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基于DSP的雷达恒虚警检测技术研究(10)
3 恒虚警概率的信号检测技术
雷达信号的恒虚警率检测是雷达信号处理的重要组成部分。在雷达信号检测中,如果门限固定,当杂波平均功率水平增加几DB,虚警概率将急剧增加,这会使数据处理设备过载,例如使得
计算机
或DSP 器件的处理能力达到饱和,这时将不能作出正确的判决,影响正常目标检测。所以,保持恒定的虚警概率有很大的实际意义。
3.1 恒虚警概率检测的基本原理
这里用一个实例介绍恒虚警概率检测的基本原理 。假设噪声检测包络服从瑞利分布,即
, x≥ 0 (3.1)
式中 为检波后高斯噪声的均方值。则
= (3.2)
当 一定时,根据规定的 值,由上式即可确定门限 。但是一旦 设定,而噪声{x(t)}的概率分布参量 发生变化,则虚警概率 随之发生变化,这时,这样的检测不是恒虚警检测。究其原因,是因为目前的检验统计量x的概率密度函数p (x)随着 的变化而变化。为了消除 的影响而达到恒虚警率,引入新的变量 ,则此时 y 的概率密度函数为 :
,y≥ 0 (3.3)
变量y的概率分布与 无关。上式说明,如能将变量x归一化为变量y,则噪声的概率分布参量 发生变化时,将保持输出恒虚警率。因此,必须获取噪声x的均方差 值,达到归一化x的结果。由于对于瑞利分布,其均值 ,故可以通过对{x(t)}均值的估计来求得 。这一检测系统如图3.1所示。即,判决准则为:若 ,判为 ;反之,判为 。 (目标信号 )不存在用H 0假设表示或 s(t)存在用 H1 假设表示)
图3.1 某虚警率检测系统实现
从此例可得到恒虚警率检测的基本原理为:对于服从瑞利分布的噪声包络,其虚警概率与门限η和噪声{x(t)}的概率分布参量 有关,当 取定后,虚警概率随着 的变化而变化,为了保持恒虚警率,将变量归一化为变量y,y与噪声的参量无关,从而保证 变化时虚警概率恒定。
3.2 CFAR检测方法简介
图3.2 CFAR处理方框图
一般通用的CFAR方案中,信号样本通过平方率包络检测器被送到滑窗寄存器中。该寄存器长一般设定为 N+1=2n+1 如图3.2所示,统计量Z是与噪声能量成比例的,而噪声能量是通过检测单元Y周围N 个参考单元的某种处理而得到的。T是一个恒量元素,在均匀背景下,与N、 有关,给定参考单元数N及虚警概率 对应的T是一个定值。如果检测单元Y的值大于门限TZ,则该信号将被判决为目标信号。
统计量z是通过N个参考单元的处理而得到的,不同的处理对应于不同的设计方案,如图3.3所示。图中, 为n个超前单元的和, 为n个滞后单元的和,对CA-CFAR,Z是 和 之和,在GO-CFAR中Z是 和 中选大者,SO-CFAR中Z是 和 中选小者,OS-CFAR是把参考电平排序后,从有序的样本值中选取;TM-CFAR是把参考电平排序后,从高端删去 个单元,从低端删去 。个单元,统计量Z是从其余的有序样本值中选取的。
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