收稿日期:2009 02 05；修回日期:2009 06 18.
作者简介：钟晓锋(1974-)，男，工程师，研究方向为水中武器系统分析与设计、水声信号处理.
钟晓锋
(驻西安东风仪表厂军代室，陕西西安,
710065)
摘 要：为了充分利用参考单元信息，减少恒虚警(CFAR )损失，基于有序统计(O S)方法和排序数据方差(ODV )方法提出一种新的恒虚警检测器(M OSODV )，它的前沿和后沿滑窗分别采用O S 和ODV 产生2个局部估计，然后取二者之和作为背景功率水平估计。在Sw erli ng II 型目标假设下，推导出M OSODV 在均匀背景下虚警概率的解析表达式，并与其他CFAR 方法进行了比较。仿真结果表明,M O S ODV 在均匀背景及多目标环境中均具有较好的性能，而杂波边缘环境中,M O S ODV 也保持了比较好的虚警控制能力。 关键词：恒虚警检测器；雷达；有序统计；排序数据方差；多目标环境
中图分类号:T J630;TN957 51 文献标识码:A 文章编号:1673 1948(2009)06 0031 04
A Novel Constant False A l ar m Rate D etector
Based on O rdered D ata V ari ability
Z HONG X iao feng
(M ilitary R epresentati ve O ffi ce ,
Stationed i n X i an D ongF eng Instru m ent F actory ,X i an 710065,Ch i na)
Abstrac t :In orde r to m ake full use of reference cell i nfo r m ati on and decrease constant false a lar m ra te(CFAR )loss ,a new CFAR detecto r (named MO SODV CFAR )based on o rdered stati stics(O S)and o rdered data var i ability (ODV )is proposed .Its lead i ng w i ndow and lagg i ng w i ndow use O S m ethod and ODV m ethod t o crea te t wo local no ise esti m ati ons respecti ve ly ,t hen the su m o f the t w o esti m ati ons i s taken as a g loba l no ise pow er esti m a ti on .A ssum i ng type of target is Swe rli ng II and no ise has G aussi an distributi on ,an ana l y ti c expressi on o f fa lse alar m rate f o rM OSODV under ho m ogeneous background i s derived .In Co m parison w it h m ean o rdered sta ti stics MO SC M andM O S AC m ethods ,si m u l a ti on resu lts sho w that the
M O S ODV is endow ed w ith better de tecti on performance under ho m ogeneous env i ron m ent and mu lti targ et interference ,and it exhibits bette r per f o r m ance o f false a l a r m contro l aga i nst c l utte r edg e situa tions .
K ey word s :constant false a lar m rate(CFAR )de tector ;radar ;o rdered statistics(O S);ordered data va riab ilit y (ODV );mu lti targ et env iron m ent
0 引言
在雷达自动检测系统中，目标的检测需要将
接收到的信号与某一阈值比较，由于背景噪声随位置和时间而变化，采用固定阈值很难保持恒虚警率。为了在非平稳背景中有效地提取信号，通常要求检测器具有恒虚警(Constan t Fa lse A l a r m Rate ,CF AR)性能。传统的单元平均(C ellA vera ging ,CA )CFAR 检测器
[1]
在均匀环境下具有准最
佳的检测性能，但在多目标及杂波边缘引起的非
均匀背景中，其性能严重恶化。而有序统计
[2]
(Ordered S tatistics ,OS)方法虽具有较好的对抗多目标干扰能力，却存在样本排序时间过长的缺点。随后M eng [3] 基于OS 和删除均值(C ensored M ean ,C M )
[4]
提出了有序统计删除均值平均
(M ean O r der Statistic Censored M ean ,MOSC M )方法，但C M 方法的删除点是固定的，不能充分利用参考滑窗内所有有效的参考单元。郝程鹏[5]
基
于OS 和ACCA (Auto m atic Censori n g Cell Avera ging)
[6]
提出有序统计自动删除平均(M ean O r der
第17卷第6期2009年12月 鱼 雷 技 术TORPEDO TECHNO LOGY
V o.l 17N o .6
D ec .2009
