MIMO雷达体制下的鲁棒CFAR检测器：OSCA-CFAR与LCIOSCA-CFAR

"这篇论文主要探讨了两种基于MIMO雷达体制的鲁棒CFAR检测器——OSCA-CFAR和LCIOSCA-CFAR，针对MIMO雷达的特点设计，这两种检测器在不同背景下的性能进行了仿真分析，并与传统的CA-CFAR检测器进行了对比。结果显示，OSCA-CFAR和LCIOSCA-CFAR在均匀背景下的性能损失小，而在多目标干扰环境中性能提升显著，具有更好的鲁棒性。" MIMO雷达，全称为多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output）雷达系统，是一种利用多个发射天线和接收天线来提高雷达性能的技术。这种体制能提供更高的空间分辨率、更强的抗干扰能力和更精确的目标定位能力。然而，随着复杂环境的增加，如多目标干扰和各种类型的杂波，雷达检测的准确性会受到影响。 CFAR，即恒虚警率（Constant False Alarm Rate），是一种用于雷达信号检测的算法，旨在保持在不同背景噪声水平下固定的虚警概率。经典的CA-CFAR（Cell Averaging CFAR）检测器通过计算并平均周围像素的功率来确定检测门限，以适应环境变化。 OSCA-CFAR（Order-Statistic and Cell-Averaging CFAR）是本文提出的一种新方法，它结合了有序统计和单元平均的概念。有序统计用于识别背景中的异常值，而单元平均则用于提供背景噪声的平均估计。这种方法在均匀背景中对虚警概率的控制相对较好，同时保持了一定的检测性能。 LCIOSCA-CFAR（Local Constant Interference and Order-Statistic Cell-Averaging CFAR）进一步改进了OSCA-CFAR，考虑了局部的干扰情况，增强了对多目标干扰的鲁棒性。通过局部干扰的估计，它可以更好地适应复杂的环境，提高检测性能。 论文通过仿真分析了这两种新型检测器在不同杂波背景下的表现，包括均匀背景和多目标干扰环境。结果显示，与CA-CFAR相比，OSCA-CFAR和LCIOSCA-CFAR在均匀背景下的性能损失较小，意味着它们在正常条件下的表现接近于CA-CFAR。而在多目标干扰环境下，两者的表现显著优于CA-CFAR，这表明它们在复杂环境中的适应性和鲁棒性更强。 总结来说，OSCA-CFAR和LCIOSCA-CFAR是针对MIMO雷达体制的优化检测方案，尤其在应对多目标干扰时，它们提供了更优秀的检测性能，降低了虚警率，并增强了系统在现实环境中的稳定性和可靠性。这两种检测器的引入，对于提升MIMO雷达系统的整体性能和应用范围具有重要的理论和实践意义。