雷达CFAR检测
Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析
Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析Pearson分布混响下模糊CFAR检测器是一种被广泛应用于雷达信号处理中的方法。
它通过对雷达信号的统计特性进行分析，实现有效的杂波抑制和目标检测。
本文将从以下几个方面对该方法的性能进行分析。
首先，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器的性能对于不同的输入信号具有不同的表现。
当输入信号的背景噪声较强时，该方法可以有效地抑制噪声，提高信号的信噪比。
但当输入信号存在混响或多径效应时，该方法可能会产生误检和漏检现象。
因此，在实际应用中需要根据不同的信号情况进行合理的参数选择和处理策略。
其次，该方法的性能也受到CFAR窗口参数的影响。
通常情况下，窗口大小越大，可以提高检测器的探测性能，但会降低其定位精度。
因此，需要在综合考虑探测性能和定位精度的基础上进行参数选择，以实现最佳检测结果。
此外，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器对于不同信号噪声比（SNR）的输入信号的性能也有所不同。
在较高的SNR 下，该方法可以实现较高的目标检测概率和较低的误检率。
然而，在SNR较低的情况下，该方法的性能表现可能会下降，误检率和漏检率可能会增加。
因此，在实际应用中需要根据实际情况进行参数选择和优化。
总体而言，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器是一种有效的雷达信号处理方法，可以实现对噪声的抑制和目标的检测。
然而，在实际应用中需要考虑多种因素的影响，综合考虑参数选择和优化，以实现最佳检测效果。
数据分析是指根据采集到的数据进行统计和计算，以得出有关数据的结论的过程。
在数据分析时，需要充分考虑数据的来源、采集方式、样本数量等因素，以确保分析的准确性和可靠性。
本文将通过列出相关数据并进行分析的方式来说明数据分析的流程和方法。
首先需要收集和整理数据。
数据可以通过设备、传感器、问卷调查等方式收集。
例如，假设我们希望分析某家电商在近一年内的销售情况，可以收集该电商的销售数据，包括每月销售额、销售量、销售渠道等信息。
雷达自动检测和cfar处理方法综述
雷达自动检测和cfar处理方法综述
雷达自动检测和CFAR处理方法是雷达信号处理中的重要研究方向。
本文将对雷达自动检测和CFAR处理方法进行综述，包括其基本原理、常用算法和应用领域等方面进行介绍。
首先，本文将介绍雷达自动检测的基本原理。
雷达自动检测是指从雷达回波信号中自动检测出目标信息的过程。
其基本原理是通过对接收到的雷达回波信号进行信号处理，提取出目标信号的特征，并与噪声信号进行区分，从而实现目标的自动检测。
接着，本文将介绍常用的CFAR处理方法。
CFAR处理是一种基于雷达回波信号的背景噪声特性进行目标检测的方法。
其基本原理是利用已知背景噪声分布的统计特性来估计背景噪声的均值和方差，并将其用于检测目标信号。
本文还将介绍常用的CFAR算法，包括常规CFAR、底层CFAR、二维CFAR、维纳滤波CFAR等。
这些算法各有优缺点，在不同的实际应用场景中选择合适的算法将有助于提高雷达自动检测的准确性和鲁棒性。
最后，本文将介绍雷达自动检测和CFAR处理方法的应用领域，包括雷达目标识别、航空航天、军事侦察等方面。
这些应用领域对于雷达自动检测和CFAR处理方法提出了更高的要求，因此对于这些领域的研究将有助于提高雷达自动检测和CFAR处理方法的应用水平。
总之，本文将对雷达自动检测和CFAR处理方法进行全面综述，有助于读者对该领域的认识和理解。
cfar检测原理matlab -回复
cfar检测原理matlab -回复CFAR（Constant False Alarm Rate）是一种常用的雷达信号检测算法，主要用于在复杂背景噪声下提高雷达系统的探测性能。
CFAR检测算法通过自适应地调整检测门限来保持恒定的虚警率，从而在不同环境条件下实现可靠的目标检测。
CFAR检测原理基于目标和背景的统计特性之间的差异。
它利用了背景噪声在统计上是随机的这一特点，通过估计背景噪声的统计参数并以此来确定门限值。
CFAR方法可以通过在雷达图像上移动窗口来逐个像元地进行处理，从而检测到目标的存在。
下面我们将详细介绍CFAR检测算法的原理及其在MATLAB中的实现步骤。
CFAR检测算法的原理可以分为以下几步：1. 数据预处理：首先，我们需要对原始雷达数据进行预处理，包括去掉直流分量、调整数据范围和增加滤波器等。
这些操作旨在提取有效的信号，减小背景噪声的影响。
2. 确定窗口大小和形状：在CFAR检测算法中，我们需要选择窗口的大小和形状。
窗口的大小决定了检测算法的灵敏度和分辨率，而窗口的形状决定了背景噪声估计的准确性。
通常情况下，窗口的大小应根据目标的大小来选择，而窗口的形状可以选择矩形、圆形等。
