脉冲多普勒雷达恒虚警检测系统仿真７０９
脉冲多普勒雷达恒虚警检测系统仿真・
袁兴生段红姚新宇
国防科学技术大学，湖南长沙４１００７３
摘要：恒虚警（ｃＦＡＲ）处理技术对脉冲多普勒雷达进行目标检测非常重要，文章首先对恒虚警检
测原理进行讨论，文中重点讨论单元平均ＣＡ．ｃＦＡＲ，最大选择ＧＯ．ｃＡＦＲ和ｓＯ．ｃＦＡＲ这三种均值类恒虚
警处理方法，建立起数学模型。接下来对雷达视频信号进行模拟，并将所产生信号用三种恒虚警模型
进行检测仿真，最后给出仿真结果并对三种恒虚警方法进行分析比较。
关键词：脉冲多普勒恒虚警处理单元平均最大选择最小选择
１引言
ＰＤ雷达通常用于机载下视或类似的条件下，因此由不同的地物回波所形成的杂波强度和分布情况极
为复杂。为了在这样复杂的环境中检测出所关心的运动目标回波，要求ＰＤ雷达必须采用某种ＣＦｌＡＲ处理
技术，以便在杂波环境变化时，防止雷达的虚警概率发生太大的变化，同时保证～定的检测概率。
本文首先对恒虚警检测原理进行论述并建立模型，为了对三种恒虚警检测有更好的理解和区分，文章
的第二部分主要对这三种检测方法进行分析，最后采用第一部分所建立的恒虚警模型进行恒虚警检测，并
给出仿真结果。
２恒虚警原理论述及模型建立
从天线俘获的信号一般经过低噪声放大器先将输入回波信号的功率放大，再送至混频器，高频接受脉
冲信号从天线俘获的信号一般经过低噪声放大器先将输入回波的功率放大，再送至混频器，高频接收脉冲
信号与本机振荡器的等幅高频电压混频，将信号频率降为中频，再由多级中频放大器对中频脉冲信号进行
放大和匹配滤波，然后送入同步检波器，同步检波器产生两种极性输出：同相（Ｉ）和正交（Ｑ）信号，接下来进
行Ａ／Ｄ变换，其幅度以大约一个脉冲宽度量级的间隔进行采样。信号处理机根据信号到达的时间，即距离，
对从Ａ／Ｄ变换器来的输入数据进行排序，将每个距离间隔的数存入距离单元内存位置，然后根据其多普勒频
率滤除大量杂波，通对每个距离单元形成一个窄带滤波器组，信号处理机积累从同一目标来的后续回波（即
具有相同多普勒频率的回波）的能量，并进一步降低和目标回波相对抗的噪声和背景杂波。回波信号经过多
普勒滤波和包络检波后进行恒虚警检测处理。
这里讨论均值（ＭＬ，ｍｅａｎＩｅｖｅｌ）类ＣＦＡＲ处理方法：单元平均ＣＡ方法，最大选择Ｇｏ（ｇｒｅａｔｅＳｔｏＤ—
ＣＦＡＲ和最小选择Ｓｏ（ｓｍａｌｌｅｓｔｏｆ）．ＣＦＡＲ方法，它们的共同特点是在局部估计中采用了取均值的方法利用均值类ＣＦＡＲ检测技术可以较好地实现虚警率的恒定。均值类ＣＦＡＲ适用于空间上统计平稳的背景，它
在检测单元前、后沿各有一个覆盖若干距离单元的滑动窗，利用滑动窗中参考采样的均值，形成前、后沿
局部估计，再对局部估计平均、选大、选小或加权平均，以确定检测单元的背景杂波平均功率估计。鉴于
信号可能会跨越到前后邻近单元中，检测单元及其临近前后距离单元一般不包括在平均窗内，如果目标信
’作者简介：袁兴生，山东聊城人，国防科学技术大学系统仿真教研室研究生，主要研究方向为雷达系统仿真．号大于运算检测门限则发现目标，否则目标就不能被发现。均值类ＣＦＡＲ算法模型如图１所示。
在单元平均ｃＡ—ｃＦＡＲ方法榆测器中，背景杂波功率水平由２玎个参考单元采样的均值估计得到，它在
参考单元服从指数分布的假设下是杂波功率水平的一个充分统计量。它在杂波边缘会引起虚警率的上升，
而在多目标环境中将导致检测性能的下降：ＧＤ．ＣＦＡＲ榆测在杂波边缘环境中能保持较好的控制虚警性能；
ＣＡ—ＣＦＡＲ和Ｇｏ．ＣＦＡＲ检测器性能可能因为其他目标信号出现在参考单元中而意外抬高检测门限，降低了检测性能，但．阳．ＣＦＡＲ恒虚警检测器不受此类目标信号干扰的影响，因此具有一定的抗邻近目标干扰的
能力，能够在干扰目标位于前沿或后沿滑窗之一的多目标环境中检测出目标信号。
穆铺了＿
Ｌｑ
检测品质闲数三一
图１均值恒虚警算法模型器然
图１中，２胛个参考单元构成了计算均值估计用的数据窗，在每次雷达发射脉冲后，接受的所有回波数
据将从这个数据窗依次滑过，由于参考单元数目有限，均值估计ｐ会有一定起伏。参考单元数越少，均值
估计‘ｐ的起伏越大，为了保持同样的虚警率，必须适当提高品质因数Ｔ，但门限值的提高将降低发现概率，
