CN107678019A - 基于ca‑cfar的雷达信号多目标检测方法及装置 - Google Patents

基于ca‑cfar的雷达信号多目标检测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107678019A
CN107678019A CN201710702300.8A CN201710702300A CN107678019A CN 107678019 A CN107678019 A CN 107678019A CN 201710702300 A CN201710702300 A CN 201710702300A CN 107678019 A CN107678019 A CN 107678019A
Authority
CN
China
Prior art keywords
detection
target
unit
detected
cfar
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710702300.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107678019B (zh
Inventor
张伟
王雨
张臣勇
张伟臻
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Naray Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Naray Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Naray Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Naray Technology Co Ltd
Priority to CN201710702300.8A priority Critical patent/CN107678019B/zh
Publication of CN107678019A publication Critical patent/CN107678019A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107678019B publication Critical patent/CN107678019B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/04Systems determining presence of a target
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/36Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/414Discriminating targets with respect to background clutter

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于CA‑CFAR的雷达信号多目标检测方法及装置,该方法步骤包括:S1.获取待检测信号序列,并基于CA‑CFAR检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行步骤S2;S2.去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测;该装置包括CA‑CFAR检测模块、二次检测模块。本发明具有实现方法简单、能够避免小目标的漏检,且检测精度高、环境适应性及抗干扰性强等优点。

Description

基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法及装置
技术领域
本发明涉及雷达信号多目标检测技术领域,尤其涉及一种基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法及装置。
背景技术
雷达系统在进行目标探测时,通过天线将电磁波发射出去并接收目标的雷达回波,在雷达接收机所收到的回波当中,既包含有用目标的信息,也掺杂着背景噪声及雷达系统电路的热噪声和杂波信息(以下统称为噪声)等,雷达信号检测就是从掺杂着噪声的回波信号中检测出有用信号。实际中噪声通常不会是一成不变的,而是会随着雷达的探测区域或者时间的变化而发生改变,因而为了保证当噪声强度发生变化时雷达对有用目标的检测效果(发生虚警概率)不发生显著变化,目前雷达系统通常是使用CFAR(Constant FalseAlarm Rate,恒虚警)检测技术,以增强雷达的抗干扰能力,通过CFAR检测能够使在检测过程中发生虚警概率保持在相对稳定的水平。CFAR检测中是实时测得待测目标环境噪声的平均强度,用来得出一个可以自动适应当前环境的检测门限,以使得检测门限同噪声的平均强度成正比关系。
