본 논문은 레이다 목표물 검파에 유용한 MXTM(maximum trmmed mea)-CFAR(constant false alarm rate) 처리기를 제안하고, 성능분석을 통하여 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 MXTM-CFAR처리기는 클러터경계에서 좋은 성능을 갖는 GO(greatest of)-CFAR 처리기와 균질 또는 비균질상황에서 좋은 성능을 갖는 기존의 순서통계에 근거한 TM-CFAR 처리기를 결합한 형태이다. 균질상황, 간섭표적상화 및 클러터경계에서 구한 검파확률, 오경보율과 임계치를 통하여 성능을 분석하고 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 처리기는 균질상황과 간섭표적상화에서 OS(order statistics)및 TM-CFAR 처리기와 같은 성능을 유지하면서 클러터 경계에서 오경보율을 줄일 수 있어으며 처리시간을 단축 시킬 수 있었다.
In this paper, we present an architecture of the constant false alarm rate (CFAR) detector called the generalized order statistics (GOS) CFAR detector, which covers various order statistics (OS) and cell-averaging (CA) CFAR detectors as special cases. For the proposed GOS CFAR detector, we obtain unified formulas for the false alarm and detection probabilities. By properly choosing coefficients of the GOS CFAR detector, one can utilize any combination of ordered samples to estimate the background noise level. Thus, if we use a reference window of size N, we can realize $(2^N-1)$ kinds of CFAR processors and obtain their performances from the unified formulas. Some examples are the CA, the OS, the censored mean level, and the trimmed mean CFAR detectors. As an application of the GOS CFAR detector to multiple target detection, we propose an algorithm called the adaptive mean level detector, which censors adaptively the interfering target returns in a reference window.
이 논문의 1부에 이어, 수신안테나 다양성을 쓰는 직접수열 부호분할 다중접속(direct-sequence code division multiple access: DS/CDMA) 시스템에서 의사잡음(pseudonoise: PN) 부호를 획득할 때 평균값(cell average: CA), 큰값(greatest of: GO), 작은값(smallest of: SO) 일정 오경보 확률(constant false alarm rate: CFAR) 처리기의 성능 특성을 비균질 (nonhomogeneous) 잡음 환경에서 얻고 견주어 본다. 균질 잡음 환경에서와는 다르게, 비균질 잡음 환경에서는 큰값 일정 오경보 확률 처리기가 가장 성능이 좋고, 평균값 일정 오경보 확률 처리기가 그 다음으로 성능이 좋다는 것을 볼 수 있다.
This paper proposes and analyzes a new CFAR(Constant False Alarm Rate) detector called the EXGO(Excision Greatest Of)-CFAR. This is the combination of the EXCA(Excision Cell Averaging)-CFAR that shows a good performance under the influence of interferences and the GO(Greatest Of)-CFAR that fights well with clutter edges. For the performance analysis, the formulas for the detection probability and the false alarm probability are derived and computed, and the results are compared with other existing CFAR detectors. Our analysis shows that the proposed EXGO-CFAR considerably improves the false-alarm-rate performance of the EXCA-CFAR at clutter edges while maintaining the high detection probability performance of the EXCA-CFAR in the homogeneous and/or interference noise environment.
본 논문에서는 주파수 영역 배열안테나의 계산량을 감소시키기 위한 센서링 부분적응 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 입력신호를 주파수 영역으로 변환한 후 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 간섭신호가 존재하는 주파수 대역을 찾아내고 이에 해당하는 가중치에 대해서만 적응 신호처리를 수행한다. 이때 CFAR 검파기의 오경보율은 출력신호의 전력 변화량을 이용하여 환경에 맞게 적응적으로 변화시켜서 최적 값으로 설정한다.