3. 估计背景噪声统计参数：在CFAR检测算法中，我们需要通过估计背景噪声的统计参数来确定检测门限。
常用的估计方法包括计算窗口内像素的均值、中值等。
这些统计参数可以反映出背景噪声的分布特点，从而实现准确的目标检测。
4. 计算检测门限：一旦背景噪声的统计参数得到估计，我们就可以使用它们来计算检测门限。
门限值通常根据期望的虚警率来确定，例如，我们可以选择保持低于0.1的虚警率。
具体计算方法可以根据具体的CFAR算法而有所不同。
5. 目标检测：一旦检测门限值确定，我们就可以利用它来进行目标检测。
通过在雷达图像上移动窗口，并计算每个窗口内像素的统计参数，我们可以与先前计算的门限进行比较。
如果窗口内的统计参数超过了门限值，则判断该窗口内存在目标。
雷达CFAR检测的仿真研究
雷达CFAR检测的仿真研究郝迎春;陈客松【摘要】杂波背景中区分出有用目标回波的恒虚警（CFAR）检测技术，是直接影响雷达性能的关键技术之一。
主要研究了CFAR检测的基本理论，重点研究了ML 类CFAR算法中的邻近单元平均恒虚警（CA—CFAR）的检测算法，推导了其检测概率和虚警概率表达式，通过计算机仿真比较了在不同窗长情况下的检测门限。
%The CFAR detection technology which can differentiate the target echo pulse from the clutter is the key technology of the radar performance. The basic theory of the CFAR specially the CA-CFAR detection algorithm is studied, the formula of the false alarm and the discovery probability are deduced, and the threshold coefficients for different window length are compared by the simulation.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2012(037)001【总页数】3页(P78-80)【关键词】雷达;目标检测;恒虚警;门限【作者】郝迎春;陈客松【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都611731;电子科技大学电子工程学院,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言在定位系统中，雷达起着关键作用。
雷达定位主要测量目标的两个信息——距离和角度。
有了目标相对雷达的距离信息和角度信息，就可以知道目标相对雷达的位置，从而实现定位。
在雷达检测目标过程中，回波信号往往淹没在接收机热噪声或杂波中。
基于恒虚警门限的雷达信号检测技术
基于恒虚警概率（CFAR ）的雷达回波目标检测技术1、恒虚警检测技术恒虚警检测基于纽曼—皮尔逊准则，即在保持虚警概率一定的条件下，使检测概率达到最大。
假设检波器输出为(n)Z()Z n =（1）其中(n)I 与(n)Q 为I 、Q 两路相干积分后的结果，忽略信号由于频差，码相位误差以及数据跳变造成的相干累积增益衰减，则在信号存在时服从莱斯分布，只有噪声时服从瑞利分布错误！未找到引用源。
假设检波器输出的值为v ，信号不存在时瑞利分布的概率密度函数为()2222,0,0n v Ray n v e v f v v σσ-⎧⎪≥=⎨⎪<⎩（2）当信号存在时服从莱斯分布，它的概率密度函数为()()222/2022, 00, 0n v A Ric n n v Av e I v f v v σσσ-+⎧⎛⎫≥⎪⎪=⎨⎝⎭⎪<⎩ （3）其中，A 为输入信号的幅值，0()I x 为第一类零阶修正贝塞尔函数。
两个分布的概率密度函数曲线如图所示图 错误！文档中没有指定样式的文字。
.1 瑞利分布与莱斯分布根据虚警概率fa p ，设判决门限值为t v 。
统计出信号不存在情况下超过门限的概率。
非相干积分值的概率密度概率密度函数222()tt nfa Ray v v p f v dveσ∞-==⎰ （4）由式（4）可以得出门限t v 和恒虚警率fa P的关系为t v =设定一个固定的虚警概率，一般为10-6已有或估计出当前噪声的功率，就可以得到门限值t v 使虚警概率恒定。
此时，信号的检测概率为()()222/2022tn td Ric v v A v nn n p f v dvvAv e I dv A Q σσσσ∞∞-+=⎛⎫= ⎪⎝⎭⎛= ⎝⎰⎰（5）式（5）为Marcum Q 函数，难以计算结果，对于虚警概率较小的情况，可使用高斯分布函数进行近似n n A A Q F σσ⎛⎛≈- ⎝⎝ （6）其中()F x 可由下式给出22()xF x d λλ-=⎰（7）公式（7）的近似结果较好，计算也比较简便，在实际中常用。