目前,CFAR检测方法中较为常用的为CA-CFAR(Cell Average Constant FalseAlarm Rate,平均恒虚警)检测方法,CA-CFAR的核心思想是基于滑动窗口划出统计噪底,每个滑动窗口检测时,统计当前待检测单元周围的环境,将一个待检测单元周围的一定范围内看作是环境噪声,求得该待检测单元的环境噪平均水平,然后进行比较得到检测结果,因此CA-CFAR拥有适应不同环境的能力。如图1所示,CFAR检测时通过使用滑动窗口依次划过接收信号,使用每个滑动窗口内的背景噪声与杂波强度计算检测门限,判定检测单元是目标或是噪声。
但是由于CA-CFAR检测是基于滑动窗口统计噪底以保证有效检测不同环境噪声下目标,使得同时也造成了小目标容易被大目标遮盖而发生漏检的问题,因而在均匀噪声背景下进行多目标检测时效果并不稳定。CA-CFAR实现正确检测的前提是认为被检测单元的噪底统计范围内全部都是噪声,但是假如在噪底范围内存在一个目标,而通常目标的幅度是远远高于噪声,因而将大目标作为噪声后将会显著地拉高当前检测单元的门限,并且如果当前待检测单元越小,而被误作为噪声的大目标越大的话,这种“遮盖”也就越严重。
如图2所示,当幅度较小目标与幅值较大的目标距离较近时,即存在一大一小两个目标,且二者相距较近,CA-CFAR检测过程中,当待测单元为小目标时,由于大目标处于“噪声区”,则该大目标本身将被视作噪底的一部分,那么按照CA-CFAR检测中判决阈值的计算方法,当前计算得到的噪声幅度值估计很可能远大于真正的环境噪声幅度,致使检测阈值会被设定的过高,甚至超过当前待测小信号的幅度,当检测阈值设定为超过待测小信号的幅度时,此时的小信号将会被判决准则视作背景噪声与杂波而无法被有效检测,造成小目标的漏检。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于:针对现有技术存在的技术问题,本发明提供一种实现方法简单、能够避免小目标的漏检,且检测精度高、环境适应性及抗干扰性强的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法及装置。
为解决上述技术问题,本发明提出的技术方案为:
一种基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法,步骤包括:
S1.获取待检测信号序列,并基于CA-CFAR检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行步骤S2;
S2.去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测。
作为本发明方法的进一步改进,所述步骤S1中基于CA-CFAR检测方法进行目标检测的具体步骤为:
S11.将待检测信号序列的前、后端分别进行补齐,得到L+2G+2N的补齐后序列,其中L为待检测信号序列的长度、G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度;
S12.使用一个长度为2N+2G+1的滑动窗口划过所述补齐后序列,将当前滑动窗口中正中间位置N+G+1处作为待检测单元U;
S13.对待检测单元U执行检测,根据当前滑动窗口内背景噪声与杂波强度计算待检测单元U的检测门限值T,如果待检测单元U的幅度大于计算到的所述检测门限值T,则判定为目标信号,否则判定为噪声;检测完成后将滑动窗口向下滑动一个单位,返回执行所述步骤S12,直至完成检测。
作为本发明方法的进一步改进,所述步骤S2的具体步骤为:
S21.去除当前检测到的目标的信息;
S22.将当前滑动窗口返回至当前检测到的目标的单元位置m处,重新对区域[m,m+N+G]中所有的单元进行检测,其中G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度。
作为本发明方法的进一步改进:所述步骤S21具体为将当前检测到的目标的幅度信息置零。
作为本发明方法的进一步改进:所述步骤S2中去除当前检测到的目标的信息时,还包括将当前检测到的目标的位置、幅度信息进行保存步骤。
一种基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置,包括:
CA-CFAR检测模块,用于获取待检测信号序列,并基于CA-CFAR检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行二次检测模块;
二次检测模块,用于去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测。
作为本发明装置的进一步改进,所述CA-CFAR检测模块包括:
第一检测单元,将待检测信号序列的前、后端分别进行补齐,得到L+2G+2N的补齐后序列,其中L为待检测信号序列的长度、G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度;
第二检测单元,用于使用一个长度为2N+2G+1的滑动窗口划过所述补齐后序列,将当前滑动窗口中正中间位置N+G+1处作为待检测单元U;
第三检测单元,用于对待检测单元U执行检测,根据当前滑动窗口内背景噪声与杂波强度计算待检测单元U的检测门限值T,如果待检测单元U的幅度大于计算到的所述检测门限值T,则判定为目标信号,否则判定为噪声;检测完成后将滑动窗口向下滑动一个单位,返回执行所述第三检测单元,直至完成检测。
作为本发明装置的进一步改进,所述二次检测模块中包括:
