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一種自適應(yīng)tbd雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測方法

文檔序號:9199528閱讀:675來源:國知局
一種自適應(yīng)tbd雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于對海警戒雷達(dá)目標(biāo)檢測領(lǐng)域,特別涉及重雜波區(qū)群目標(biāo)的基于Hough 變換的檢測前跟蹤技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 雜波環(huán)境下的弱小目標(biāo)檢測是現(xiàn)代傳感器面臨的一個重要挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的檢測技術(shù) 對每幀信號進行檢測,并將沒有關(guān)聯(lián)上的數(shù)據(jù)丟掉,由于沒有積累幀間的回波信息,很難提 高對小目標(biāo)的檢測性能。而基于Hough變換的檢測前跟蹤(TBD)技術(shù),實現(xiàn)了目標(biāo)的幀間 非相參積累,可以提尚檢測性能。
[0003] 1994年,美國的Carlson等人首次將Hough變換應(yīng)用于搜索雷達(dá)目標(biāo)檢測中,提 出了基于Hough變換的TBD算法,并分析了該算法的檢測和跟蹤性能,給出了檢測概率和虛 警概率的計算公式。與傳統(tǒng)方法相比,該方法具有很多優(yōu)點,如提高了檢測概率,解決了距 離走動問題、更易于實現(xiàn)等;通過仿真,對于不同類型的目標(biāo),信噪比可以提高4dB,但存在 大目標(biāo)掩蓋小目標(biāo)的問題,在后來改進的基于HT的二進制積累器中,雖然可以解決這個問 題,但性能有所下降,對于非起伏目標(biāo)有3dB的SNR改善,強起伏目標(biāo)有IdB的SNR改善。
[0004] 在Carlson工作的基礎(chǔ)上,Kabakchiev等學(xué)者討論了在不同雜波背景情況下, CFAR檢測和Hough變換構(gòu)成的聯(lián)合檢測器的檢測和跟蹤性能。但上述算法都假設(shè)目標(biāo)是 沿雷達(dá)徑向做勻速直線運動,并且在多個天線周期內(nèi),目標(biāo)回波沒有跨越方位單元。針對目 標(biāo)跨越方位單元走動的情況,Garvanov提出了一種極坐標(biāo)Hough變換TBD算法,直接處理 方位-距離維極坐標(biāo)下的雷達(dá)量測數(shù)據(jù),該算法更適合于處理雷達(dá)實測數(shù)據(jù)。2011年,美國 的Moyer提出了一種針對強雜波背景下微弱目標(biāo)的多維HT-TBD算法,該算法能夠克服傳統(tǒng) HT-TBD算法的缺陷,增強隨機雜波背景下的目標(biāo)檢測概率。
[0005] 盡管如此,采用基于Hough變換的TBD算法檢測群目標(biāo)時,如果目標(biāo)間的RCS相差 比較大,大的目標(biāo)會對小目標(biāo)產(chǎn)生遮蔽,如果降低檢測門限,提高對小目標(biāo)的檢測概率,則 檢測結(jié)果中會包含較多的虛警。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明在重雜波區(qū)基于Hough變換的群目標(biāo)的檢測前跟蹤算法的基礎(chǔ)上,提出了 一種自適應(yīng)的檢測方法。目標(biāo)回波的幅度范圍比較大,在不同的信噪比條件下采用不同的 檢測方法能夠提高檢測概率,降低虛警率。傳統(tǒng)的基于Hough變換的檢測前跟蹤算法,把時 域的回波信號變換到參數(shù)域,在參數(shù)域進行積累,采用單一的積累的權(quán)值,難以在變化的雜 波態(tài)勢中獲得最佳的檢測性能。本文通過自適應(yīng)的選擇積累的方式,有效的解決了目標(biāo)遮 擋和檢測概率低的問題。
【附圖說明】
[0007] 附圖1是基于Hough變換的自適應(yīng)檢測前跟蹤流程。
【具體實施方式】
[0008] 在雜波區(qū)群目標(biāo)的自適應(yīng)的檢測前跟蹤方法,具體實施步驟如下(參見附圖1):
[0009] 1.順序存儲檢測區(qū)域的連續(xù)6幀的回波數(shù)據(jù)。
[0010] Hough變換要進行多幀數(shù)據(jù)處理,幀數(shù)太少則目標(biāo)回波積累不夠,目標(biāo)檢測概率 低。如果幀數(shù)太多,則造成存儲量大、計算量大、虛警高等問題。綜合權(quán)衡選擇6幀數(shù)據(jù)聯(lián) 合處理。
[0011] 2.計算回波的信噪比/信雜比。
[0012] 回波的信噪比的計算公式為SNR = E/X,其中E是目標(biāo)回波的功率,Ntl是噪聲功率 密度。
[0013] 3.過濾原始回波數(shù)據(jù)。
[0014] 若對原始空間的每幀數(shù)據(jù)都進行Hough變換,計算量將非常龐大。實際上原始回 波數(shù)據(jù)含有大量的噪聲,采用一級門限對原始空間數(shù)據(jù)進行過濾,僅對過門限的數(shù)據(jù)進行 Hough變換。計算量隨一級門限增加而下降。較低的一級門限由于處理了更多的數(shù)據(jù),提高 了檢測性能,但計算量大。