多假目标干扰对CFAR检测雷达的压制距离分析
Ｊｏ ｕ ｒ ｎ ａｌ ｏ ｆ Ｓ ｐａ ｃ ｅ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ ＴＴ＆ Ｃ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖｏ １ ． ３ ２ Ｎｏ ． ２
Ａ ｐｒ ．２ Ｏ１ ３
２ ０ １ ３年 ４月
多 假 目标 干 扰 对 Ｃ Ｆ ＡＲ 检 测 雷 达 的压 制 距 离 分 析
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ７ ６ ４ ２ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４—５ ６ ２ Ｏ ． ２ Ｏ １ ３一Ｏ ２一Ｏ １ ７ ７—０ ５
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ０ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｄｅ ｎ ｉ ａ ｌ Ｄｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ０ ｆ ＭＦ Ｔ Ｊ ａ ｍｍ ｉ ｎ ｇ ａ ｇ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ
ｊ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｉ ｓ ｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ｅ ｄ ． Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｉ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ＭＦ Ｔ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｓ ｈ ｏ ｗｓ
达 的压 制 距 离概 念 。 首 先 ， 根据 Ｃ Ｆ ＡＲ检 测 原 理 ， 分 析 在 不 同 密度 多假 目标 干 扰 下 的 雷 达 Ｃ Ｆ ＡＲ检 测 门 限 ； 在 此 基
础上 ， 分析 多假 目标 压 制 距 离的 产 生原 理 ， 推 导 了在 一 定 密 度 多假 目标 干 扰 下 的 压 制 距 离 ； 最 后 通 过 分 析 假 目标 密
ＣＦＡＲ Ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒａ ｄ ａ ｒ ｓ
ＺＨ ＥＮＧ Ｇｕ ａ ｎｇ ｙｏ ｎｇ ， Ｗ ＡＮＧ Ｈ ｕａ ｂｉ ｎｇ ， ＸＩ Ｅ Ｘｉ ａ ｏ ｂｏ
多基地雷达中双门限CFAR检测算法
多基地雷达中双门限CFAR检测算法胡勤振;苏洪涛;周生华;刘子威【摘要】针对多基地雷达系统，该文为解决传统集中式检测算法数据传输率大的问题，根据广义似然比检测算法和自适应匹配滤波算法，提出两种双门限恒虚警率检测器：双门限广义似然比检测器和双门限自适应匹配滤波检测器。
首先各个局部雷达站将超过第1门限的局部检验统计量传送到融合中心。
然后融合中心根据局部雷达站传送的数据计算融合后的全局检验统计量，并与第2门限比较，得到最终的判决结果。
在各空间分集通道的信杂噪比假设相同的条件下，给出了双门限自适应匹配滤波检测器的虚警概率和检测概率的解析表达式。
仿真结果表明，两种双门限检测器在低数据率传输时能够保持较好的检测性能。
%For multisite radar system, to solve the data transmission rate problem, two kinds of Double Threshold Constant False Alarm Rate (DT-CFAR) detectors, the DT Generalized Likelihood Ratio Test (DT-GLRT) detector and the DT Adaptive Matched Filter (DT-AMF) detector, are proposed based on the GLRT and the AMF algorithms. Fisrt, the local test statistics which exceed the first threshold are transferred to the fusion center. Then, the global test statistic is obtained from the local test statistics and the final decision is made compared to the second threshold in the fusion center. The closed form expression for probabilities of false alarm and detection of the DT-AMF detector are also given when the Signal to Clutter plus Noise Ratios (SCNRs) are identical in the spatial diversity channels. Simulation results illustrate that the DT-CFAR detectors can maintain a good performance with a low communication rate.