去除单元,用于去除当前检测到的目标的信息;
检测单元,用于将当前滑动窗口返回至当前检测到的目标的单元位置m处,重新对区域[m,m+N+G]中所有的单元进行检测,其中G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度。
作为本发明装置的进一步改进:所述去除单元具体将当前检测到的目标的幅度信息置零。
作为本发明装置的进一步改进:所述二次检测模块还包括用于将当前检测到的目标的位置、幅度信息进行保存的保存单元。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
1)本发明通过采用CA-CFAR对待检测信号序列进行检测,对不同环境的适应能力及抗干扰性强,同时每当检测到一个目标时,通过去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测,可以在进行多目标检测时,若存在大目标与小目标距离较近的情况,可以正确检测到所有目标,避免由于大目标的覆盖造成小目标的漏检,有效提升雷达信号多目标检测的检测精度及性能;
2)本发明通过每当检测到一个目标时,去除当前检测到的目标的信息,再将当前滑动窗口返回至检测的目标位置处,重新对可能会被目标遮盖的区域中所有的单元进行检测,能够消除大目标对检测门限产生的影响,当存在大目标与小目标距离较近的情况时,重新检测出可能被大目标所覆盖的小目标,而避免小目标漏检,有效提高多目标检测的精度。
附图说明
图1是经典CFAR检测的实现原理示意图。
图2是采用经典CA-CFAR检测方法的实现原理及发生小目标漏检时的效果示意图。
图3是本实施例基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法的实现流程示意图。
图4是本实施例基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法的实现原理示意图。
图5是本发明具体实施例中获取到的检测结果示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述,但并不因此而限制本发明的保护范围。
如图3、4所示,本实施例基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法,步骤包括:
S1.获取待检测信号序列,并基于CA-CFAR检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行步骤S2;
S2.去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测。
本实施例通过采用CA-CFAR对待检测信号序列进行检测,对不同环境的适应能力及抗干扰性强,同时每当检测到一个目标时,通过去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测,可以在进行多目标检测时,若存在大目标与小目标距离较近的情况,可以正确检测到所有目标,避免由于大目标的覆盖造成小目标的漏检,有效提升雷达信号多目标检测的检测精度及性能。
本实施例中,步骤S1中基于CA-CFAR检测方法进行目标检测的具体步骤为:
S11.将待检测信号序列的前、后端分别进行补齐,得到L+2G+2N的补齐后序列,其中L为待检测信号序列的长度、G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度;
S12.使用一个长度为2N+2G+1的滑动窗口划过所述补齐后序列,将当前滑动窗口中正中间位置N+G+1处作为待检测单元U;
S13.对待检测单元U执行检测,根据当前滑动窗口内背景噪声与杂波强度计算待检测单元U的检测门限值T,如果待检测单元U的幅度大于计算到的所述检测门限值T,则判定为目标信号,否则判定为噪声;检测完成后将滑动窗口向下滑动一个单位,返回执行所述步骤S12,直至完成检测。
雷达天线在接收到目标回波之后,依次对接收到的信号进行下变频、AD转换、对消、和差波束、FFT、积累等处理之后,得到一个长度为L的待检测信号序列S。如图1所示,CA-CFAR检测中待检测单元U的左右两侧均为长度为N的背景噪声单元与长度为G的保护单元区域,保护单元区域是为了使进行噪底统计的时候使噪底不受信号泄露的影响。本实施例对待检测信号序列S执行CA-CFAR检测时,对待测单元U两侧的“背景噪声单元区”进行统计,按照式(1)、(2)计算得到CA-CFAR自适应门限T,即门限T为背景噪声与杂波强度的估计量Z和一个加权量W的乘积,其中加权量W为仅与设定的虚警率有关。
T=Z×W (2)
其中,xi为除待检测单元U以外各单元信号(噪声)的幅度,如果待检测单元U的幅度大于按上述计算得到的门限T,则判定为目标信号,否则视作噪声。
采用CA-CFAR检测方法进行目标检测,能够充分利用待测目标周围的实时环境,以得出基于当前噪底的判决门限,有效提高了雷达在不同环境下的抗干扰能力。
