恒虚警检测(Constant False Alarm Rate, CFAR)

姓名:任文 学号:19021210983 学院:电子工程学院

1 简介

统计检测理论是利用信号的统计特性和噪声的统计特性等信息来建立最佳判决的数学理论。主要解决在受噪声干扰的观测中,信号有无的判决问题。其数学基础就是统计判决理论,又称假设检验理论。 假设检验是进行统计判决的重要工具,信号检测相当于数理统计中的假设检验。 假设就是检验对象的可能情况或状态。对于雷达或声呐检测来说,可以选用两个假设,即目标存在或不存在。

由于噪声的存在及观察样本数或样本长度的限制,在检测过程中,不可避免地会产生判决错误。问题是怎样尽可能地减少这些错误,这就是检测系统的最佳化问题。错误一般分为两种,一种是漏报,一种是虚警,在不同的工作情况下,这两种错误所造成的后果并不一样,因此可能对不同的错误有不同的重视程度,这就引入了最佳准则问题。不同的准则下有不同的判决规则(如选取的判决门限不同),使得检测系统有不一样的虚警错误和漏报错误分配。 这样的准则有最小平均风险准则(又称Bayes准则)、极大极小准则(又称安全平均风险准则)和Neyman-Pearson准则(又称检测概率最大准则)等。

Bayes 准则需知道先验概率和代价函数,极大极小准则需知道代价函数。Neyman-Pearson 准则则是解决二者均不知的判决问题,该方法是确定虚警概率或漏报概率中的一种,再去求使另一种达到极小的判决,也就是假定有一类错误最重要,因而作出严格的限制,再去确定使其它类错误最小的判决界。一般对虚警要求较高,所以,先限定虚警,再去求最小漏报或最大检测,所以 N-P 准则有时也叫恒虚警检测。 恒虚警检测技术(CFAR,Constant False-Alarm Rate)是雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术。

2 原理

恒虚警检测器首先对输入的噪声进行处理后确定一个门限,将此门限与输入端信号相比,如输入端信号超过了此门限,则判为有目标,否则,判为无目标。一般信号由信号源发出,在传播的过程中受到各种干扰,到达接收机后经过处理,输出到检测器,然后检测器根据适当的准则对输入的信号做出判决。

转自:https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/89449048

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