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2016(038)010【总页数】7页(P2430-2436)【关键词】雷达;双门限检测;恒虚警率检测;广义似然比检测;自适应匹配滤波【作者】胡勤振;苏洪涛;周生华;刘子威【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.51在多基地雷达系统中，为了获得某种准则下最优的检测性能，通常需要各个雷达站将接收的信号全部传输到融合中心，这无疑需要很大的通信传输带宽[1,2]。
cfar检测原理
cfar检测原理CFAR（Constant False Alarm Rate，恒定虚警率）检测是一种用于雷达信号处理的算法，其目的是在不知道目标信号统计特性的情况下，自适应地检测雷达回波信号中的目标。
CFAR检测算法可以在背景噪声变化的情况下始终保持一个恒定的虚警率，因此在雷达信号处理中被广泛使用。
CFAR检测方法的核心思想是：先对雷达接收信号进行预处理，通过计算背景噪声的统计特性，获得一个适当的阈值值。
在此基础上，将阈值与接收到的信号进行比较，如果信号超过阈值，则被判定为目标信号。
CFAR检测算法的关键是如何确定阈值。
CFAR检测算法中常用的阈值确定方法有两种：一种是基于固定数量的参考背景噪声的方法，另一种是基于可调整的参考背景噪声的方法。
基于固定数量的参考背景噪声的方法中，首先需要选择一个参考窗口，该参考窗口中的背景噪声被认为是与待检测目标无关的信号。
通过在参考窗口中选取一定数量的背景噪声，则可以计算出一个固定的阈值。
然后将该阈值应用到整个雷达接收信号中，以检测其中的目标信号。
基于可调整的参考背景噪声的方法中，算法会根据信号的统计特性自适应地调整阈值。
具体来说，首先需要选取一个参考窗口，然后计算该窗口中信号的均值和方差。
然后，根据选择的虚警率，可以计算出一个调整因子。
最后，通过将调整因子乘以信号均值和方差，得到一个适当的阈值。
该方法可以更加准确地检测目标信号，但是计算量较大，所以使用较少。
总的来说，CFAR检测算法是一种自适应的雷达信号处理方法，其优点是能够在不知道目标信号统计特性的情况下，自适应地检测雷达回波信号中的目标。
其主要应用领域包括航空航天、无人机、车载雷达、雷达导航等。
几种CFAR方法在不同杂波区下的性能分析
几种CFAR方法在不同杂波区下的性能分析摘要：恒虚警处理是在雷达目标信号检测中非常重要的一种信号处理方法，可以在目标背景起伏变化的情况下动态调整阈值，保持雷达恒定的虚警率，提高目标检测概率。
本文中利用某雷达实采数据分析了快门限经典CFAR（GO-CFAR）、快门限长CFAR（Long-CFAR）、OS-CFAR在不同杂波区下的恒虚警性能。
关键词：雷达；恒虚警；信号处理；杂波一、引言雷达的探测目标通常都处于噪声、地物/云雨杂波、干扰等背景环境中，如果采用固定门限，在背景环境变化剧烈时会导致虚警率急剧变化，影响雷达的探测性能。
CFAR处理技术是在雷达自动检测中为检测策略提供检测阈值并且使杂波和干扰对系统的虚警概率影响最小化的信号处理算法。
[1]Harold M. Finn等人在1968年提出了在均匀背景下，通过对目标前后特定距离单元的均值进行估计来求得目标背景的杂波功率，被称为单元平均CFAR（CA-CFAR）。
这种均值类CFAR方法在均匀背景下可获得很好的性能。
[2]但该类方法在杂波边缘等背景环境剧烈变化的情况下性能会变差。
OS-CFAR是一种排序类的CFAR方法，该方法不对背景功率进行平均，取而代之的是通过对参考单元进行排序后，选择第k个值作为背景功率，以解决均值类方法在多目标及杂波边缘等环境中性能下降问题。
该方法受k值的选取影响较大，可能会有较大的恒虚警损失。
本文中，将对某雷达实采数据，使用快门限经典CFAR（GO-CFAR）、快门限长CFAR（Long-CFAR）、OS-CFAR分别进行处理，以分析几种方法在不同杂波区下的恒虚警性能。
二、杂波图区域划分为了简化对CFAR检测的性能分析，Rohling使用杂波图将杂波背景分为均匀区、杂波边缘、杂波区三种区域[3]。
对三种区域的定义如下：(1)均匀区：此区域为参考滑窗中统计平稳的杂波背景;(2)杂波边缘：此区域为特性不同的背景区域间的过渡区;(3) 非均匀区：此区域为参考滑窗中非均匀杂波的背景。
