雷达组网目标检测性能的概率分析

雷达组网能有效提高目标的检测性能。在目标瑞利起伏的模型下，噪声服从零均值高斯分布时，对比了秩K规则和最大信噪比规则这两种融合方法，对目标检测性能的影响。选取六部雷达进行数据融合，推导分析了在不同的虚警概率条件下，采用两种融合规则对雷达检测概率的提高程度，并指出在检测概率方面最大信噪比规则融合方法明显优于秩K规则融合方法，但雷达之间传输的数据量增大。     

起伏目标相干检测性能分析

隐身飞机等起伏目标极大降低了雷达的检测概率。传统雷达采用非相干检测,但其检测性能已不足以对抗这类起伏目标。针对上述问题,将相干检测应用于起伏目标以提高雷达检测概率。基于重积分方程,以Swerling型起伏目标为例,推导了Swerling Ⅰ、Ⅲ型起伏目标相干检测的检测概率计算公式。仿真结果验证了理论推导公式的准确性,并对比非相干检测,分析了虚警概率和脉冲积累数与检测概率的关系,计算了两种检测方式对于起伏目标的起伏损失。采用相干检测,根据目标的起伏特性,选择最合适的起伏模型和脉冲积累数,可提高雷达检测概率。      

组网雷达检测概率研究

分析了单部雷达对非起伏目标和起伏目标（Swerling Ⅰ～V）的检测概率与检测因子的关系,对多部雷达的检测概率进行融合,研究并比较了组网雷达与单部雷达的检测概率及检测范围.对基于单脉冲雷达和多脉冲积累雷达的检测概率仿真分析表明,在一定的虚警概率下,组网雷达提高了对目标的检测概率,相同的发现概率下的组网探测距离大于单部雷达探测距离.     

网络雷达对抗系统对网络雷达对抗系统对χ2 分布目标的检测性能分析分布目标的检测性能分析

在奈曼-皮尔逊检测准则下,以目标截面积的统计模型服从χ2分布为基础,着重研究了有源MIMO模式网络雷达对抗系统在多脉冲条件下的检测性能,给出了慢起伏和快起伏χ2分布目标模型下虚警概率和检测概率表达式,并对不同条件下的检测性能进行了仿真分析。理论与仿真分析表明,有源MIMO模式网络雷达对抗系统对慢起伏χ2分布目标的检测性能优于快起伏χ2分布目标;同时,随着脉冲积累数和自由度的增加,慢起伏与快起伏χ2分布目标的检测性能都得到了     

网络雷达对抗系统对x2分布目标的检测性能分析

在奈曼-皮尔逊检测准则下,以目标截面积的统计模型服从x2分布为基础,着重研究了有源MIMO模式网络雷达对抗系统在多脉冲条件下的检测性能,给出了慢起伏和快起伏x2分布目标模型下虚警概率和检测概率表达式,并对不同条件下的检测性能进行了仿真分析.理论与仿真分析表明,有源MIMO模式网络雷达对抗系统对慢起伏x2分布目标的检测性能优于快起伏x2分布目标;同时,随着脉冲积累数和自由度的增加,慢起伏与快起伏x2分布目标的检测性能都得到了改善.     

目标起伏特性对雷达检飞试验的影响及应用

阐述了典型的目标RCS起伏模型,建立了目标起伏因子,采用2种思路推导了目标服从卡平方分布时,雷达发现概率、虚警概率、平均信号噪声比和起伏因子的关系,绘制了仿真曲线,并结合曲线,对目标起伏强弱对雷达检测的影响进行了分析,可为深入研究目标的起伏特性提供理论支持;最后对模型在雷达检飞试验中的应用进行了讨论,可为在雷达及雷达电子对抗试验中科学鉴定与评价被试雷达或电子战装备的战术技术性能提供技术支撑。     

宽带和窄带雷达在噪声中的检测性能比较

宽带雷达相比于窄带雷达具有更高的距离分辨率,因此目标起伏较小。分析了宽带无起伏目标模型,宽带瑞利起伏目标模型和宽带莱斯起伏目标模型的宽带和窄带雷达的回波特性,并推导了它们在高斯白噪声中的检测概率。检测性能曲线表明,在高检测概率时,宽带雷达比窄带雷达具有更好的检测性能;但是随着雷达分辨率的提高,宽带雷达能量积累检测器的积累损失也增加,这个因素使得当雷达带宽增加到一定程度后宽带雷达相对于窄带雷达在检测方面的优势失去意义。     