수신안테나 다양성을 쓰는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템에서 의사잡음 부호를 획득할 때 평균값, 큰값, 그리고 작은값 일정 오경보 확률 처리기의 성능 특성을 균질 잡음 환경에서 얻고 견주어 본다. 균질 잡음 환경에서는 평균값 일정 오경보 확률 방법이 성능이 가장 좋고 큰값 일정 오경보 확률 방법은 평균값 일정 오경보 확률 방법과 성능이 거의 같다는 것을 모의실험으로 보인다. 이 논문의 2부에서는 비균질 잡음 환경에서 부호획득에 알맞게 평균값, 큰값, 그리고 작은값 일정 오경보 확률 처리기를 다룬다.
Generally, because received signals from radar are very bulky, the data are divided into manageable size called section, and sections are distributed into several digital signal processors. And then, target detection algorithms are applied simultaneously in each processor. CFAR(Constant False Alarm Rate) algorithm, which is the most popular target detection algorithm, can estimate accurate threshold values to determine which signals are targets or noises within center-cut of section allocated to each processor. However, its estimation precision is diminished in section edge data because of insufficient surrounding data to be referred. Especially this edge problem of CFAR is too serious if we have many sections to be processed, because it causes many false alarms in most every section edges. This paper describes false alarm issues on MCA(Minimum Cell Average)-CFAR, and proposes a false alarm elimination method by changing section size alternatively. Real received data from multi-function radar were used to evaluate a proposed method, and we show that our method drastically decreases false alarms without missing real targets, and improves detection performance.
Detecting remote targets is important to active protection system (APS) or infrared search and track (IRST) applications. In normal situation, the well-known constant false alarm rate (CFAR) detector works properly. However, decoys in APS or closely spaced targets in IRST degrade the detection capability by increasing background noise level in the CFAR detector. This paper presents a context aware CFAR detector by the intensity sorting and selection of background region to reduce the effect of neighboring targets that lead to incorrect estimation of background statistics. The existence of neighboring targets can be recognized by intensity sorting where neighboring targets usually show highest ranks. The proposed background statistics (mean, standard deviation) estimation method from median local pixels can be aware of the background context and reduce the effects of the neighboring targets, which increase the signal-to-clutter ratio. The experimental results on the synthetic APS sequence, real adjacent target sequence, and remote pedestrian sequence validated that the proposed method produced an enhanced detection rate with the same false alarm rate compared with the hysteresis-CFAR (H-CFAR) detection.
CFAR(constant false alarm rate)는 능동 소나 시스템에서 사용되는 자동 탐지 신호처리 알고리듬이다. CFAR 알고리듬 중에서도 OS(ordered statistics) CFAR는 CA(cell averaging), SO(smallest of), GO(greatest of)에 비해 비균일 환경에서 탐지 성능이 우수하다. 그러나 OS CFAR는 다중 표적 상황에서 일정 개수 이상의 표적이 나타나면 탐지 성능이 나빠지는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 다중 표적 환경에서 OS CFAR보다 좀 더 강인한 OSR(ordered statistics ratio) CFAR 알고리듬을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 간섭 표적 개수에 따른 성능을 기존의 CFAR 기법과 비교 분석하였다.
적응 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘은 클러터 배경 환경에서 일정한 오경보 율을 유지하면서 탐지확률을 높이기 위해 사용된다. 특히 공간 상관관계, 크기 편차가 큰 비 균일한 클러터 환경에서 탐지성능을 향상시키기 위해서는 공간변화에 적응적인 필터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 클러터 배경추정을 위해 이차원적으로 영역을 구분하여 대표 추정 값을 구하고, 보간(interpolation) 필터를 이용하여 최종 추정 값을 결정하는 이차원 블록 보간(Two-dimensional Block Interpolation : TBI) 적응 CFAR 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부분영역의 히스토그램 분포 중앙값을 영역 추정 값으로 선택함으로 불규칙 간섭신호 제거에 효과적이며, 블록 노드 추정 값을 이용하여 각 셀에 대한 최종 추정 값을 얻는 방식을 취함으로 인해 거리 셀 수가 많고, 고도 빔 수가 많은 시스템에서 클러터 필터링에 필요한 메모리 공간을 줄이는데 이점이 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 트랜스버설(transversal) 방식, 회귀(recursive)방식의 적응 CFAR 알고리즘과 탐지성능, 필요메모리 측면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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