cfar翻转法
cfar翻转法CFAR（Constant False Alarm Rate）翻转法，是一种在雷达目标检测中常用的算法。
CFAR算法可以根据环境的背景噪声自适应地设置阈值，从而实现在保持一定虚警率的前提下，提高雷达系统的目标检测能力。
CFAR翻转法的核心思想是通过对环境的背景进行分析和建模，来确定合适的阈值。
这种方法主要分为两个步骤：建立背景模型和目标检测。
首先，CFAR翻转法需要建立背景模型。
背景模型是根据雷达接收到的信号进行统计分析得到的。
在信号处理中，我们通常使用一种称为滑动窗口的技术来获取一定时间段内的信号幅值。
通过对信号的滑动窗口分析，我们可以获得一定时间段内的背景信号分布情况。
通常情况下，背景信号服从高斯分布。
因此，我们可以通过计算均值和方差来描述背景信号的统计特性。
接下来，CFAR翻转法进行目标检测。
在进行目标检测时，我们需要根据背景模型来确定合适的阈值。
首先，我们选择一个适当大小的检测窗口。
在检测窗口中，我们分析窗口内的信号幅值分布情况。
然后，我们计算窗口内信号的均值和方差，并进行统计分析。
根据背景模型，我们可以得到一个合适的阈值，使得在虚警率为常数的情况下，目标被检测的概率最大化。
在进行目标检测时，我们通常选择一个概率密度比较高的阈值作为目标检测的门限。
如果窗口内的信号幅值超过了这个门限，那么我们就认为这个窗口内存在目标。
CFAR翻转法在实际应用中具有比较好的性能。
相比于传统的固定阈值方法，CFAR翻转法可以自适应地调整阈值，可以更好地适应目标检测环境的变化。
实验结果显示，CFAR翻转法可以在保持一定虚警率的前提下，提高目标检测的准确性和性能。
总的来说，CFAR翻转法是一种在雷达目标检测中常用的自适应阈值方法。
该方法通过对环境的背景进行建模，并根据背景模型确定合适的阈值，从而实现在一定虚警率下提高目标检测的能力。
CFAR翻转法在实际应用中具有较好的性能，能够适应不同环境条件下的目标检测需求。
cfar技术
cfar技术在现代军事中，雷达侦察技术得到广泛应用，在战场上起着至关重要的作用。
然而，传统雷达存在一些不足，比如容易受到自身干扰等问题。
因此，研究人员为了解决这一问题，推出了CFAR技术。
CFAR是“恒虚警率自适应检测”（Constant False Alarm Rate）的缩写，是一种具有自适应特性的信号侦测和处理技术。
它的作用是通过对接收信号和周围噪声进行分析，从而实现自适应地检测目标信号。
1. CFAR技术的基本原理CFAR技术的工作原理基于以下两个因素：（1）被测目标与其他物体产生不同的返回信号；（2）由于自然环境的影响，信号不可避免地受到干扰。
为了实现目标信号的有效检测，CFAR技术将信号与噪声分开处理。
首先，它先将信号和噪声分别进行统计，然后利用一个特殊的算法来检查信号和噪声的差异。
利用这种算法，可以将噪声的影响最小化，从而提高目标信号的可靠性和准确性。
2. CFAR技术的实现过程（1）数据收集和处理首先，需要对传感器所收集到的数据进行处理。
这个过程可以在雷达中或电子计算机中完成。
随着技术的发展，现在很多雷达都可以掌握包括多普勒频率分析在内的复杂分析技能。
（2）挑选截断点对数据进行分析后，需要挑选所谓的截断点（Threshold）来区分信号和噪声。
截断点的选择应该基于所需的虚警率和检测能力。
另外，在选择截断点时也需要考虑合理利用设备资源。
（3）检测目标信号经过第二步的筛选后，CFAR技术会分析数据并检测可能存在的目标信号。
程序会计算信号能量然后与噪声和截断点之间的关系进行比较。
如果目标信号能量超过了截断点，则认为它是一个有效的目标。
3. CFAR技术的应用前景CFAR技术的应用前景非常广泛。
它可以应用于雷达、红外、激光雷达、无线电通信等多个领域。
现阶段，CFAR技术主要用于军用领域，但也有越来越多的应用于民用领域。
比如说，实现自动驾驶时，就需要利用雷达技术来实现车辆的环境感知。
总之，CFAR技术被广泛应用于现代军事和民用领域，它的出现，使战场上的侦察工作更加科学和准确，同时也提高了雷达等设备的效率和可靠性。
基于汽车毫米波雷达的CFAR算法研究
基于汽车毫米波雷达的 CFAR算法研究摘要：随着自动驾驶技术的不断演进，消费者、社会和政府将会提高对自动驾驶汽车的接受度，毫米波雷达频段控制新规的出台、自动驾驶新一代车型的推出和不断宣布进入造车领域的企业等都将推动自动驾驶行业的发展。
本文基于77GHz汽车毫米波雷达平台，其具有穿透能力强，可在雨雪等恶劣天气条件下使用、不受光影变化和背景变化影响的特点，介绍了汽车毫米波雷达的恒虚警检测原理，然后提供了两种工程上常用的CFAR算法：单元平均恒虚警率（CA-CFAR）和有序统计量恒虚警率（OS-CFAR）。
关键词：毫米波雷达；单元平均恒虚警率；有序统计量恒虚警率1.引言近年来，自动驾驶得到快速发展，随着谷歌、苹果、百度、阿里等科技巨头入局造车使这一行业的竞争更加激烈。
