高频雷达 目标检测 最大似然恒虚警方法

资 源 简 介

高频雷达 目标检测 最大似然恒虚警方法

详 情 说 明

高频雷达系统在目标检测中常常面临复杂的杂波环境，传统方法在非均匀背景下性能下降明显。最大似然恒虚警（ML-CFAR）方法通过统计建模有效提升检测概率，特别适用于服从Weibull分布的杂波场景。

核心原理 ML-CFAR通过最大似然估计实时计算杂波参数，动态调整检测阈值。Weibull分布因其形状参数灵活性，能更精确刻画高频雷达杂波的拖尾特性。算法首先利用参考单元数据拟合Weibull分布的形状和尺度参数，再根据预设虚警率反推检测门限，实现自适应阈值控制。

技术优势 相比传统CA-CFAR等固定参数方法，该方法在强杂波边缘和多重目标干扰下表现出更稳健的虚警控制能力。通过联合优化似然函数，可同步处理分布参数估计与阈值计算，避免因参数失配导致的检测性能损失。

工程考量 实际部署时需平衡计算复杂度与实时性要求。采用滑动窗口迭代优化可降低运算负荷，而形状参数的初始值设定会影响收敛速度。在近海监视等典型应用场景中，该方法能有效抑制海浪杂波带来的虚警问题。

扩展方向 当前研究集中在混合分布建模（如K-W分布）以及深度学习辅助的参数初始化策略，进一步优化复杂环境下的检测效率。