铁路周边的环境并不是理想化的,充满了很多不可预测的因素,包括噪音、杂波等。怎么样从未知的环境当中获取想要的信息是值得探讨和研究的一项关键课题。针对于这一问题,目前雷达装置上的恒虚警技术无疑是很好的解决方案,经过多年的实践和优化,这项检测技术已经变得十分成熟,但很多恒虚警检测装置在受到外界干扰时难以保持稳定的运行状态。本文在介绍了恒虚警技术的特点和内容后,深入探讨了杂波背景下如何提高信号采集准确性的技术改进方案,主要的研究内容可以分为以下几个方面:1.归纳总结了雷达信号检测、恒虚警检测的工作原理及性能指标,分析了四种雷达杂波及四种雷达杂波分布模型,阐述了本文选择韦布尔分布模型作为雷达杂波分布模型的原因。针对不同类型的恒虚警检测器的区别和特点,在韦布尔分布模型下对均值类及有序统计类检测器的检测性能进行了比较。结果表明这两类检测器虽然在特定环境下检测概率较高,但检测性能不稳定,不足以满足铁路周界报警系统所需要求。2.通过分析比较自适应删除算法与均值类算法在有干扰目标时的检测性能,提出了五种基于自适应删除算法与均值类算法的改进型检测器,在韦布尔分布模型下对影响背景杂波估计的干扰目标个数进行检测概率分析。结果表明基于自适应删除与均值类算法的改进型检测器可有效提高在有干扰目标环境下的检测性能。3.将两种在多目标背景下检测性能优异的自适应删除改进型算法与可变指数算法结合,利用韦布尔分布模型在均匀背景、多目标背景及杂波边缘背景下进行检测性能分析。结果表明,改进后的可变指数恒虚警检测算法对有效信息的敏感性更强,在杂波较多的环境当中可以保持较低的虚警概率,即使在多目标信号背景下,也会表现出较好的检测性能,这也是未来铁路周界报警系统雷达恒虚警检测技术发展的主流趋势。