为了增加自动驾驶的可靠性，提高自动驾驶的社会接受度，首先提高驾驶员辅助系统（ADAS）的可靠性成为至关重要的一环，而毫米波雷达作为一种非接触式传感器，其穿透能力强、不受光影和背景变化影响、可在雨雪等恶劣天气条件下使用的特点成为ADAS中必不可少的传感器之一。
相较于视觉，其能够提供更加准确的速度和距离信息，且受环境等外界因素的影响远小于视觉，与此同时，毫米波雷达高集成度、小体积、低成本的特点相比于激光雷达更适合大规模的应用。
伴随着采用级联设计方案的下一代4D成像毫米波雷达批量生产上市使用，毫米波雷达的分辨率得到大幅提升，其在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。
恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下确定目标信号是否存在的技术。
雷达在检测目标时，雷达除了会接收到目标的信号，还会接收到杂波、噪声或者干扰信号。
毫米波雷达如何根据杂波、噪声这些背景信息自适应调整恒虚警检测的阈值来保证其具有稳定的恒虚警率是CFAR算法的关键。
本论文对毫米波雷达目标检测原理以及常用的CFAR算法进行了介绍，最后在真实环境下采集了ADC数据，对不同的CFAR算法性能进行了对比。
天波超视距雷达瞬态干扰抑制和目标检测方法
天波超视距雷达瞬态干扰抑制和目标检测方法天波超视距雷达瞬态干扰抑制和目标检测方法一、引言天波超视距雷达是一种通过发送天波信号并接收散射波来实现目标检测和跟踪的雷达技术。
由于其超视距的特性，可以在距离较远的情况下实现高分辨率的探测和定位能力。
然而，在实际应用中，瞬态干扰是影响天波超视距雷达性能的重要因素之一。
因此，瞬态干扰的抑制和目标检测是天波超视距雷达研究中的重要问题。
二、瞬态干扰的特点与抑制方法1. 瞬态干扰特点瞬态干扰是指出现在雷达接收过程中的短暂干扰信号，其特点是幅度大、持续时间短。
瞬态干扰对雷达系统的性能影响显著，易造成虚警和漏检等问题。
2. 瞬态干扰抑制方法（1）前向平衡技术：通过对受干扰信号和参考信号进行前向平衡处理，使得目标信号得以保留，从而抵抗瞬态干扰的影响。
（2）后向平衡技术：通过在雷达系统中加入后向平衡电路，对雷达接收信号进行后向平衡处理，抑制瞬态干扰。
（3）自适应数字滤波器：利用自适应数字滤波器对雷达接收信号进行滤波，抑制瞬态干扰。
三、目标检测方法1. CFAR检测算法CFAR（Constant False Alarm Rate）是一种常用的目标检测算法，其原理是通过设置一个恒定的虚警概率来自适应地确定检测门限。
2. 目标区域分割算法目标区域分割算法通过对雷达图像进行分割，提取出目标的位置信息。
常用的目标区域分割算法包括阈值分割算法、分水岭算法、基于区域生长的算法等。
3. 目标特征提取算法目标特征提取算法用于提取目标的特征参数，常用的特征包括目标的大小、形状、纹理等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、轮廓提取等。
四、实验结果与分析本文设计了一组实验，对比了不同方法的瞬态干扰抑制和目标检测效果。
实验结果表明，使用前向平衡技术的雷达系统在抑制瞬态干扰方面具有较好的效果；CFAR检测算法能够有效地检测出目标，并且具有较低的虚警概率。
五、结论本文综述了天波超视距雷达瞬态干扰抑制和目标检测方法。
基于导航雷达实测数据的CFAR检测算法分析
基于导航雷达实测数据的CFAR检测算法分析董云龙;杨立永【摘要】为提高导航雷达在复杂环境中的目标检测能力,研究了修正中值(MMD)检测器在导航雷达中的应用,并与经典非参量广义符号(GS)检测器和参量最小选择(SO)检测器的检测结果进行对比.仿真结果表明:GS检测器对海上单一目标有较好的检测性能,但是在多目标环境下的检测性能严重下降;SO检测器虽然对上述环境有较好的检测性能,但是由于杂波包络分布类型难以准确已知,杂波抑制能力较差;MMD 检测器在多目标环境下有较好的检测性能和杂波抑制能力.【期刊名称】《海军航空工程学院学报》【年(卷),期】2015(030)005【总页数】5页(P429-432,466)【关键词】多目标环境;海杂波;非参量检测【作者】董云龙;杨立永【作者单位】海军航空工程学院信息融合研究所,山东烟台264001;91336部队,河北秦皇岛066326【正文语种】中文【中图分类】TN972对海杂波的研究迄今已经有半个多世纪的历史，目前已有的海杂波分布类型主要有对数正态（Lognormal）分布、韦布尔（Weibull）分布、K分布等随机模型[1]。
但这些模型都是基于假设杂波在时间上是一个平稳随机过程，只是在特定条件下对实际海杂波的一种近似。
由于海杂波较为复杂且是时变的，用一种分布类型精确拟合海杂波往往是非常困难的。
近些年来，非参量检测方法受到越来越广泛的关注[2-8]，这主要是因为相比于参量检测方法，非参量检测方法不需要精确已知杂波分布类型，因而在杂波分布统计特性未知的情况下，有更好地保持恒虚警的能力。
非参量检测器主要有单样本非参量检测器和两样本非参量检测器[9]。
