一种基于排序和平均的新恒虚警检测器

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1、年月现仁雷达竿口明一种基于排序和平均的新恒虚警检测器何友关键海军航空工程学院烟台创德国市伦瑞克工业大学【摘要】基于有序统计和单元平均方法及文献【中的自动筛选技术,提出了一种新的恒虚,警检测器它被称作排序与平均均值处理器对这种新的恒虚警检测器在,型翻标假设下,我们获得了虚曹和梭测概率及度量的解析表达式在均匀背景和存在强干扰目标的情况一「,分析了它的检测性能,并将其与和。,进行了比较。结果表明,在均匀千扰背景中的性能位于和之间在多目标情况下明显好于。检测器【关健词】雷达,检,值虚警,,测算法信号处理菩二、。、,’、’,,冬、抽‘、、月、,,,,认共饭

2、,,“‘卜,,。。。。,。,。,,、。,。,一,【卜仆,钾卜州。,、、,。。甲,。〔,抬“阴‘一,,、,。一‘”已签旧妇一娜晚协一曰比旧七川山少比韶欧份目比一,,晰既助闭一伪《万拍匀邓姚恤详一,一心一加肠比】坦抽万山自改。,,,,【,山“,波咖,引言在雷达自,动检测系统中接收信号按距离和多普勒频率采祥每个样本被放置在距离和多,然普勒分辨单元阵列中后通过附近单元距离或多普勒的输出进行某种处理来估计被检测单元的杂波背景。在参量方案中,所有算法的最本质差别就是形成代表杂波强一。,,。、川弱变化情况的均值的方法不同和首先提出了单元平均方法这种自适‘·应方

3、法在许多噪声和杂波环境中能起到有效用并在提洪接近最洼洁号脸测能力的同“孟汉持足够的恒虚警率但是在干扰目际存在的情况下一的检测性能将严重下降。为此‘、,,‘提出有序统,只、陌虎警检值叮器的设想。一具有良好的抗击多日灯能力,但它也存在着问题当参考滑窗长度较小才,在均匀背只,与一相比它将倪生本文年月,系国防科研基金资助课题日收到第期何友等一种基于排序和平均的新恒虚警检测器。,,〕,较大的附加损失例如时附加损失为当较大时样本排序处理时。一间将明显增加这又给实现带来困难为了缩短处理器在参考滑窗单元幅度排序过程中的处理时间,文献【〕提出了两种修正的和三种广义

4、的有序统计检测器。另外’。「〕还提出了一种新的适合于多目标环境的自动筛选技术本文基于这种筛选技术提出了综一。合和优点的新雷达恒虚警检测器这种检测器算法被定义为排序与平均均值一。算法在均匀背景下我们推导出了虚誓概率和平均判决门限的精确表,。,一达式并给出了型目标下的检测概率公式另外还把它与和进行了比较。检测原理与数学模型,,,参考图系统搜集个单元样本并实现图中的自适应门限测试其中是,,。。,,,背景噪声强度估计是门限参数是被测单元变量假设表示没有目标是有目标自动筛选机构的功能是从参考滑窗中剔除被测试为目标回波的单元变量。壑丝巨画刃一巨亚巫一厂一——

5、—「下二二。一之奚划洲址的印烈协一劫翻卜月卜门叫尸﹄一排序并选出第对个参考单元个最小的单元求和并取其均值选择逻辑十陋一图检测器方框图,在纯噪声情,假设接收噪声是变化的白色高斯噪声况下检测包络服从瑞利分布瑞利参数,。,,未知可以是时变的本文仅考虑单脉冲平方检测对型主目标可得二元假设检验对为、吸。”。。,一生一二万︸,。。。‘·一工一万召,久,久。‘,任丽梦,,任万总是被假定为其中是信噪比在均匀背景下参考单元变量现代雷达卷统计独立同分布的,它们共同的概率密度函数和累积分市函数为,。一,,,一生一产尹、、,、产产,,一。一一检测器使用如下的局部估计,二

6、一艺。,,一婆交“军二由文献「,〕可得前沿滑窗第个排序样本的为护几一户一‘,一盖一刹竺一而后沿滑窗噪声强度估十的尸分布为一’一,甲脚。,翌竺’介弓召产厂,。,,我们知道随机变量和是独立的根据文献【〕的结果对于型主目标,、,、’匡吸,尸介心咬,份一,二泌,动一。这里一勺是随机变量的矩产生函数这样只要我们能求取的,‘,。。由式就很容易得到尸和尸一检测器性能在一检测器中,总的干扰功率估计取两个局部沽计之和‘图,即’一干歼,〕定义式中的为··〔·一·‘卫一而随机变量的为第期何友等一种基于排序和平均的新恒虚警检测器,,·。,。这里二。,,‘‘一、厂一否,厂

7、孟梦君厂娜·已、一’,。一产万,得一的检测将式代入式和虚警概率为‘厂一又缪一夕管厂人人宜无厂一厂尸梦尤搜‘厂,一。对任意指定的尸用牛顿法解方程可获得检测器的门限参数当、,。一“、、一固定时是的函数对于,一一万一表给出了八检测器。,一。,,的参数当时便退化成同理当时就变成了一。表。别二和检测器的部分参数和部分值户人人一,为了便于对检测器进行直观分析现在来研究该处理器的平均判决门限的表达式由于互丝二丝皿一。卜根据文献〔,,可以推一检测器的平均判决门限为月对度量的定义出一「书,门女卫一一乙二或版一十几。,韶。表也给出了的对应值为了便于比较表也提供了的一

8、些代表值,,,入从表的值看在均匀扰背景下的检测性能明显优于它基本上泣于和之间,是对和的折衷。这一点也可以从对背景噪声功率强度的现代雷达卷

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