所以需要增加信噪比以保持指定的发现概率。表１种列出了由恒虚警率和参考单元个数确定的门限品质因
数值。表１检测门限品质因数
，，ａ，２ｎ＝８２ｎ＝１６２ｎ＝２４２ｎ＝３２倘函，Ｂ】
岛＿（黼＝％口ｄ“州，ｚＴＣＡＴＧＯＴＳＯＴＣＡＴＧｏＴＳＯＴＣＡＴＧｏＴＳＯＴＣＡＴＧＯＴＳ０、（６）Ｐｆａ
ｌｅ．４２．１６２３．６ｌＯ．８８０．７７８１．３６２．４４４Ｏ．４６８０．８３３１．２７７０．３３４０．６０２Ｏ．８５ｌ
１ｅ．６４．６２３７．７８３６１．３７ｌ２．４２５．１３１０．７７８１．４２．３４７０．５４Ｏ．９８３１．４７５
１ｅ．８９１５．３１１７．９２．１６２３．８４９．９０５１．１５４２．０９２３．９１６０．７７８１．４２５２．３０２
闸门混和器Ｔ是检测器的品质因数，通常用来得到恒虚警概率匕，三种恒虚警检测方式的恒虚警概率
分别为：
圪卅＝（１＋弓。）“（１）
巴埘＝（１＋％）一一２∑ｒ一】（２＋乙）巾Ⅲ（２）Ｉ。０
匕＝２∑【∥】（２＋釉“Ⅲ（３）
Ｎｉｔｚｂｅ唱【２１将检测阈值的形成方法归纳为：（１）固定阈值；（２）根据外部干扰的平均幅度形成的阈值；（３）
在获得了干扰统计分布的部分先验信息基础上形成的阈值；（４）在没有干扰统计分布的先验信息时，为分布自由的统计假设检验所形成的阈值。第一种情况就是固定阈值检测，第二种和第三种情况是自适应阈值的
ｃＦＡＲ检测，第四种情况是非参量ＣＦＡＲ检测。文中所讨论的三种恒虚警检测方法是自适应阈值的ＣＦＡＲ，
它们各自的运算门限Ｓ估计为：‰舟．【螋
（４）＆＿删＝毛掣二Ｌ＜划一Ｌ斗，
‰。吨裂岂翌（５）ｓ品－ｆ例Ｒ＝巧ｍ睢—＿上－Ｌ—二出一ｐＪ
恒虚警的检测概率除了受参考单元数值影响外，还受脉冲积累数和ｓＮＲ的大小影响，图２、３、４所示
分别为检测概率匕＝１０～、乞＝１０＿６、匕＝ｌｏｑ时信噪比和脉冲积累数量对检测概率的影响。
碧谤。。ｏ”：…ｐ…Ｈ，∥≯ｊｊ‘Ｖ√≯圹＿∥５，粤
图２检测概率匕＝１０－４图３检测概率匕＝ｌｏ一６图４检测概率匕＝１０一８
３雷达回波信号模拟
恒虚警检测器所检测的信号是雷达接收到的回波信号模数转换后经过检波、滤波等多级处理后得到的
视频信号，本文中主要对恒虚警检测进行仿真验证，对前面的处理过程进行了简化。
雷达回波信号一般由三部分构成：目标回波信号、噪声信号和杂波信号。在本文中，我们虑无损耗的
情况。目标回波信号是由雷达发射脉冲信号经过延迟和多普勒频移后形成的，而噪声信号和杂波信号则是
在一种统计模型的假设前提下产生的。
３．１杂波噪声仿真
根据杂波回波的计算式：
ｃＲ（朋）＝∑ｙＲ，（口，，ｍ）＝∑【』。＋爿。】Ｇ２（口１）ｅｘｐ（＿，２万（册～１）厶，／／，）／只２（６）
其中，以——幅度值得波动范围，采用模拟生成的随机序列。
４——幅度值的固定成分。取乘方比研２＝５，则４的值为：
４＝聊２×ｌ４Ｉ。。
（７）Ｇ（口）——表示在该点散射体处天线的增益值大小．它是点散射体方位角的函数。根据天线方向图模
型，只要确定了点散射体的方位角ｐ，就可以由天线方向图模型确定点散射体的增益值太小。
＾——点散射体的多瞢勒颠率。
杂波计算式所有的量值部已经确定，这样将同一距离环内的各点散射体的杂波回波进行相干求和．便得到了一个脉冲信号的杂波回波。
３．２高斯白噪声的模拟
根据假设ｔ噪声的统计分布模型是零均值、方差为《的高斯白噪声。方差《Ｊ；｜ｊ杂波功率只和杂噪比
ｃＮＲ求得：《＝￡／１０…。ｏ）阿为杂噪比ｃＮＲ表明的是杂被和噪声功率值的相对大小，这里将杂波功率归一化为１．这样噪声的计算式为：《＝只／１０…ｏ＝１０一”ｏ、（９）
根据上式就可以计算出噪声相对方差值得太小，从而实现噪声信号的模拟。
Ｆ面仿真雷达回波信号。产生长度为１０００的回波信号采样点．设定有两个目标信号，一个位于第４００
个采样点序列的位置ｔ，另一个位于第６００个采样点序列位置。杂波信号位于采样序列点的第２００到第３５０
个点，噪声信号位于第４５０到第５００个点，目标信号与产生的瑞利包络的噪声信号和杂波信号叠加，仿真
结果如图５。
圈５叠ｍ７瑞利分布杂渡、噪声的信号圈６恒虚警检测结果
４三种恒虚警方法的仿真
下面分别采用三种均值类恒虚警检测方法对生成的回波信号仿真，虚警概率Ｐ取Ｏ０００００ｌ，如罔６示。