相比于单样本非参量检测器，两样本非参量检测器因不需要杂波中值的统计特性（往往难以准确已知）而受到广泛关注，其中比较经典的就是广义符号（GS）检测器。
GS检测器要求当目标不存在时，目标距离单元与参考单元是同分布的。
但在大多数的情况下，目标往往处于杂波边缘或多目标环境中。
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虚警概率
0.03
0.02
检测概率
CA-CFAR OS-CFAR
0 2
0
信杂比 (dB)
4
6
8
10
信杂比 AR和OS-CFAR均能保持虚警率恒定，两种检测器检测性能相当。
4. 仿真案例 2、假目标+杂波背景下雷达CFAR检测性能 仿真条件：杂波幅度服从瑞利分布，平均功率为50 ，参考单元数为32，左右参考距离单元内各有一个 假目标，假目标信号强度是真实目标信号强度的4倍 ，虚警概率为10-2，蒙特卡洛仿真次数为5000次。
雷达除了接收目标信号，还会接收噪声、 杂波或干扰信号。这些信号具有随机性，信号 的强度时刻在变化。为此，雷达如何根据杂波、 噪声这些背景信号自适应调整判决门限以保证
雷达具有恒定的虚警概率是雷达CFAR检测的关
键。
1. CFAR检测的概念
检验统计量 虚警概率： Pf f T H 0 dT
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
1 2L
门限
比较器 比较器 检测结果
x
待 检 测 单 元
单元平均CFAR（CA-CFAR）检测器
3. CFAR检测器的实现 对数正态分布杂波下的CFAR检测器 对数正态分布：
2 ln x 1 f x exp 2 2 x
x2 x f x 2 exp 2 b 2b
令
zx
2
f z
1 z exp 2 2 2b 2b
噪声平均功率
Pn 2b2
Pf f z dz
f x dx exp 2 2b
雷达恒虚警率检测
主要内容
1. CFAR检测的概念
2. CFAR检测器的类型
3. CFAR检测器的实现
4. 仿真案例
1. CFAR检测的概念 雷达在检测目标时，强杂波或干扰会导致 雷达出现虚警。虚警会导致雷达使用方采取不 必要的应对措施，从而付出一定代价。为此，
控制虚警率是雷达检测需要解决的重要问题。
不同距离段的杂波平均功率是不同的，为了保 证虚警概率恒定，需要估计杂波平均功率，然后根 据杂波平均功率设置检测门限。
相邻单元的杂 波平均功率近 似相等
通过邻近距离单元回波功率来估计待检测距离单元杂波平均 功率。将估计的杂波平均功率乘以一个系数作为检测门限。
3. CFAR检测器的实现
接收信号 参考单元
3. CFAR检测器的实现 韦布尔分布杂波下的CFAR检测器 韦布尔分布杂波下的CFAR检测器与对数正态分布 下的CFAR检测器结构相同。通过取对数、去均值、 标准方差归一化处理后，将所得的值与门限进行
比较。
参考文献：吴顺君，雷达信号处理和数据处理技术，电子工业出版社
3. CFAR检测器的实现 选小CFAR检测器 当参考距离单元内存在一个强干扰目标时，CACFAR检测门限会提高，导致信号较弱的目标难以检测。 为此，将左右参考距离单元的杂波平均功率单独计算， 并取其中较小的估计值作为待检测距离单元杂波平均功 率来计算检测门限。这样，可以避免弱目标被漏检。
噪声平均功率已知时，检测门限定了后，虚警概率就固定了。
3. CFAR检测器的实现 雷达噪声平均功率可计算为：
Pn k0TBFn
噪声系数
带宽
玻尔兹曼常数
290
检测门限： k0TBFn ln Pf
匹配滤波 输出信号 平方律检波 平方律检波 比较器 比较器 门限
检测结果
固定门限检测器
3. CFAR检测器的实现 瑞利分布杂波背景下CFAR检测——自适应门限检测器
4. 仿真案例
2、假目标+杂波背景下雷达CFAR检测性能
0.06 1
CA-CFAR OS-CFAR
0.05
0.9 0.8 0.7
CA-CFAR OS-CFAR
0.04
虚警概率
0.03
检测概率
0 2 4 6 8 10
0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0.02
0.01
0
0
信杂比 (dB)
0
参考单元
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
1 L
1 L
选小 选小
待 检 测 单 元
选小CFAR检测器 适用于某一侧临 近距离单元存在 强目标的场景。
门限
比较器 比较器 检测结果
x
参考文献：邢孟道，雷达信号处理基础，电子工业出版社
3. CFAR检测器的实现 选大CFAR检测器 当杂波严重不均匀时，采用CA-CFAR检测杂波 边缘会产生虚警。为此，将左右参考单元的杂波平 均功率单独计算，并取其中较大的估计值作为待检 测距离单元杂波平均功率来计算检测门限。这样， 可以降低虚警。
虚警概率：
Pf f x dx
f x 与杂波幅度均值 和标准方差 有关，
检测器的实现需要估计杂波幅度均值和标准方差。
3. CFAR检测器的实现
x1 x2 ... xL x
ln(.)
