• 한국전자파학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.164-169
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• 2010

최근 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 거리 및 도플러 해상도가 높아짐에 따라 표적의 탐지 정확도는 향상되고 있지만 처리할 데이터 용량이 급증하고 있다. 기존의 단일 셀 기반 CFAR 검출기는 전체 영상 내에서 모든 거리 셀 데이터를 검사하여야 하므로 CFAR 검출기의 속도 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 다중셀 기반 CFAR 처리 방법을 2단으로 개선하여 1단계에서는 다중 셀 평균 기반 CFAR 검출을 이용하여 예상 표적 지역을 검출하고, 2단계에서는 예상 표적 지역에 대해서만 단일 셀 기반 CFAR 검출을 수행함으로써 처리 시간을 줄이고 표적의 탐지 성능을 획기적으로 향상시켰다. 제안된 기법에 대한 성능은 실제 SAR 영상을 통하여 기존의 단일 셀 기반 방식과 다중 셀 평균 기반 검출 방식을 비교 분석하였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제6권1호
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• pp.8-16
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• 2005

This paper describes target detection performance of millimeter wave radar that exits on non-stationary target detection schemes in the ground clutter conditions. The comparison of various CFAR process schemes such as CA(Cell-Average)-CFAR, GO(Greatest Of)/SO(Smallest Of)-CFAR, and OS(Order Statistics)-CFAR performance are applied. Using matlab software, we show the performance and loss between target detection probability and signal to noise ratio. This paper concludes the OS-CFAR process performance is better than any others and satisfies the optimal detection probability without loss of detection in the homogeneous clutter, When range bins increase.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권4호
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• pp.47-52
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• 2011

CFAR(constant false alarm rate)는 능동 소나 시스템에서 사용되는 자동 탐지 신호처리 알고리듬이다. CFAR 알고리듬 중에서도 OS(ordered statistics) CFAR는 CA(cell averaging), SO(smallest of), GO(greatest of)에 비해 비균일 환경에서 탐지 성능이 우수하다. 그러나 OS CFAR는 다중 표적 상황에서 일정 개수 이상의 표적이 나타나면 탐지 성능이 나빠지는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 다중 표적 환경에서 OS CFAR보다 좀 더 강인한 OSR(ordered statistics ratio) CFAR 알고리듬을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 간섭 표적 개수에 따른 성능을 기존의 CFAR 기법과 비교 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권3호
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• pp.37-46
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• 2012

레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.719-729
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• 1992

본 논문은 레이다 목표물 검파에 유용한 MXTM(maximum trmmed mea)-CFAR(constant false alarm rate) 처리기를 제안하고, 성능분석을 통하여 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 MXTM-CFAR처리기는 클러터경계에서 좋은 성능을 갖는 GO(greatest of)-CFAR 처리기와 균질 또는 비균질상황에서 좋은 성능을 갖는 기존의 순서통계에 근거한 TM-CFAR 처리기를 결합한 형태이다. 균질상황, 간섭표적상화 및 클러터경계에서 구한 검파확률, 오경보율과 임계치를 통하여 성능을 분석하고 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 처리기는 균질상황과 간섭표적상화에서 OS(order statistics)및 TM-CFAR 처리기와 같은 성능을 유지하면서 클러터 경계에서 오경보율을 줄일 수 있어으며 처리시간을 단축 시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권1호
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• pp.50-57
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• 1992

This paper proposes and analyzes a new CFAR(Constant False Alarm Rate) detector called the EXGO(Excision Greatest Of)-CFAR. This is the combination of the EXCA(Excision Cell Averaging)-CFAR that shows a good performance under the influence of interferences and the GO(Greatest Of)-CFAR that fights well with clutter edges. For the performance analysis, the formulas for the detection probability and the false alarm probability are derived and computed, and the results are compared with other existing CFAR detectors. Our analysis shows that the proposed EXGO-CFAR considerably improves the false-alarm-rate performance of the EXCA-CFAR at clutter edges while maintaining the high detection probability performance of the EXCA-CFAR in the homogeneous and/or interference noise environment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.890-895
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• 2004

This paper describes constant alarm rates process of millimeter wave radar that exits on non-stationary target detection schemes in the ground clutter conditions. The comparison of various CFAR processes such as CA(Cell-Average)-CFAR, GO(Greatest Of)/SO(Smallest Of)-CFAR and OS(Order Statistics)-CFAR performance are applied. Using matlab software, we show the performance and loss between detection probability and signal to noise ratio. When rang bins increase, this results show the OS-CFAR process performance is better than any others and satisfies the optimal detection probability without loss of detection in the homogeneous clutter.

• ETRI Journal
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• 제16권1호
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• pp.17-34
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• 1994

In this paper, we present an architecture of the constant false alarm rate (CFAR) detector called the generalized order statistics (GOS) CFAR detector, which covers various order statistics (OS) and cell-averaging (CA) CFAR detectors as special cases. For the proposed GOS CFAR detector, we obtain unified formulas for the false alarm and detection probabilities. By properly choosing coefficients of the GOS CFAR detector, one can utilize any combination of ordered samples to estimate the background noise level. Thus, if we use a reference window of size N, we can realize $(2^N-1)$ kinds of CFAR processors and obtain their performances from the unified formulas. Some examples are the CA, the OS, the censored mean level, and the trimmed mean CFAR detectors. As an application of the GOS CFAR detector to multiple target detection, we propose an algorithm called the adaptive mean level detector, which censors adaptively the interfering target returns in a reference window.

• ETRI Journal
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• 제15권2호
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• pp.1-9
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• 1993

Nitzberg has analyzed the detection performance of the clutter map constant false alarm rate (CFAR) detector using single pulse. In this paper, we extend the detection analysis to the clutter map CFAR detector that employs M-pulse noncoherent integration. Detection and false alarm probabilities for Swerling target models are derived. The analytical results show that the larger the number of integrated pulses M, the higher the detection probability. On the other hand, the analytical results for Swerling target models show that the detection performance of the completely decorrelated target signal is better than that of the completely correlated target.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.243-249
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• 2020

Event detection in wireless sensor networks is a key requirement in many applications. Acoustic sensors are one of the most frequently used sensors for event detection in sensor networks, but they are sensitive and difficult to handle because they vary greatly depending on the environment and target characteristics of the sensor field. In this paper, we propose a learning-based improvement of CFAR algorithm for increasing node-level event detection performance in acoustic sensor networks, and verify the effectiveness of the designed algorithm by comparing and evaluating the event detection performance with other algorithms. Our experimental results demonstrate the superiority of the proposed algorithm by increasing the detection accuracy by more than 45.16% by significantly reducing false positives by 7.97 times while slightly increasing the false negative compared to the existing algorithm.