S tatistic Auto m atic C ensoring,MOSAC)方法，由于ACCA方法对抗干扰目标的个数有限，所以当参考滑窗内的干扰目标数超过这个限度时,MOSAC 的性能大为降低。最近,Zhao[7]提出了基于排序数据方差(Ordered D ata V ariability,ODV)的自动删除方法，它根据VI检测统计量值动态选择所有的，较小或较大的参考单元来估计背景功率水平，无需干扰目标数的先验知识，有效地提高了检测器在多目标干扰情况下的性能。本文则基于OS 和ODV提出一种称为有序统计排序数据方差平均的新的恒虚警检测器(M ean O r der Stati s tic O r dered Data Variab ility,MOSODV)，它的前沿和后沿滑窗分别采用OS和ODV来产生2个局部估计，然后取二者的和作为背景功率水平估计。在Swerling II型目标及高斯分布噪声假设下，文中推导出MOSODV在均匀背景下虚警概率的解析表达式，并与MOSAC和MOSC M进行了比较。
1 ODV CFAR检测器
在一个通用的CFAR检测器中，经平方律检波输出的距离采样值串行送入长度为N+1的抽头延迟线中，这N+1个采样值包括N个参考单元X i(i=1, ,N)和一个检测单元X CUT。ODV CFAR检测器首先将参考单元采样值按幅值排序，得到排序后的序列X(1) X(2) X(N)，然后计算VI统计量。VI统计量具有较好的分辨背景均匀和非均匀的能力,VI值越小，背景均匀的概率越大，它的定义为
VI(j)=j j i=1X2(i)
j i=1X(i)2+(N-j)
N i=j+1X2(i)
N i=j+1X(i)2,
国际标准化比值INRj=1,2, ,N-1
VI(N)=N
N i=1X2(i)
N i=1X(i)2(1)
接着ODV CFAR根据式(2)确定背景非均匀
的位置
l=arg m in N j=1VI(j),VI(l)=m in N j=1VI(j)(2)
如果式(3)成立，则判定目标存在
l>N/2,X CUT>
T l
l
l i=1X(i)
l N/2,X CUT>
T l
N-1
N i=l+1X(i)(3)
其中,T l是门限因子。从式(3)可以看出,ODV
CFAR根据VI值动态选择所有的，较小或较大的
参考单元来估计背景功率水平，而无需干扰目标
数的先验知识。
2 MO S ODV CFAR检测器
图1给出了MOSODV CFAR检测器的原理
图，其中X CUT为检测单元,M和N分别为前、后沿
参考滑窗长度,X和Y是对前后沿滑窗数据采用
OS方法和ODV方法得到的2个局部估计,k为前
沿滑窗OS方法所采用的序值,l为后沿滑窗背景
的非均匀位置。总的背景功率水平估计Z=X+
Y，自适应判决准则为X CUT
H1
H
T l Z，其中T l是根据
设定的虚警概率和l值所确定的门限系数,H1表
示目标存在,H0表示目标不存在。
CFAR检测器的虚警概率为
P fa=P(H1|H0)= 0f Z(Z) T Z1 e-x/ d x d z
=E[e-pz
]|p=T/ =M2(p)|p=T/ (4)
图1 MO SODV CFAR检测器原理框图
F i g.1 Pr i n ci p le schematic ofM O SODV CFAR detector
32
鱼 雷 技 术 第17卷
其中:f Z (z ) Z 的概率密度函数;
M Z (p ) Z 的矩母函数;
T 门限系数。
可见，求得背景功率估计Z 的矩母函数是推导虚警概率解析表达式的关键。对于MOSODV CFAR 检测器，它的2个局部估计X 和Y 显然是独立的。采用OS 方法得到的局部估计X 的PDF 为
[2]
f X (x )=1 k M k
[1-exp (-x / )]k -1
exp [-(M -k +1)x / ]
(5)
所以,X 的矩母函数为
M X (p )=E [e
-px
]=
e -px
中华家教
f X (x )d x
=
M! (M -k + p +1)
(M -k )! (M + p +1)
性别对抗(6)
对于ODV 方法，设l 为背景非均匀的位置，则局部估计Y 的矩母函数为[6]
M Y (p )=
N l
l
j=1
p l +N -j +1l -j +1
-
莉桑迪亚1
,l >N /2
(7)
M Y (p )=
N
l 1+
p N -1
-(N -l-1)
l
j=0l j
(-1)j
1+ p N -1+
j
N -1
-1
,l N /2
(8)
由于2个独立随机变量和的矩母函数等于各随机变量矩母函数的乘积,Z 的矩母函数为
M MOSODV Z (p )=M X (p )Y M Y (p )(9)
均匀背景下，背景非均匀的位置为l 时,
MOSODV CFAR 检测器的虚警概率为P M OSOD V fa (l)=M MOSODV Z (p )p =T l / (10)
所以l >N /2时P
MO S ODV
fa
(l)=
M! (M -k +T l +1)(M -k )! (M +T l +1)N
l
l
j=1
T l l +N -j +1l -j +1
-1
(11)
l N /2时P
MO S ODV
fa
(l)=M! (M -k +T l +1)(M -k )! (M +T l +1)N
l
1+
T l
N -l
-(N -l-1)
l
j=0l j
(-1)j 1+T l N -1+
j N -1
-1
(12)
对指定的P fa 值，利用数值方法解以上两式，即可得到MOSODV 的门限系数T l 。
3 性能分析
由于很难推导出MOSODV CFAR 检测概率的解析表达式，采用M onte Carl o 仿真方法分析它的性能，并与MOSAC 和MOSC M 进行比较和分析。具体参数设置为：参考单元长度M
cip数据
=N =16,k =12，目标类型为Sw erling II 型,P fa =10-4
。对
于MOSAC ,p =12,P f c =10-2
世界纪录申请
；对于MOSC M，右滑窗删除样本数r =4，使MOSAC 和MOSC M 都具有对抗后沿滑窗4个干扰目标的能力。
图2给出了不同检测概率时3种检测器在均匀背景下的CFAR 损失，从图中可以看出，均匀背景下MOSODV 的性能最好,MOSC M 最差。
图2 不同检测概率时3种检测器在均匀背景下的
CFAR 损失
F i g .2 CFAR loss of th ree k i nds of de tectors w ith d iffer
en t detection probab ilities under ho mogeneous background