为了能在检测第一个单元的时候保证噪底的完整性,本实施例在待检测序列S的前面位置补齐半个窗口的长度,即对应(1)式中的G+N个单元,具体可在待检测序列S的末尾处抽取G+N个单元补至开头位置处,末尾处则用开头数据补齐;补齐后得到新待检测序列Se长度为L+2G+2N,Se中的单元则为从第1个到第L+2G+2N个,进行检测时滑动窗口的滑动方向为1→L+2G+2N,则进行检测的第m(1≤m≤L+2G+2N)个单元在检测序列Se中实际是第G+N+m个单元,第m个待检测单元U的噪底范围在检测序列Se当中的下标范围是[m,m+N-1]∪[m+N+2G+1,m+2N+2G]。
本实施例中,步骤S2的具体步骤为:
S21.去除当前检测到的目标的信息;
S22.将当前滑动窗口返回至当前检测到的目标的单元位置m处,重新对区域[m,m+N+G]中所有的单元进行检测,其中G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度。
如果当前第m个待检测单元U被确认检测为一个目标,若滑动方向的反方向处(即当前待检测单元的后方位置)的[m,m+N-1]的噪底范围内存在一个比当前待检测单元U幅度小的小目标R,则在对小目标R进行检测时,当前待检测单元U处于小目标R的前方噪底范围内,类似于待检测单元U的[m+N+2G+1,m+2N+2G]噪底范围,则根据式(1)、(2)式计算判决门限时,大目标U会大大提高小目标R的门限,有可能致使对应小目标R的门限过高,从而使得由于当前待检测单元U的“遮盖”而导致小目标R无法检测到,即当检测出一个目标U之后,则可能存在有一个小目标R被目标U遮盖而未被检测到。
本实施例通过每当检测到一个目标U时,去除当前检测到的目标U的信息,再将当前滑动窗口返回至边缘m处,重新对可能会被目标U遮盖的区域[m,m+N+G]中所有的单元进行检测,重新检测的区域即是所有使用目标U做噪底的单元(目标U的滑动反方向处的噪底范围内单元),也就是滑动窗口的中心已经划过的部分,能够消除大目标对检测门限产生的影响,当存在大目标与小目标距离较近的情况时,重新检测出可能被大目标所覆盖的小目标,而避免小目标漏检,有效提高多目标检测的精度。
当待检测检测单元返回到滑动窗口边缘m处重新进行检测时,需要对当前检测出的目标U进行处理,以消除对检测门限的影响。本实施例中,步骤S21具体为将当前检测到的目标的幅度信息置零,以将目标U的信息去除,实现简单且高效。
本实施例中,步骤S2中去除当前检测到的目标的信息时,还包括将当前检测到的目标的位置、幅度信息进行保存步骤,以保存目标数据。具体每当CA-CFAR检测时检测出一个目标Ui,将Ui的位置、幅度信息输出并保存起来,也可以使用数据结构将Ui的信息进行存储,以便于后续使用;存储结束后,将Ui的幅度信息置零,然后滑动窗口返回边缘m处开始重新检测,循环执行上述过程,直至完成所有的目标检测。
本发明具体实施例中分别采用经典CA-ACFAR方法以及上述多目标检测方法,对含有均匀环境噪声、若干不同幅度的目标的信号序列S进行检测,虚警率设定为0.001,以及检测序列点数1000,检测结果对比如图5所示,其中图(a)对应为检测结果对比图,图(b)对应为图(a)虚线框内的细节效果对比图。从图5可看出,采用经典CA-ACFAR方法时,小目标会被大目标遮盖,大目标处于小目标的噪底统计区内,使得门限显著升高,采用本实施例上述多目标检测方法,当大目标遮盖了小目标之后,去除大目标的信息,可以大大降低小目标处检测门限,使其恢复到正常噪声水平,能够有效检测到经典CFAR检测所无法检测到的小目标,从而提升多目标检测的性能。
本实施例基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置,包括:
CA-CFAR检测模块,用于获取待检测信号序列,并基于CA-CFAR检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行二次检测模块;
二次检测模块,用于去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测。
本实施例中,CA-CFAR检测模块包括:
第一检测单元,将待检测信号序列的前、后端分别进行补齐,得到L+2G+2N的补齐后序列,其中L为待检测信号序列的长度、G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度;
第二检测单元,用于使用一个长度为2N+2G+1的滑动窗口划过补齐后序列,将当前滑动窗口中正中间位置N+G+1处作为待检测单元U;
第三检测单元,用于对待检测单元U执行检测,根据当前滑动窗口内背景噪声与杂波强度计算待检测单元U的检测门限值T,如果待检测单元U的幅度大于计算到的检测门限值T,则判定为目标信号,否则判定为噪声;检测完成后将滑动窗口向下滑动一个单位,返回执行第三检测单元,直至完成检测。
本实施例中,二次检测模块中包括:
去除单元,用于去除当前检测到的目标的信息;
检测单元,用于将当前滑动窗口返回至当前检测到的目标的单元位置m处,重新对区域[m,m+N+G]中所有的单元进行检测,其中G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度。
本实施例中,去除单元具体将当前检测到的目标的幅度信息置零。
本实施例中,二次检测模块还包括用于将当前检测到的目标的位置、幅度信息进行保存的保存单元。
