導入
一定誤警報率(CFAR) 検出は、ターゲットの反射信号を重大な背景ノイズや妨害電波から分離するためにレーダーで使用される適応アルゴリズムの古典的な形式を指します。
適応性のない他の検出アルゴリズムもあります。その場合、私たちは時々千里眼探知機について話します。
原理
従来のレーダー受信機では、ターゲットからの反射エコーがアンテナで受信され、増幅され、混合されて周波数が低くなり、検出器を通過して信号包絡線が分離されます。このエンベロープは、受信したエコーのパワーに比例し、エコーからの目的の信号と、受信機のノイズ、ゴースト、電磁干渉などの不要な信号の両方が含まれます。
一定誤警報率回路の役割は、受信した各エコーが実際のターゲットからのものである可能性が高いとみなせる電力しきい値を決定することです。しきい値が低すぎる場合、より多くのターゲットが検出されますが、誤警報の数も増加します。逆に、しきい値が高すぎる場合、誤警報は少なくなりますが、検出される可能性のあるターゲットは少なくなります。ほとんどの場合、しきい値は、定められた誤警報率、または 2 つの誤警報間の時間tに適合するように選択されます。
ターゲットが検出されるエリアが時間的にも空間的にも安定している場合は、誤報の一定の確率に対して固定のしきい値を使用できます。この閾値は、一般にガウスと考えられるノイズ確率密度関数によって決定されます。検出の確率は、ターゲットによって反射されたエコーの信号対雑音比の関数になります。ただし、ほとんどのフィールドシステムでは、干渉やゴーストを発生させる原因により、ノイズ レベルが空間と時間で変化します。この場合、誤警報の確率を一定に維持するためにしきい値を上げたり下げたりできる可変しきい値システムを使用する必要があります。このシステムは「一定誤警報率 (CFAR) 検出」として知られています。
より洗練されたアプローチ
ターゲットを検出する必要がある空間の統計を厳密に統合することにより、検出しきい値を自動的に適応させることを可能にする、より洗練されたアルゴリズムがあります。このシステムは、宇宙が非常に変化しやすい (波や流星などによるゴースト) ため、ガウスホワイト ノイズによるモデル化が不十分な海軍では非常に一般的です。これは非常にデリケートな問題です。なぜなら、海面から返されるエコーと、たとえば潜水艦の潜望鏡から返されるエコーを区別するのが難しいからです。
可変閾値を備えたCFAR
ほとんどの可変しきい値システム ( CFAR 検出) では、しきい値はテスト中のセル (「テスト中のセル」-CUT)の周囲のバックグラウンド ノイズのレベルを推定することによって計算されます。これを行うために、テスト対象セルの周囲の一連のセルを取得し、平均電力レベルを計算します。 CUT で受け取った電力によって結果が歪むのを防ぐために、すぐ隣接するセルは計算から除外されます。ターゲットの信号が隣接セルよりも大きく、計算された平均電力レベルよりも大きい場合、ターゲットは CUT 内に存在するとみなされます。この非常に単純な計算システムは、「セル平均化 CFAR 」、CA-CFAR (平均化セルごとの CFAR) と呼ばれます。
他のシステムは、対象となる CUT の右側と左側に位置するセルのそれぞれの平均の計算に基づいています。干渉源に近づいた場合の検出を向上させるために、最高値と最低値がそれぞれ統合されます。
