CFAR算法对多环境下的目标检测

2021-11-03南开大学滨海学院

电子世界 2021年18期

南开大学滨海学院张喆

为解决毫米波雷达对某个环境下探测的反射回波信号，并利用多普勒频率进行雷达对目标径向运动时的检测和速度产生的估计问题，本文提出了基于线性调频连续波（Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW）毫米波雷达，采用利用多周期双通道得到的相位变化信息结合多维频谱分析（1D-FFT和2D-FFT）以及恒虚警检测（constant false alarm rate,CFAR）实现了对径向运动目标的检测以及较为精准的速度估计，并分析了对多目标，多环境下的处理特征和检测，最后通过仿真实验和实际测试对算法检测效果和准确度进行验证。实验结果表明，该算法在多环境多目标下检测和速度的估计方面准确性较高。

在复杂环境下的目标检测中，毫米波雷达对回波信号实现恒虚警检测将具有一定的困难且难以取得良好的效果。对于随机杂波干扰信号，采用功率检测门限会产生大量的虚警和检测率的下降，在实际操作中无法应用。然而，CFAR检测算法可以对杂波情况下进行目标检测。它采用与待检参考单元相邻的参考单元进行检测，得到背景噪声功率估计值，再与门限因子相乘得到功率检测门限，从而避免大量虚警的产生。常见的CFAR检测算法有单元平均恒虚警检测(cell averaging constant false alarm rate,CA-CFAR)、最大恒虚警检测(greatest test of constant false alarm rate,GO-CFAR)和最小选择恒虚警检测(smallest test of constant false alarm rate,SO-CFAR)。

针对以上问题，本文对两种环境下测量的回波数据做了CFAR检测，通过仿真实验和实测数据处理，直观地表明CFAR常见算法在两种环境下对目标的检测优略。