本实施例基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置与上述基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测的原理一致,在此不再一一赘述。
上述只是本发明的较佳实施例,并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法,其特征在于,步骤包括:
S1.获取待检测信号序列,并基于CA-CFAR检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行步骤S2;
S2.去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测。
2.根据权利要求1所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法,其特征在于,所述步骤S1中基于CA-CFAR检测方法进行目标检测的具体步骤为:
S11.将待检测信号序列的前、后端分别进行补齐,得到L+2G+2N的补齐后序列,其中L为待检测信号序列的长度、G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度;
S12.使用一个长度为2N+2G+1的滑动窗口划过所述补齐后序列,将当前滑动窗口中正中间位置N+G+1处作为待检测单元U;
S13.对待检测单元U执行检测,根据当前滑动窗口内背景噪声与杂波强度计算待检测单元U的检测门限值T,如果待检测单元U的幅度大于计算到的所述检测门限值T,则判定为目标信号,否则判定为噪声;检测完成后将滑动窗口向下滑动一个单位,返回执行所述步骤S12,直至完成检测。
3.根据权利要求1或2所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法,其特征在于,所述步骤S2的具体步骤为:
S21.去除当前检测到的目标的信息;
S22.将当前滑动窗口返回至当前检测到的目标的单元位置m处,重新对区域[m,m+N+G]中所有的单元进行检测,其中m为当前检测到的目标的单元位置,G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度。
4.根据权利要求3所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法,其特征在于:所述步骤S21具体为将当前检测到的目标的幅度信息置零。
5.根据权利要求4所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测方法,其特征在于:所述步骤S2中去除当前检测到的目标的信息时,还包括将当前检测到的目标的位置、幅度信息进行保存步骤。
6.一种基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置,其特征在于,包括:
CA-CFAR检测模块,用于获取待检测信号序列,并基于CA-CFAR检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行二次检测模块;
二次检测模块,用于去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测。
7.根据权利要求6所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置,其特征在于,所述CA-CFAR检测模块包括:
第一检测单元,将待检测信号序列的前、后端分别进行补齐,得到L+2G+2N的补齐后序列,其中L为待检测信号序列的长度、G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度;
第二检测单元,用于使用一个长度为2N+2G+1的滑动窗口划过所述补齐后序列,将当前滑动窗口中正中间位置N+G+1处作为待检测单元U;
第三检测单元,用于对待检测单元U执行检测,根据当前滑动窗口内背景噪声与杂波强度计算待检测单元U的检测门限值T,如果待检测单元U的幅度大于计算到的所述检测门限值T,则判定为目标信号,否则判定为噪声;检测完成后将滑动窗口向下滑动一个单位,返回执行所述第三检测单元,直至完成检测。
8.根据权利要求6或7所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置,其特征在于,所述二次检测模块中包括:
去除单元,用于去除当前检测到的目标的信息;
检测单元,用于将当前滑动窗口返回至当前检测到的目标的单元位置m处,重新对区域[m,m+N+G]中所有的单元进行检测,其中G为保护区域的长度、N为背景噪声单元的长度。
9.根据权利要求8所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置,其特征在于:所述去除单元具体将当前检测到的目标的幅度信息置零。
10.根据权利要求9所述的基于CA-CFAR的雷达信号多目标检测装置,其特征在于:所述二次检测模块还包括用于将当前检测到的目标的位置、幅度信息进行保存的保存单元。
