警率处理方法,包括均值类恒虚警率方法和有序统计量恒虚警率方法。其中,均值类恒虚警率方法主要讨论了单元平均恒虚警率方法、单元平均选大恒虚警率方法以及单元平均选小恒虚警率方法。文中根据几种经典恒虚警率方法的基本原理,通过仿真实验分析了它们在不同背景杂波环境下的检测性能,同时分析了它们的优缺点以及适用环境。自适应恒虚警率算法致力于提高复杂环境下目标检测性能,本文分别对变化指数恒虚警率方法和非均匀杂波估计恒虚警率方法这两种常规的自适应恒虚警率方法进行了深入研究,并且分析了它们在不同背景杂波环境下的性能。针对变化指数恒虚警率方法在多目标环境下性能恶化的问题,结合有序统计量和非均匀杂波估计恒虚警率方法对其进行了改进。仿真结果表明改进后的方法在均匀背景、杂波边缘以及多目标情况下都有着较好的检测性能。最后本文分别研究了基于神经网络以及K近邻算法的自适应恒虚警率处理方法。这两种方法的基本思路都是直接利用分类算法对待检测单元所属的背景类型进行判别,然后根据类型判断结果自适应地选择最适合当前环境的恒虚警率方法来进行处理。仿真结果表明,本文研究的这两种方法在均匀背景和多目标环境下都有着较好的检测性能,并且在杂波边缘也有着较好的虚警控制能力,从而证明这两种恒虚警率方法在复杂背景具有较强的适应性和稳健性,能够有效地提高雷达系统的目标检测性能。