基于频域CFAR方法的PD雷达回波信号处理_徐涛

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1、2012年2月现代防御技术Feb．2012第40卷第1期MODERNDEFENCETECHNOLOGYVol．40No．1探测跟踪技术*基于频域CFAR方法的PD雷达回波信号处理徐涛，吴军，夏海宝，向建军(空军工程大学工程学院，陕西西安710038)摘要:为了提高PD雷达杂波环境下的目标检测性能，研究了机载PD雷达恒虚警检测问题。重点分析了频域均值恒虚警处理的基本原理与处理方法，采用不同方法对雷达面临的典型杂波分布信号模型进行了性能仿真分

2、析。仿真结果表明，最大选择恒虚警处理方法能够达到预期效果。关键词:脉冲多普勒雷达;雷达回波;频域CFAR;最大选择恒虚警doi:10．3969/j．issn．1009-086x．2012．01．030中图分类号:TN959.73;TN957.51文献标志码:A文章编号:1009-086X(2012)-01-0140-04PDRadarEchoProcessingBasedontheMethodofCFARinFrequencyDomainXUTao，WUJun，XIAHai-bao，XIANGJian-jun(AFEU，Enginee

3、ringInstitute，ShaanxiXi’an710038，China)Abstract:InordertoimprovetargetdetectionpropertyundertheclutterenvironmentforPDradar，theproblemofconstantfalsealarmrateonAPDisstudied．Thetextemphasizesonanalyzingthefunda-mentalprinciplesandprocessingmethodsofML-CFARinfrequencydoma

4、in，Usingdifferentmethodstomakeaperformancesimulationandanalysisonthedistributionofclassicalcluttersignalmodule．ThesimulationresultsmanifestthatGO-CFARmethodcouldreachtheexpectedeffect．Keywords:pulseDoppler(PD)radar;radarecho;frequency-domainCFAR;GO-CFAR(CFAR)检测一直是雷达信号处理

5、研究的热点和难0引言点问题，而机载雷达采用的多工作模式及其所处的雷达信号处理需要处理的信号是雷达接收的回复杂的地、海杂波环境使CFAR检测面临的困难尤波信号，雷达回波信号一般包括4个组成部分，即有为突出。因此对雷达回波的CFAR处理技术的研究用的目标回波，地面、海面及空中的云雨等背景形成也极其重要。的杂波，敌方释放的各种干扰以及噪声。需要注意1典型恒虚警处理技术的是，对于给定的物体，根据雷达的功能不同，它的［1］散射信号可能属于目标信号，也可能属于杂波。不同的CFAR处理方法就是为了适应不同杂波对雷达回波信号的仿真处理是雷达系统仿真的

6、主要背景下的目标检测而设计的，其本质是被用来指导方面之一。当前雷达面临着强烈的电子干扰以及各进入杂波统计分布参数估计的滑窗内杂波序列。研种各样的噪声和杂波干扰，杂波背景下的恒虚警率究者们按照杂波强度估计方法的不同将CFAR处理*收稿日期:2011－05－01;修回日期:2011－06－01作者简介:徐涛(1988－)，男，陕西西安人。硕士生，主要从事雷达信号与信息处理研究。通信地址:710038陕西省西安市空军工程大学工程学院研究生管理大队十一队E-mail:xtsh1987328@163．com徐涛，吴军，夏海宝，等:基于频域CFA

7、R方法的PD雷达回波信号处理·141·方法分为均值类(ML)CFAR和有序统计量类(OS)分析检测性能时可以把DFT变换当作相干积累来［8］CFAR，其中ML类CFAR又包括:单元平均恒虚警考虑，相干积累后的雷达回波服从瑞利分布。图(CA-CFAR)、最大选择恒虚警(GO-CFAR)、最小选1中的平方律检波实际上是取DFT系数的模的平［2］择恒虚警(SO-CFAR)等。对于在瑞利包络杂波、方。为了方便对频域CFAR处理性能进行分析，本噪声环境

8、中的检测，比较经典的CFAR技术是均值文在进行平均处理过程中，采用单元平均恒虚警(ML)类CFAR检测器;除此之外还有广义有序统计(CA-CFAR)、最大选择恒虚警(GO-CFAR)2种处理量(GOS)类和自适应类CFA