CN201710702300.8A 2017-08-16 2017-08-16 基于ca-cfar的雷达信号多目标检测方法及装置 Active CN107678019B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710702300.8A CN107678019B (zh) 2017-08-16 2017-08-16 基于ca-cfar的雷达信号多目标检测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710702300.8A CN107678019B (zh) 2017-08-16 2017-08-16 基于ca-cfar的雷达信号多目标检测方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107678019A true CN107678019A (zh) 2018-02-09
CN107678019B CN107678019B (zh) 2019-09-20

Family

ID=61134385

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710702300.8A Active CN107678019B (zh) 2017-08-16 2017-08-16 基于ca-cfar的雷达信号多目标检测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107678019B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109886234A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 苏州科达科技股份有限公司 目标检测方法、装置、系统、电子设备、存储介质
CN110632943A (zh) * 2019-09-29 2019-12-31 成都纳雷科技有限公司 基于能量积累的无人机避障雷达树木轮廓检测方法及装置
CN110632942A (zh) * 2019-09-29 2019-12-31 成都纳雷科技有限公司 一种基于无人机避障雷达的树木轮廓检测方法及装置
CN111316124A (zh) * 2018-12-04 2020-06-19 深圳市大疆创新科技有限公司 目标检测方法、装置和无人机
CN111610515A (zh) * 2020-03-31 2020-09-01 宁波锐眼电子科技有限公司 检测方法、装置、毫米波雷达和计算机可读存储介质
CN111796266A (zh) * 2020-07-14 2020-10-20 哈尔滨工业大学 一种匀加速运动目标rd平面检测前跟踪方法
CN113447916A (zh) * 2021-06-28 2021-09-28 西安电子科技大学 非平稳干扰下的自适应目标检测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103076602A (zh) * 2012-12-27 2013-05-01 中国人民解放军海军航空工程学院 针对多目标背景的雷达自适应恒虚警率融合检测方法
CA2774377A1 (en) * 2012-02-02 2013-08-02 Raytheon Canada Limited Knowledge aided detector
CN103353594A (zh) * 2013-06-17 2013-10-16 西安电子科技大学 二维自适应雷达恒虚警检测方法
KR20140083568A (ko) * 2012-12-26 2014-07-04 현대모비스 주식회사 레퍼런스 셀 분할 평균 기법에 의한 cfar 검파 방법 및 이를 적용한 레이더 시스템
KR101546421B1 (ko) * 2015-02-16 2015-08-24 에스티엑스엔진 주식회사 적응 cfar 처리방법
CN106093903A (zh) * 2016-06-17 2016-11-09 电子科技大学 基于单边检测单元累积平均的多目标恒虚警检测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR970003698B1 (ko) * 1993-12-01 1997-03-21 재단법인 한국전자통신연구소 다중 표적 환경에서의 검파기 및 그 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2774377A1 (en) * 2012-02-02 2013-08-02 Raytheon Canada Limited Knowledge aided detector
KR20140083568A (ko) * 2012-12-26 2014-07-04 현대모비스 주식회사 레퍼런스 셀 분할 평균 기법에 의한 cfar 검파 방법 및 이를 적용한 레이더 시스템
CN103076602A (zh) * 2012-12-27 2013-05-01 中国人民解放军海军航空工程学院 针对多目标背景的雷达自适应恒虚警率融合检测方法
CN103353594A (zh) * 2013-06-17 2013-10-16 西安电子科技大学 二维自适应雷达恒虚警检测方法
