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摘 要：本文针对多目标检测的难题，结合COA-CFAR与GO-CFAR的优点，提出一种基于挖点的恒虚警检测处理实现方法。先基于背景杂波进行统计，在剔除强点目标，然后重新计算背景幅度进行检测。理论分析和试验结果表明，该方法在多目标背景下适应性更强。
关键词：恒虚警;挖点;检测
1 引言
恒虚警（ Constant false alarm rate，CFAR） 检测是雷达信号处理中的关键技术之一，即在一定杂波背景下，根据雷达系统给定的参数和要求，在保持恒定虚警概率的同时，实现目标自动检测，且使目标检测概率最大化。最为经典的CFAR 技术当属单元平均CFAR（Cell average CFAR，CACFAR）[1]，但当被检测单元处在非均匀杂波环境时，其性能会严重恶化[2-3]。单元平均选择大CFAR（ GO-CFAR）[4]改善了CA-CFAR 在杂波边缘背景下的检测性能; 而单元平均选小CFAR（ SO-CFAR）[5]及有序CFAR（ OS-CFAR）[6，7]則有效改善了CA-CFAR 在多目标时的检测性能。而COA-CFAR（剔除极值平均）在检测过程中剔除了参考单元中的极值点，在临近的多个目标检测时具有优势，同时由于经过均值处理，保留了CA-CFAR的性能，可以说COA-CFAR综合了CA-CFAR和CM-CFAR的处理方式，也继承了二者的优点，该方法在多目标环境、杂波边缘环境以及杂波均匀环境中都有较好的检测效果。本文提出GO-CFAR与COA-CFAR相结合的方法进行检测，尽可能的保证目标被检测出来。又可以避免杂波边缘检测性能恶化问题。
2 恒虚警检测方法
CFAR检测是通过自适应调整门限进行目标检测以保持恒定的虚警概率的一种检测方法。CFAR检测方案的基本假设是：参考单元为纯杂波并且参考单元的杂波与检测单元杂波具有相同的统计特性。如图1所示，参考单元和检测单元的检测量以串行方式进入长度为N/2的移位寄存器，寄存器的前N/2和后N/2个单元存储参考单元的检测统计量，中间寄存器存储待检测单元的检测统计量。图中的CFAR检测器从N个参考单元的检测统计量值中获得背景杂波的局部估计值Z。估计值Z乘以门限加权系数T产生恒虚警判决门限。检测单元的检验统计量与CFAR门限比较得出判决结果：如果大于门限T·Z，判定为检测单元有目标存在;如果不超过门限，判定为检测单元没有目标存在。门限加权系数T的确定依赖于在H0假定下检验统计量与局部估计值Z（随机变量）的概率密度函数。设N个参考单元得到的检测统计量分别是，依赖于不同的局部估计值Z的估计策略，可以得到不同的CFAR检测器。
根据目标尺寸的大小设定CFAR检测的保护单元数为左右各3个，背景单元数为左右各16个，确定挖点门限值，处理过程如下：
1）计算检测点左边和右边的平均值;
2）如果参考单元中存在点的幅度高于平均单元和挖点门限之和就将该点挖去;
3）重新计算挖点之后的参考单元的平均幅度;
4）计算左右平均门限的最大值，得到检测背景;
5）如果检测单元的幅度高于检测背景加上相对门限，就将该点的原始幅度和检测背景幅度输出。
3 基于挖点恒虚警检测性能试验
设置四辆卡车作为多目标场景，采用某雷达作机载挂飞试验验证，采集回波数据，分别采用GO-CFAR、基于挖点的GO-CFAR对数据进行处理。保护单元数取3，背景单元数取16，检测门限取14dB。下图3是机载挂飞回波脉冲压缩处理结果，场景内多个目标形成多个峰值点。
上图分别是基于GO-CFAR、挖点的GO-CFAR处理结果，基于挖点的GO-CFAR能够克服相邻强点目标的影响，确保检测性能。
4 结语
本文探讨了多目标条件下恒虚警检测处理方法，该方法先基于背景杂波进行统计，再剔除强点目标，在剔除强点的基础上重新计算背景幅度进行检测。理论分析和试验结果表明，该方法在多目标背景下适应性更强。
参 考 文 献
[1]Finn H M， Johnson R S. Adaptive detection mode withthreshold control as a function of spatially sampledclutter-level estimates[J]. RCA review， 1968， 29（ 3） ：414-464.
[2]Gandhi P P，Kassam S A. Analysis of CFAR processorsin non-homogeneous background[J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems，1988，24 （ 4 ） ：427-445.
[3] Aalo V A，Peppas K P，Efthymoglou G. Performance ofCA-CFAR detectors in nonhomogeneous positive alphastableclutter[J]. IEEE Trans on Aerospace and ElectronicSystems， 2015， 51（ 3） ： 2027-2038.
[4] Hansen V G，Sawyer J H. Constant false alarm rate processing in search radars[C]/ /Proc of the IEEE International Radar Conference. London，UK： IEEE，1973： 325-332.
[5] Trunk G V.Range resolution of targets using automatic detectors[J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems， 1978， 14（ 5） ： 750-755.
[6]Rohling H. Radar CFAR thresholding in clutter and multiple target situations[J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems， 1983， 19（ 4） ： 608-621.
