雷達(dá)CFAR檢測算法及門限判決系數(shù)的優(yōu)化研究.pdf

1、雷達(dá)信號處理中恒虛警(CFAR)檢測的目的是從雜波背景環(huán)境中區(qū)分出目標(biāo)回波，它直接影響整個雷達(dá)系統(tǒng)的性能。在對雷達(dá)接收到的信號進(jìn)行處理時，為保證發(fā)現(xiàn)概率不低于一定的值，一般要進(jìn)行CFAR處理，即先要設(shè)定一個檢測閥值，該檢測閥值可以避免背景雜波、噪聲以及干擾變化的影響，從而在進(jìn)行目標(biāo)檢測時，使檢測器檢測的虛警概率保持恒定。
　　傳統(tǒng)的幾種恒虛警算法在性能上都存在著不同程度的局限性，就常見CFAR算法而言，獲得判決門限的算法設(shè)計都相對

2、比較復(fù)雜，而遺傳算法和粒子群算法作為兩種典型的智能計算方法，可以改進(jìn)估算判決門限和閥值因子的繁瑣過程，并且提高估計精度。
　　本文重點(diǎn)對遺傳算法和粒子群算法應(yīng)用在CFAR處理門限判決系數(shù)求解的優(yōu)化方面進(jìn)行了研究。主要工作包括：
　　介紹了雷達(dá)CFAR處理的概念，原理和算法流程，重點(diǎn)研究了ML(均值)類CFAR檢測算法中的鄰近單元平均恒虛警(CA-CFAR)檢測算法，比較了線性檢波和平方律檢波兩種檢波方式下CA-CFAR檢測器

3、的檢測性能，并且通過計算機(jī)仿真比較了在不同的虛警概率和滑窗長度下的檢測門限以及他們對檢測性能的影響。
　　研究了均值類CFAR的其他幾種算法，比較了三種均值類CFAR的平均判決閥值(ADT)，并對各種算法在均勻雜波背景、多目標(biāo)環(huán)境和雜波邊緣環(huán)境下的性能作了比較和分析。
　　介紹了遺傳算法和粒子群算法的基本概念和原理，詳細(xì)分析了他們的操作步驟，對兩種算法做了比較，利用遺傳算法對門限判決系數(shù)進(jìn)行了尋優(yōu)，利用粒子群算法對閥值因子的