xL+1
xL+2
...
x2L
对数正态分布杂波下 CFAR检测器
lnx1
lnx2
...
x
有序CFAR检测器
4. 仿真案例 1、杂波背景下雷达CFAR检测性能 仿真条件：杂波幅度服从瑞利分布，平均功率为50 ，参考距离单元数为32，虚警概率为10-2，蒙特卡洛 仿真次数为5000次。
4. 仿真案例
1、杂波背景下雷达CFAR检测性能
0.06 CA-CFAR OS-CFAR 0.05 0.8 0.04 0.7 0.6 0.5 0.4 0.01 0.3 0.2 0 2 1 0.9
22 20 18 22 20
目标
信号强度(dB)
18
信号强度(dB)
16 14 12 10 8 6 4 50
门限
16 14 12 10 8 6
目标 门限
100
单元平均CFAR检测
距离单元
150
200
4 50
100
选小CFAR检测
距离单元
150
200
3. CFAR检测器的实现
接收信号
选小CFAR检测器
1 2 3 … m 杂波功率 m+1 … 2L
3 m 2L 4
3. CFAR检测器的实现
接收信号 参考单元
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
排序器 排序器
选第 选第m m个 个
待 检 测 单 元
有序CFAR检测器 适用于存在多个强 干扰目标的场景。
门限
比较器 比较器 检测结果
接收信号 参考单元
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
选大CFAR检测器 适用于非均匀杂波 场景
待 检 测 单 元
1 L
1 L
选大 选大
门限
比较器 比较器 检测结果
x
参考文献：邢孟道，雷达信号处理基础，电子工业出版社
3. CFAR检测器的实现 有序CFAR检测器
当参考单元内存在多个强干扰目标时，多个目标 的存在会导致估计的杂波平均功率过高，从而抬高检 测门限、导致漏警。这时，我们将各参考距离单元回 波功率进行排序，选取中间某个值作为待检测距离单 元杂波平均功率来计算门限。这样就可以避免多个干 扰目标对检测门限的影响。 目标信号
CFAR检测器特性：H0条件下检验统计量的概
率密度函数中不包含未知参数。
2. CFAR检测器的类型 CFAR 检测器包括： 固定门限检测器 自适应门限检测器 单元平均CFAR检测器 选小CFAR检测器 选大CFAR检测器 有序CFAR检测器 ……
3. CFAR检测器的实现 白噪声背景下CFAR检测——固定门限检测器 噪声幅度服从瑞利分布，其概率密度函数为：
lnxL
lnx
lnxL+1
lnxL+2
...
lnx2L
1 2L
估计杂波幅度均值
_ +
_ +
_ +
_ +
_ +
_
_ +
_ +
_ +
+
(.)2
y1
y2
...
yL
y
1 2L
yL+1
yL+2
...
y2L
估计杂波方差
2
比较器 比较器
检测结果
参考文献：吴顺君，雷达信号处理和数据处理技术，电子工业出版社
22 20 18 16
目标
虚警
25
20
目标
非均匀杂波 门限
信号强度(dB)
14 12 10 8 6
信号强度(dB)
300
门限
15
10
5
0 4 2 0 50 100 150 200 250 -5 0 50 100 150 200 250 300
CA-CFAR检测
距离单元
选大CFAR检测
距离单元
3. CFAR检测器的实现 选大CFAR检测器
2
信杂比 (dB)
4
6
8