[7] Shin Dongseung，Kim Jongdeog，Kim Jonguk， et al. Anchor based insertion sorting algorithm for OS-CFAR[C]/ /IEEE Radar Conference. Cincinnati，OH，US： IEEE， 2014： 391-394
关键词：恒虚警;挖点;检测
1 引言
恒虚警（ Constant false alarm rate，CFAR） 检测是雷达信号处理中的关键技术之一，即在一定杂波背景下，根据雷达系统给定的参数和要求，在保持恒定虚警概率的同时，实现目标自动检测，且使目标检测概率最大化。最为经典的CFAR 技术当属单元平均CFAR（Cell average CFAR，CACFAR）[1]，但当被检测单元处在非均匀杂波环境时，其性能会严重恶化[2-3]。单元平均选择大CFAR（ GO-CFAR）[4]改善了CA-CFAR 在杂波边缘背景下的检测性能; 而单元平均选小CFAR（ SO-CFAR）[5]及有序CFAR（ OS-CFAR）[6，7]則有效改善了CA-CFAR 在多目标时的检测性能。而COA-CFAR（剔除极值平均）在检测过程中剔除了参考单元中的极值点，在临近的多个目标检测时具有优势，同时由于经过均值处理，保留了CA-CFAR的性能，可以说COA-CFAR综合了CA-CFAR和CM-CFAR的处理方式，也继承了二者的优点，该方法在多目标环境、杂波边缘环境以及杂波均匀环境中都有较好的检测效果。本文提出GO-CFAR与COA-CFAR相结合的方法进行检测，尽可能的保证目标被检测出来。又可以避免杂波边缘检测性能恶化问题。
2 恒虚警检测方法
CFAR检测是通过自适应调整门限进行目标检测以保持恒定的虚警概率的一种检测方法。CFAR检测方案的基本假设是：参考单元为纯杂波并且参考单元的杂波与检测单元杂波具有相同的统计特性。如图1所示，参考单元和检测单元的检测量以串行方式进入长度为N/2的移位寄存器，寄存器的前N/2和后N/2个单元存储参考单元的检测统计量，中间寄存器存储待检测单元的检测统计量。图中的CFAR检测器从N个参考单元的检测统计量值中获得背景杂波的局部估计值Z。估计值Z乘以门限加权系数T产生恒虚警判决门限。检测单元的检验统计量与CFAR门限比较得出判决结果：如果大于门限T·Z，判定为检测单元有目标存在;如果不超过门限，判定为检测单元没有目标存在。门限加权系数T的确定依赖于在H0假定下检验统计量与局部估计值Z（随机变量）的概率密度函数。设N个参考单元得到的检测统计量分别是，依赖于不同的局部估计值Z的估计策略，可以得到不同的CFAR检测器。
根据目标尺寸的大小设定CFAR检测的保护单元数为左右各3个，背景单元数为左右各16个，确定挖点门限值，处理过程如下：
1）计算检测点左边和右边的平均值;
2）如果参考单元中存在点的幅度高于平均单元和挖点门限之和就将该点挖去;
3）重新计算挖点之后的参考单元的平均幅度;
4）计算左右平均门限的最大值，得到检测背景;
5）如果检测单元的幅度高于检测背景加上相对门限，就将该点的原始幅度和检测背景幅度输出。
3 基于挖点恒虚警检测性能试验
设置四辆卡车作为多目标场景，采用某雷达作机载挂飞试验验证，采集回波数据，分别采用GO-CFAR、基于挖点的GO-CFAR对数据进行处理。保护单元数取3，背景单元数取16，检测门限取14dB。下图3是机载挂飞回波脉冲压缩处理结果，场景内多个目标形成多个峰值点。
上图分别是基于GO-CFAR、挖点的GO-CFAR处理结果，基于挖点的GO-CFAR能够克服相邻强点目标的影响，确保检测性能。
4 结语
本文探讨了多目标条件下恒虚警检测处理方法，该方法先基于背景杂波进行统计，再剔除强点目标，在剔除强点的基础上重新计算背景幅度进行检测。理论分析和试验结果表明，该方法在多目标背景下适应性更强。
参 考 文 献
[1]Finn H M， Johnson R S. Adaptive detection mode withthreshold control as a function of spatially sampledclutter-level estimates[J]. RCA review， 1968， 29（ 3） ：414-464.
[2]Gandhi P P，Kassam S A. Analysis of CFAR processorsin non-homogeneous background[J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems，1988，24 （ 4 ） ：427-445.
[3] Aalo V A，Peppas K P，Efthymoglou G. Performance ofCA-CFAR detectors in nonhomogeneous positive alphastableclutter[J]. IEEE Trans on Aerospace and ElectronicSystems， 2015， 51（ 3） ： 2027-2038.
[4] Hansen V G，Sawyer J H. Constant false alarm rate processing in search radars[C]/ /Proc of the IEEE International Radar Conference. London，UK： IEEE，1973： 325-332.
[5] Trunk G V.Range resolution of targets using automatic detectors[J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems， 1978， 14（ 5） ： 750-755.
[6]Rohling H. Radar CFAR thresholding in clutter and multiple target situations[J]. IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems， 1983， 19（ 4） ： 608-621.
[7] Shin Dongseung，Kim Jongdeog，Kim Jonguk， et al. Anchor based insertion sorting algorithm for OS-CFAR[C]/ /IEEE Radar Conference. Cincinnati，OH，US： IEEE， 2014： 391-394