Постоянная частота ложных тревог - Constant false alarm rate

Постоянная частота ложных тревог (CFAR) обнаружение относится к общей форме адаптивный алгоритм используется в радар системы обнаружения отражения цели на фоне шум, беспорядок и вмешательство.[1]

Принцип

В приемнике радара отраженные эхо-сигналы обычно принимаются антенна, усиленный, преобразованный с понижением частоты в промежуточная частота, а затем прошел через схему детектора, которая извлекает огибающую сигнала, известную как видеосигнал. Этот видеосигнал пропорционален мощность принятого эхо-сигнала и включает в себя полезный эхо-сигнал, а также нежелательные сигналы от внутреннего шума приемника и внешнего беспорядок и вмешательство. Период, термин видео означает, что результирующий сигнал подходит для отображения на электронно-лучевая трубка, или "видеоэкран".

Роль схемы постоянной частоты ложных тревог заключается в определении порогового значения мощности, при превышении которого любой возврат может считаться источником, вероятно, от цели, а не от одного из ложных источников. Если этот порог слишком низкий, то будет обнаружено больше реальных целей, но за счет увеличения количества ложных срабатываний. И наоборот, если порог слишком высок, то будет обнаружено меньше целей, но количество ложных срабатываний также будет низким. В большинстве радар-детекторов порог устанавливается для достижения необходимой вероятности ложной тревоги (или, что эквивалентно, частоты ложных тревог или времени между ложными тревогами).

Если фон, на котором должны быть обнаружены цели, является постоянным во времени и пространстве, то может быть выбран фиксированный пороговый уровень, обеспечивающий заданную вероятность ложной тревоги, регулируемую функция плотности вероятности шума, который обычно считается равным Гауссовский. Вероятность обнаружения в таком случае является функцией соотношение сигнал шум целевой доходности. Однако в большинстве полевых систем нежелательные источники помех и помех означают, что уровень шума изменяется как в пространстве, так и во времени. В этом случае можно использовать изменяющийся порог, при котором пороговый уровень повышается и понижается для поддержания постоянной вероятности ложной тревоги. Это известно как обнаружение постоянной частоты ложных тревог (CFAR).

CFAR с усреднением ячеек

Постоянная частота ложных тревог (CFAR). В центре - тестируемая ячейка. Две соседние ячейки складываются и умножаются на константу, чтобы установить порог. Обнаружение происходит, когда проверяемая ячейка превышает пороговое значение.

В большинстве простых схем обнаружения CFAR пороговый уровень рассчитывается путем оценки уровня минимального шума вокруг тестируемой ячейки (CUT). Это можно найти, взяв блок ячеек вокруг CUT и вычислив средний уровень мощности. Чтобы избежать искажения этой оценки за счет мощности от самого CUT, ячейки, непосредственно примыкающие к CUT, обычно игнорируются (и называются «защитными ячейками»). Цель объявляется присутствующей в CUT, если она больше, чем все соседние ячейки, и больше, чем локальный средний уровень мощности. Оценка местного уровня мощности иногда может быть немного увеличена, чтобы учесть ограниченный размер выборки. Этот простой подход называется CFAR с усреднением ячеек (CA-CFAR).

Другие связанные подходы рассчитывают отдельные средние значения для ячеек слева и справа от CUT, а затем используют наибольший или наименьший из этих двух уровней мощности для определения локального уровня мощности. Они называются CFAR с наибольшим значением (GO-CFAR) и с наименьшим значением CFAR (LO-CFAR), соответственно, и могут улучшить обнаружение, когда они непосредственно примыкают к областям помех.

Сложные подходы к CFAR

Более сложные алгоритмы CFAR могут адаптивно выбирать пороговый уровень, строго учитывая статистику фона, в котором должны быть обнаружены цели. Это особенно характерно для приложений морского наблюдения (радаров), где фон беспорядок на море особенно остроконечный и не очень хорошо аппроксимируется аддитивный белый гауссов шум. Это сложная проблема обнаружения, так как трудно отличить выбросы, вызванные отражениями от поверхности моря, и выбросами, вызванными действительными сигналами, например, от подводная лодка перископы. В K-распределение - популярный дистрибутив для моделирования характеристик морских помех.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Шарф, Луи Л. Статистическая обработка сигналов: Обнаружение, оценка и анализ временных рядов. Эддисон Уэсли, Нью-Йорк. ISBN  0-201-19038-9.