MIMO雷达与相控阵雷达的多脉冲检测性能比较

MIMO雷达是近几年发展起来的一种新体制雷达，由于同时采用了空间分集与信号分集技术，它表现出了许多不同于传统雷达的特性。该文着重研究了MIMO雷达与传统相控阵雷达多脉冲条件下的检测性能，建立了两种体制雷达多脉冲条件下的目标检测模型，理论给出了两种体制雷达对时间上服从快、慢起伏目标的检测门限和检测概率表达式，同时通过对两种目标模型下MIMO雷达和相控阵雷达的多脉冲理论检测性能的对比分析。     

基于多频信息融合的高频雷达目标检测

针对高频雷达面临的干扰严重、目标雷达散射截面(Radar Cross-Section, RCS)起伏等问题, 提出将靶场雷达中的多频探测技术引入高频雷达, 大幅降低了干扰和RCS起伏对雷达系统目标检测能力的制约, 同时提出了一种基于非相干积累的多频信息融合技术, 将多频点数据在速度域上进行非相干积累, 获得高信噪比, 进一步提升高频雷达目标检测能力.通过仿真和实测数据验证, 上述方法能够在原有信噪比基础上得到提升, 与理论值相近.证明该方法有效.     

镜反射下雷达目标检测性能

镜反射使得雷达接收目标信号起伏变化,从而影响着雷达目标检测性能.本文分析了镜反射下雷达对不同Swerling起伏目标的检测性能,推导给出了不同镜反射系数下雷达对不同Swerling起伏目标的检测概率数学表达式,仿真分析了多种镜反射场景下雷达目标检测性能以及镜反射对雷达目标检测性能的影响.     

高分辨雷达目标检测方法研究

高分辨雷达较低分辨雷达能够提供较多的目标结构信息,但是由于其目标回波和杂波的特殊性,信号检测也存在着一些新的技术问题。本文分析了高距离分辨雷达目标和杂波的回波特性,给出了回波模型,在此基础上分析了非瑞利杂波背景下高距离分辨雷达的检测方法,并进行了仿真验证,结果表明采用TM—CFAR与M／N检测相结合的方法可以很好的利用...     

基于叠加式传感器的多普勒雷达多目标联合检测与估计

多目标检测与估计是多普勒雷达的基本任务。当信噪比较低时,为确保检测到目标需降低门限而产生了大量虚警,基于数据的多假设跟踪（Multi-Hypothesis Tracking, MHT）和联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）方法因计算复杂度过高而失效,基于原始信号的随机有限集（Random Finite Set,RFS）滤波器可有效解决该问题。多普勒雷达回波信号以叠加的方式受到多个目标影响,其多目标检测与估计问题属于叠加式传感器的典型应用。本文在叠加式多伯努利（Multi-Bernoulli, MBR）滤波器基础上利用具有准确势估计的独立同分布群（Independent and Identically Distributed Cluster, IIDC）RFS对新生目标建模,并采用辅助粒子滤波器（Auxiliary Particle Filter, APF）实现了多目标联合检测与状态估计。仿真结果表明,混合MBR和集势概率假设密度（Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD）滤波器对多普勒雷达多目标的检测估计性能优于MBR滤波器,且减小了计算复杂度。      

昆虫目标雷达散射截面积特征辅助跟踪算法

害虫迁飞具有规模大、突发性强的特点,会导致病虫害异地大爆发,粮食产量下降,造成重大的经济损失。昆虫雷达是监测迁飞性害虫的一种有效手段。昆虫目标的雷达散射截面积(RCS)较小,回波能量弱,在保证高检测率的同时会带来高虚警率问题,进而导致在目标跟踪的数据关联环节,易受虚假量测的影响出现关联错误。幅度特征辅助跟踪算法利用目标与噪声点迹的幅度差异,可以有效提高目标与噪声的识别度,改善跟踪性能,但是其需要已知目标的RCS起伏模型作为先验信息来计算幅度似然比。因此,该文基于Ku波段高分辨昆虫雷达外场实测昆虫回波数据,分析了昆虫目标的RCS起伏特性,得出Gamma分布可以较好地拟合昆虫目标的RCS统计分布,并将其作为先验信息,推导出Gamma起伏目标在高斯白噪声背景下的幅度似然比。通过在不同信噪比、不同量测噪声及不同起伏模型参数下的仿真结果及性能指标分析,验证了相比于概率数据互联滤波算法(PDAF)算法,目标RCS特征辅助的跟踪算法可以有效提高昆虫目标的跟踪精度。      

