Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги

Abstract

Предмет и цель работы: Анализ эффективности процессора с постоянным уровнем ложной тревоги (ПУЛТ-процессора) с усреднением по ячейкам применительно к обнаружению стационарных гауссовых сигналов на фоне нормального шума с неизвестной и/или изменяющейся от скана к скану мощностью. Результаты: Получены аналитические выражения для масштабного множителя, обеспечивающего постоянный уровень ложной тревоги, а также для вероятности правильного обнаружения в зависимости от количества опорных ячеек и соотношения сигнал/шум. Показано, что для эффективного применения данного адаптивного алгоритма число опорных ячеек должно составлять 20 - 30 в зависимости от соотношения сигнал/шум μ. В этом случае потери в соотношении сигнал/шум не превышают 1- 2 дБ по сравнению с ситуацией, когда мощность шума известна и постоянна. При μ ≥ 30 дБ величина потерь становится пренебрежимо малой и необходимость в адаптации отпадает.

Предмет і мета роботи: Аналіз ефективності процесора зі сталим рівнем хибної тривоги (СРХТ-процесора) з усередненням за комірками стосовно виявлення стаціонарних гаусових сигналів на фоні нормального шуму, потужність якого є невідомою та/або змінюється від одного скану до наступного. Результати: Отримано аналітичні вирази для масштабного множника, що забезпечує сталий рівень хибної тривоги, а також для вірогідності правильного виявлення залежно від кількості опорних комірок і співвідношення сигнал/шум. Показано, що для ефективного застосування даного адаптивного алгоритму кількість опорних комірок має становити 20 - 30 залежно від співвідношення сигнал/шум μ. У цьому випадку втрати в співвідношенні сигнал/шум не перевищують 1- 2 дБ порівняно з ситуацією, коли потужність шуму є відомою та сталою. При μ ≥ 30 30 дБ величина втрат стає нехтовно малою і необхідність в адаптації зникає.

Purpose: Efficiency analysis of the Cell-Averaging Constant False Alarm Rate processor (CA CFAR-processor) as applied to detection of stationary Gaussian signals against a normal noise background with unknown and/or varying from scan to scan power. Findings: Analytical expressions have been derived for the scaling factor which ensures a constant level of the false-alarm rate, as well as for the true detection probability in dependence on the number of the reference cells and signal-to-noise ratio. It is shown that for efficient application of the given algorithm, the number of the reference cells should be 20 to 30, depending on the signal-to-noise ratio μ. In this case, the amount of loss in the signal-tonoise ratio does not exceed 1 to 2 dB as compared with the situation where the noise power is a priori known and invariable. With μ ≥ 30 dB the amount of loss proves to be negligibly small and the need in adaptation vanishes.