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题名航管一次雷达抗风电场干扰目标检测方法
被引量：23
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作者
吴仁彪
毛建
王晓亮
贾琼琼
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机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期754-758,共5页
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基金
国家自然科学基金委员会与中国民航局联合资助项目(U1233109)
国家科技支撑计划项目(2011BAH24B12)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费项目(ZXH2011C006)
中国民航大学科研启动基金项目(2010QD03S)资助课题
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文摘
近年来,全球风力发电装机容量呈指数型增长。然而,现有航管一次雷达的动目标检测(Moving TargetDetector,MTD)技术无法抑制具有非零频成分的风电场杂波,可能导致目标遮蔽和虚警率上升。针对此问题,该文提出了一种在风电场杂波下航管一次雷达的目标检测方法。该方法在MTD前端设置风电场杂波抑制器。在该抑制器中首先估计雷达回波每个距离单元的谱中心,并把所有距离单元的谱中心移到零频。其次利用类似于对消固定杂波的方法对消目标回波,而具有较宽频谱宽度的风电场杂波经对消后仍有大部分的能量剩余。然后采用恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测确定杂波所在的距离单元,并剔除待检测数据中所有杂波单元,解决了风电场杂波进入非零频多普勒滤波器可能导致当前航管一次雷达MTD检测性能急剧恶化的问题。实验结果表明该方法对风电场杂波强度不敏感,有效地消除了杂波对目标的遮蔽现象并控制了由杂波引起的虚警率上升。
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关键词
目标检测
动目标检测
航管一次雷达
风电场
恒虚警率
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Keywords
Target detection
Moving Target Detector （MTD）
Primary surveillance radar
Wind farm
constantfalse alarm rate （cfar）
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分类号
TN958.2
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于自动删除算法的恒虚警检测器
被引量：5
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作者
曲超
郝程鹏
杨树元
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机构
中国科学院声学研究所
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2008年第5期516-520,共5页
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基金
国家自然科学基金(60802072)资助项目
国防十一五预研基金(1010602010102)资助项目
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文摘
为了提高恒虚警检测器在均匀背景中的检测性能及增强对干扰的鲁棒性,基于自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(MACCA),它的前沿和后沿滑窗均采用ACCA算法产生局部估计,再对二者求和得到背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在Swerling II型目标假设下,推导出MACCA-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa和检测概率Pd的解析表达式。分别针对均匀背景和非均匀背景分析了MACCA的性能,并与其他现有方案进行了比较。结果表明MACCA继承ACCA优点的同时,有效地提高了在杂波边缘环境下的虚警控制能力,它的虚警尖峰比ACCA少了近一个数量级,并且样本排序时间只有ACCA的一半。
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关键词
雷达
检测
恒虚警率
自动删除单元平均
排序数据方差
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Keywords
radar
detection
constantfalse alarm rate（cfar）
automatic censored cell averaging（ACCA）
ordered data variability（ODV）
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分类号
TN951
[电子电信—信号与信息处理]
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