仿真中参考单元有１６个，１０００个采样数据点中有１６个点不能够作为检测单元进行检测。从仿真结果囝６中可以看出．三种检测方法都能够检测出目标信号．但是在ｃＡｃＦＡＲ恒虚警检测中出现多次虚警，ＧｏｃＦＡＲ在第２００个点的位置出现一次虚警。
５结束语
从仿真图中可以看出．在第柏０和６００位置．也就设置目标存在的采样点位置．三种检测方法都发现
了目标，但是由于杂波和噪声信号的干扰，ｃＡ－ｃＦＡＲ检测出现多次虚警。ＧｏｃＦＡＲ检测在第２００个点出现一次虚警，ｓｏ—ｃＦＡＲ没有出现虚警。仿真结果说明三种检测方法都可以用于瑞利分布的杂波、噪声信号
为环境背景的目标检测，但ＣＡ・ＣＦＡＲ和Ｇｏ—ＣＦＡＲ恒虚警检测器性能可能因为其他目标信号或杂波、噪
声信号出现在参考单元中而降低检测性能，通过仿真也验证ＳｏｃＦＡＲ在多目标环境下也有很好的检测性能。
参考文献
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ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＣＦＡＲＳｙｓｔｅｍｏｆＰｕｌｓｅＤｏｐｐｌｅｒＲａｄａｒ
ＹｒｕａｎＸｉｎｇ—ｓｈｅｎｇＤｕａｎＨｏｎｇＹａｏＸｉｎ—ｙｕ
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Ａｂｓｔｒａｃｔ：１ｍｅｃｏｎｓｔａｎｔｆ．ａｌｓｅａＩａ加ｒａｔｅ（ＣＦＡＲ）ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｉｓｅＸｔｒｅｍｅｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｒａｄａｒ
ｔａ曙ｅｔＳ．Ｔ１１１．ｅｅｃｏｍｍｏｎｍｅａｎ—ｌｅＶｅｌＣＲ～ＲｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｃａｌｌｅｄｃｅｌｌａＶｅｒａ喀ｉｎｇ（ＣＡ），ｇｒｅａｔｅｓｔｏｆｔｈｅｓｅＪｅｃｔｉｏｎｌｏｇｉｃ（ＧＯ）ａｎｄｓｍａｌｌｅＳｔｏｆｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｌｏｇｉｃ（ＳＯ）ｄｉｓｃｕｓｓｅｄｉｎｔ１１ｅａｒｔｉｃＩｅ，ａｎｄ话ｅｉｒｍａｍｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅＩｓａｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｔｆｉｒｓｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｖｉｄｅｏｓｉｇｎａｌｏｆｔｈｅｒａｄａｒｉｆｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｄｔｈｅｎｔｏｂｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｉｎｍｒｅｅｋｉｎｄｓ
０ｆＣＦＡＲｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｃａｌｌｒｉｅｄｏｕｔｔｏｂｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｃＯｍｐａｒｅｄａｔｌａｓｔ．
１（ｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｕｌｓｅｄｏｐｐｌｅｒｒａｄａｒ；ｃｏｎｓｔａｌｌｔｆａｌｓｅａｌａｒｍｒａｔｅ（ＣＦＡＲ）ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；ｃｅｌｌａＶｅｒａｇｉｎｇ；笋ｅａｔｅｓｔｏｆｔｈｅｓｅＩｅｃｔｉｏｎｌｏｇｉｃ：ｓｍａＩＩｅｓｔｏｆｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ
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