饶云华 周健康 万显荣② 龚子平② 柯亨玉②

①(武汉大学电子信息学院 武汉 430072)

②(武汉大学深圳研究院 深圳 518063)

1 引言

在外辐射源雷达低空小目标探测中，其背景杂波受传播环境影响而复杂多变，尤其是功率突变的杂波会在距离多普勒谱上形成点状、块状的杂波边缘，极大地影响了低空小目标的恒虚警检测性能。

当前常用的恒虚警算法根据杂波在空间与时序上的分布特性与均匀性可划分为：空域类(也称为滑窗类)和时序类。

空域类恒虚警算法中具有代表性的是单元平均(Cell Averaging)CA-CFAR算法[1,2]，其采用临近待检测单元的杂波均值来计算检测阈值，在均匀环境下效果较好，但是在多目标及杂波边缘环境下无法消除临近目标与能量突变干扰，使得检测性能恶化。在该算法的基础上，Trunk[3]提出了最小选择(Smallest Of)SO-CFAR以解决多目标干扰问题，Hansen等人[4]提出最大选择(Greatest Of)GO-CFAR以解决杂波边缘环境下的能量突变问题，但是这两种算法都在均匀环境下存在一定性能损失，且并不适用于另一种非均匀环境。Smith等人[5]在以上算法的基础上提出了变指数(Varibility Index)VI-CFAR。该算法先判决当前杂波环境的类型，然后选择与其匹配的其他恒虚警算法[6,7]，其本质是多种算法的组合。Rohling等人[8-11]提出有序统计(Order Statistics)OS-CFAR，虽然该算法在多目标、杂波边缘环境下性能得到部分改善，但在均匀环境下性能也有一定损失。

时序类恒虚警算法[12-16]中，杂波图(Clutter Map)CM-CFAR是该类算法的典型代表，CM-CFAR将杂波空间划分为杂波图单元用以存储杂波数据，每个杂波图单元依靠当前数据和历史数据进行加权迭代更新。……