雷达检测策略与广义符号检测器——非参量方法在雷达应用中的重要性

"该资源是一本关于雷达自动检测与恒虚警(CFAR)处理的专业书籍，由何友等著，清华大学出版社出版。书中详细介绍了雷达自动检测原理、各种CFAR检测器，如均值类、有序统计量类、自适应CFAR检测器，以及在不同杂波环境下的处理方法，包括韦布尔、对数正态、莱斯分布和K分布等。此外，还涵盖了非参量CFAR处理和频域中的CFAR处理技术。这本书适合雷达工程、声纳、电子工程和信号处理领域的科技人员阅读，也可作为相关专业研究生的教学用书。" 基于给定的文件信息，以下是相关的知识点： 1. **非参数检测策略**：非参数检测策略是一种不依赖于数据具体概率分布的检测方法，例如，标题中提到的广义符号检测器和Mann-Whitney检测器。这些策略适用于当数据分布未知或者难以精确建模的情况。 2. **广义符号检测器**：9.4节中描述的广义符号检测器是用于雷达信号检测的一种非参数方法。它处理的是雷达视频接收信号的脉冲链，考虑了脉冲的恒定脉宽、脉冲重复间隔（PRI）以及脉冲内的幅度和相位信息。 3. **Mann-Whitney检测器**：另一种非参数检测器，用于比较两组独立样本的分布，不依赖于总体分布的假设，因此在雷达信号检测中也能适应多种噪声环境。 4. **相对效率评估**：非参数检测策略的性能通常通过渐近相对效率(ARE)和Monte Carlo模拟来评估。ARE在观测数量趋向无穷大时提供检测性能的极限比较，但对小样本大小的可靠性有限。 5. **恒虚警率(CFAR)**：在雷达系统中，恒虚警处理是确保检测性能不受背景噪声变化影响的关键技术。CFAR检测器设计的目标是保持固定的错误报警率，即使背景噪声水平发生变化。 6. **CFAR检测器类型**：包括均值类、有序统计量类和自适应CFAR检测器。均值类检测器基于样本均值进行决策；有序统计量类检测器利用样本排序来确定阈值；自适应CFAR检测器则能根据环境动态调整检测参数。 7. **杂波模型**：雷达检测需要考虑不同类型的杂波模型，如韦布尔、对数正态、莱斯分布和K分布。这些模型帮助理解和设计针对特定背景噪声的检测策略。 8. **非参数CFAR处理**：在无法假设确切的概率分布时，非参数CFAR方法提供了一种灵活的处理方案。 9. **频域CFAR处理**：除了时域处理，频域的CFAR技术也有其独特优势，特别是在处理频域特性显著的信号时。 这本书详细探讨了雷达检测的理论和技术，特别是恒虚警处理的重要性，对于理解雷达系统性能优化和信号处理有深远价值。无论是科研人员还是研究生，都能从中受益匪浅。