雷达组网探测巡航导弹能力建模与仿真

建立雷达组网探测巡航导弹能力的评估模型是雷达组网作战效能评估的一个重要内容。本文在模拟巡航导弹飞行航迹的基础上,通过网内雷达与目标间的坐标转换,推导了网内各雷达对巡航导弹雷达散射截面积（RCS）观测值随着时间变化的起伏模型,再依据雷达组网点迹融合探测性能模型,仿真分析了雷达组网对巡航导弹的探测能力。结果表明该方法能够比较准确地计算雷达组网对巡航导弹的发现概率,为雷达组网系统的作战效能评估提供了一定的依据。     

距离扩展目标极化检测的比较研究

针对非起伏目标和瑞利起伏目标的单脉冲检测问题,建立了距离扩展目标的极化检测模型,导出了相应的极化检测器及其检测性能的解析表达式。在此基础上研究了雷达带宽、目标回波极化和目标径向尺度估计误差对检测性能的影响,并将本文的检测算法与二进制积累极化检测算法进行了比较研究。主要结论有:在特定的信噪比条件下,存在最佳带宽使得瑞利目标检测概率最大;窄带条件下确定极化和随机极化目标的检测性能差异较为显著,大带宽条件下二者检测性能相差约13dB;相对于过高估计目标径向尺度的情况,瑞利目标检测性能对目标径向尺度的过低估计更为敏感;二进制积累检测性能一般不及径向积累检测,但其性能差异较小。      

一种基于修正激活函数的CNN车载毫米波雷达目标检测方法

为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络（CNN）特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒二维数据运用滑窗进行分割,并采用CNN网络模型处理分割后的二维矩阵,训练二维CNN网络模型及其参数,使其具有提取回波特征并基于特征参数模型进行目标分类的能力,从而实现目标检测功能。通过对卷积神经网络模型结构进行优化,增加批量归一化层,优化Dropout层使得低权重特征失活,自适应地删减部分神经元节点修正该层非线性激活函数,进一步降低了CNN模型目标检测的虚警概率。实验结果表明,在相同虚警概率条件下,CNN网络检测方法目标发现概率优于传统的单元平均恒虚警检测方法,并且在低信噪比的条件下仍然能够保持较高的发现概率;在同等发现概率水平下,修正后CNN网络检测方法的虚警概率较修正前可提高约1个数量级。     

基于稀疏阵列的米波TR MIMO雷达低空目标测高方法

基于时间反转（Time Reversal, TR）技术的米波多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷达能够有效利用反射波能量,较大地提升信噪比,但由于多径效应的存在,其采用均匀线阵信号模型时仍面临超低空目标测高精度下降以及测高误差随俯仰角变化起伏剧烈的问题。本文以降低多径效应的影响为目的,从阵列结构和算法实现两个方面出发,将稀疏阵列应用于米波TR MIMO雷达的低空目标测高。首先,本文建立了基于稀疏阵列的单基地米波TR MIMO雷达镜面反射信号模型,然后结合广义多重信号分类算法和最大似然算法,提出了适用于该模型的低空目标测高方法。最后,仿真实验表明,本文所提出的基于稀疏阵列的米波TR MIMO雷达低空目标测高方法具有更显著的结构优越性和更优的低空目标测高性能。     

基于FDA雷达的多径干扰抑制及目标检测

针对机载雷达低空目标检测应用背景,本文建立低空入射角下FDA (Frequency diverse array)雷达目标探测中的修正型多径检测模型,提出基于FDA雷达的多径干扰抑制方法,并利用无训练数据广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)方法实现多径传播环境下的...     

基于FRFT的末制导雷达海面动目标检测方法

为有效提高反舰导弹动目标检测性能,利用分数阶Fourier变换(FRFT)对线性调频(LFM)信号良好能量聚集性的特点,提出了基于FRFT的末制导雷达海面微动目标检测方法。首先,针对舰船目标的不同运动状态,分别建立目标平动(匀速和匀加速)以及三维转动(横滚、俯仰和偏航)模型,得到动目标回波的多普勒和微多普勒频率,在短的观测时间范围内,可近似建模为LFM信号。其次,通过计算雷达回波信号在不同变换阶数下的FRFT,形成二维参数平面,在此平面内,采用非参量恒虚警检测器形成自适应门限,并进行动目标判决。最后,仿真分析了算法的性能和影响因素。     

基于硬判决模式的雷达组网检测算法及其性能分析

文章探讨最为常见的基于目标检测雷达和BPSK硬判决通信链路的雷达组网单元。利用条件概率方法,分别给出雷达组网的最大似然检测与最大后验概率检测策略,从理论上给出雷达性能和通信链路性能对于数据融合权重的选择。理论分析和数值实验一致表明,通过雷达组网可以获得较单部雷达更低的虚警和漏警概率,增强雷达系统的检测性能。