KR101546421B1 (ko) * 2015-02-16 2015-08-24 에스티엑스엔진 주식회사 적응 cfar 처리방법
CN106093903A (zh) * 2016-06-17 2016-11-09 电子科技大学 基于单边检测单元累积平均的多目标恒虚警检测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MENGJIAO WU ET AL.: "The Design of Constant False Alarm Module Based on CMLD-CFAR Algorithm", 《2016 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINERY,MATERIALS AND COMPUTING TECHNOLOGY(ICMMCT 2016)》 *
刘贵如等: "基于最大值参考单元的双剔除门限恒虚警目标检测算法", 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111316124A (zh) * 2018-12-04 2020-06-19 深圳市大疆创新科技有限公司 目标检测方法、装置和无人机
CN109886234A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 苏州科达科技股份有限公司 目标检测方法、装置、系统、电子设备、存储介质
CN109886234B (zh) * 2019-02-28 2021-06-22 苏州科达科技股份有限公司 目标检测方法、装置、系统、电子设备、存储介质
CN110632943A (zh) * 2019-09-29 2019-12-31 成都纳雷科技有限公司 基于能量积累的无人机避障雷达树木轮廓检测方法及装置
CN110632942A (zh) * 2019-09-29 2019-12-31 成都纳雷科技有限公司 一种基于无人机避障雷达的树木轮廓检测方法及装置
CN111610515A (zh) * 2020-03-31 2020-09-01 宁波锐眼电子科技有限公司 检测方法、装置、毫米波雷达和计算机可读存储介质
CN111796266A (zh) * 2020-07-14 2020-10-20 哈尔滨工业大学 一种匀加速运动目标rd平面检测前跟踪方法
CN113447916A (zh) * 2021-06-28 2021-09-28 西安电子科技大学 非平稳干扰下的自适应目标检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107678019B (zh) 2019-09-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107678019B (zh) 基于ca-cfar的雷达信号多目标检测方法及装置
CN107861107B (zh) 一种适用于连续波雷达的双门限cfar与点迹凝聚方法
CN109031287B (zh) 基于Faster-RCNN网络的穿墙超宽带雷达人体呼吸信号检测方法
CN108802722B (zh) 一种基于虚拟谱的弱目标检测前跟踪方法
CN106842194A (zh) 一种自适应目标检测方法及装置
CN109597065B (zh) 一种用于穿墙雷达检测的虚警抑制方法、装置
CN107942324B (zh) 基于多普勒引导的多帧联合小目标双重检测方法
CN105974375A (zh) 一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法
CN106405510B (zh) 一种基于伪滑窗l判决准则的航迹删除方法
CN109100696B (zh) 基于点状杂波图的慢速运动目标消除方法
CN106371084A (zh) 一种基于雷达回波的电离层电子密度探测方法
CN105445699B (zh) 一种非视距误差消除的测距方法及系统
CN110134976A (zh) 一种机载激光测深信号提取方法及系统
CN104268877A (zh) 一种红外图像海天线自适应检测方法
CN105005983A (zh) 一种sar图像背景杂波建模及目标检测方法
CN108872961B (zh) 基于低门限的雷达微弱目标检测方法
CN110007299A (zh) 一种基于混合坐标伪谱技术的微弱目标检测跟踪方法
CN110837079B (zh) 一种基于雷达的目标检测方法及装置
CN103413138B (zh) 一种红外图像序列中点目标检测方法
CN113608193A (zh) 一种基于UNet的雷达多目标距离和速度估计方法
CN107132532B (zh) 基于海尖峰抑制和多帧联合的小目标检测方法
CN111983569B (zh) 基于神经网络的雷达干扰抑制方法
CN105866748A (zh) 一种基于检测先验的固定窗长恒虚警检测方法
CN109143184A (zh) 一种扫描雷达的双门限检测方法
CN110133680A (zh) 一种机载激光测深接收波形有效信号初值确定方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant