高巍，谢芳，蒋荣堃，杨昊，王晓华，吕余青

(1.北京理工大学 信息与电子学院，北京 100081； 2.中国船舶集团有限公司第八研究院，江苏，南京 210000)

在雷达自动检测系统中，恒虚警率(constant false alarm rate，CFAR)处理是一种提供自适应检测门限的信号处理技术[1-4].经典的CFAR处理分为两类，即均值类(mean level，ML)CFAR和有序统计类(ordered statistics，OS)CFAR[5].单元平均(cell-averaging，CA)CFAR[6-7]是最早提出的CFAR方法，在均匀杂波背景环境下具有优异的检测性能，但在非均匀杂波背景环境下，检测概率大大降低.为了提高非均匀杂波背景和多目标背景下的检测性能，后来陆续出现了最大选择(greatest of，GO)CFAR[8]、最小选择(smallest of，SO)CFAR[9]和OS-CFAR.

CFAR处理工程化的传统方法通常是在DSP平台上实现的[10]，但是由于FPGA处理速度高和并行处理结构的特点[11]，使其成为实现CFAR检测器更好的选择.赵冰等[12]介绍了GO-CFAR在FPGA上实现的过程和结果，证明了利用FPGA实现CFAR检测的优势；Cumplido R等[13]在FPGA上实现了一维ML CFAR检测器，支持CA-CFAR、GO-CFAR和SO-CFAR，参考单元数为32，保护单元数为8；Perez-andrade R等[14]设计了基于FIFO的线性排序器在FPGA上实现了OS-CFAR；Sana S等[15]提出了兼顾CA-CFAR、OS-CFAR、剔除平均(trimmed-mean，TM)CFAR的硬件实现结构，参考单元为24.

以上CFAR检测器均在同一维度(即距离维或多普勒维)对目标进行检测，参考信息较为单一，且检测器参数固定或局部可配.本文提出一种基于FPGA的二维双向CFAR处理器.该处理器同时考虑距离维和多普勒维的检测结果，检测误差降低.该处理器支持包括CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR、有序统计平均(ordered statistic cell averaging，OSCA)CFAR[16]、有序统计选大(ordered statistic greatest of，OSGO)CFAR[17]、有序统计选小(ordered statistic smallest of，OSSO)CFAR[17]等6种检测算法可选.同时，它还支持参考单元数量、保护单元数量、排序值、门限因子可配置，结构灵活，适用于多……