不同干扰噪声比(Interference No ise Ra ti o ,I N R )时3种CFAR 检测器在多目标干扰情况下的CFAR
损失由图3和图4给出，其中P d =0 5,I L 和I R 分别是前、后沿参考滑窗中存在的干扰目标数，图3中I N R =SNR，图4中I NR =5SNR 。从图中可以看出，在多目标干扰情况下MOSODV 的CFAR 损失最小,MOSAC 次之,MOSC M 最大。如果后沿参考滑窗中的干扰目标数超过MOSAC 和MOSC M 的抗干扰容限时,MOSODV 相对于MOSAC 和MOSC M 的性能优势会更明显。原因是MOSODV 能有效避开多目标干扰的影响，而无需干扰目标数的先验知识。 对于杂波边缘环境，表1给出了不同杂波强
33
第6期 钟晓锋：一种基于排序数据方差的恒虚警检测器
度比 时3种检测器虚警尖峰大小。从表1可以看出,MOSODV 与MOSAC 的虚警尖峰相差无几，均低于MOSC M，可见MOSODV 提供了较好的杂
波边缘保护能力。
图3 I NR =SNR 时3种检测器在多目标情况下的CFAR 损失
F i g .3 CFAR l oss of three k i nd s of d etectors under i n
mu ltip le target when I NR is equal to
SNR
图4 I NR =5SNR 时3种检测器在多目标情况下的CFAR 损失
F i g .4
CF AR l oss of three k inds of de tectors under m u lti p le target wh en I NR is equa l to 5SNR 表1 3种检测器在杂波边缘环境的虚警率
Table 1 False al ar m ra te of three k i nd s of d etectors at
clutter edges
CFAR 检测器
/dB
M OSODV M O S AC M O S CM 201 21 10
-2
1 15 10
-2
2 96 10
-2
40
1 31 10-21 36 10-23 53 10-2
4 结束语
本文基于有序统计方法和自动删除单元平均
方法提出了一种新的恒虚警检测器(MOSODV )。仿真结果表明，在均匀背景及多干扰目标情况下,MOSODV 的性能均比MOSAC 和MOSC M 获得了改善，而在杂波边缘环境中的,MOSODV 也具有不错的虚警控制能力。同时该检测器的样本排序时间只有OS 和ODV 的一半，易于工程实现。MOSODV 在非均匀背景中的性能有待于进一步研究。
参考文献:
[1]F inn H M,Johnson R S .Adapti ve D etecti on M odeW ith
Thresho ld Contro l as a Func ti on o f Spa ti a lly Samp l ed C l utter leve l E sti m a tes [J].RCA R eview ,
1968,
29
(9):414 464.
[2]R ohli ng H.R adar CFAR T hres ho l d i ng i n C l utte r and
M u lti ple T arget Situati ons[J].
IEEE T rans .on A ero
space and E lectron ic Syste m,1983,19(4):608 621.[3]M eng X W,H e Y.A N e w CFAR D etecto r Dased on
Censored M ean and O rde r Sta ti sti cs[C]//Proceed i ng o f IEEE Internationa l Con f e rence on N
eura l N et works and Signa l P rocess i ng ,N an jing ,1995.
[4]R i cha rd J T,D illard G M.A dapti ve D etecti on A l go
r it h m s for M ulti p le T a rget S itua tions[J].IEEE T ransac tions on A erospace and Electronic Syste m s .1977,13(4):338 343.
[5]郝程鹏，原建平，司昌龙，侯朝焕.基于有序统计和自
动删除平均的恒虚警检测器[J].系统工程与电子技术,2008,30(1):17 20.
H ao C P ,Y uan J P ,S i C L ,H ou C H.CFAR D etec t o r Based on O rdered S tatistics and A uto m atic Censor i ng Ce llA ve rag i ng [J].Syste m s Eng i neer i ng and E lectron ics ,2008,30(1):17 20.
[6]Fa rrouk iA,Barka tM.A utoma ti c Censo ri ng CFAR D e
tector Based on O rdered D a ta V ar i ability fo r N onhomoge neous Env iron m en ts[J].I EEE P roceed i ngs R ada r ,So nar and N av i g ati on ,2005,152(1):43 51.
[7]Zhao J ,T ao R,W ang Y.A N ew CFAR D etec t o r Based
on O rdered D ata V ariab ility [C ]//P roceedi ngs o f the F irst Internati onal Conference on Innovati ve Co m puti ng ,Informa ti on and Contro ,l 2006.
(责任编辑 杨力军)
34
鱼 雷 技 术 第17卷
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