[0015] 指定距離-時間域中每個分辨單元初始虛警概率為pf,則:
[0016]
[0017] 從而可得一級門限為n = -In (Pf),每個分辨單元檢測概率Pd為:
[0018]
[0019] 式中S代表信噪比,當(dāng)S = 0時,可以從Pd得到P f。
[0020] 4.自適應(yīng)Hough變換
[0021] 將距離-時間域中所有過一級門限η的數(shù)據(jù)Hough變換到參數(shù)域,在參數(shù)域進行 加權(quán)積累時,根據(jù)步驟2計算的信噪比,根據(jù)信噪比所在的區(qū)間的選擇加權(quán)積累方式。通過 蒙特卡羅仿真三種積累方式隨著信噪比、信雜比的檢測性能曲線,確定三種積累方式的應(yīng) 用區(qū)間。信號幅度積累:把每個點的回波幅度作為積累項;二進制積累:過了一級門限則為 1,不過則為〇 ;能量積累:把信號的幅度平方后再積累。
[0022] 5.檢測概率和虛警率計算
[0023] 假設(shè)距離-時間域中的數(shù)據(jù)對參數(shù)域有貢獻的一共有N個單元,其中有m個單元 的數(shù)據(jù)(Xi,i = 1,'m)超過了初始門限τι的概率為C:(凡,Γ(1-凡f ,而且這m個單元 之和
必須超過第二門限ξ,即參數(shù)域中某一單元ζ超過第二門限ξ的概率為:
[0024]
[0025] 對上式的第二項進行近似處理,最終得到檢測概率為:
[0026]
[0027] 式中nf=Ceil(|/n)為不小于ξ/η的最小整數(shù).當(dāng)S為0時,可得虛警概率 為:
[0028]
[0029] 6.根據(jù)檢測點對應(yīng)的參數(shù),回溯目標(biāo)的軌跡,宣布檢測結(jié)果。
[0030] 為了便于數(shù)據(jù)處理,將參數(shù)空間離散化,形成一個個方格(單元),由于在參數(shù)空 間中有公共交點的曲線所對應(yīng)的笛卡兒坐標(biāo)系的坐標(biāo)點必定在一條直線上,在參數(shù)域中再 設(shè)置第二門限ξ,作為最終的檢測門限。通過逆Hough變換,參數(shù)空間的檢測點被映射回數(shù) 據(jù)空間,形成時間-距離平面的目標(biāo)航跡,即可實現(xiàn)對目標(biāo)的檢測。
【主權(quán)項】
1. 一種自適應(yīng)TBD雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測方法,其特征在于:對單幀目標(biāo)不宣布檢測結(jié)果, 通過Hough變換聯(lián)合處理多幀數(shù)據(jù),在變換域根據(jù)回波的信噪比自適應(yīng)的選擇加權(quán)積累的 方式:高信噪比采用二進制加權(quán)積累,中信噪比采用幅度加權(quán)積累,低信噪比采用能量的加 權(quán)積累。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)TBD雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測方法,其特征在于:信噪比的 高低中的判斷方法為確定兩個門限值,大于高門限值,判定為高信噪比態(tài)勢;小于低門限值 判定為低信噪比;處于兩個門限值中間為中信噪比。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的自適應(yīng)TBD雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測方法,其特征在于所述門 限值的確定方法為:在符合K分布的雜波中加入兩批不同強度目標(biāo),通過蒙特卡羅仿真畫 出三種加權(quán)積累方式下檢測概率,虛警率隨信噪比的變化曲線,通過曲線的分布確定兩個 信噪比的門限值。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)TBD雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測方法。該方法主要適用于對海警戒雷達(dá)中,重雜波區(qū)微弱群目標(biāo)的檢測。對原始的數(shù)據(jù),根據(jù)需要的檢測概率和虛警率,設(shè)立第一道門限,把低于門限的點舍掉,把高于門限的點的坐標(biāo)和幅度記錄下來。積累6幀數(shù)據(jù)后,對所有記錄下來的點進行Hough變換,在變換域進行目標(biāo)檢測的過程中,根據(jù)回波的信噪比確定積累的值,較低的信噪比采用能量進行積累,高信噪比采用二進制積累,中信噪比采用幅度積累,設(shè)立第二道門限,超過門限即宣布目標(biāo),通過反變換找到相關(guān)的點,同時宣布目標(biāo)的航跡,高信噪比采用二進制積累,低信噪比情況下采用能量積累,中信噪比采用幅度積累。
【IPC分類】G01S7/41
【公開號】CN104914422
【申請?zhí)枴緾N201510359853
【發(fā)明人】李紀(jì)三, 黃孝鵬, 夏永紅, 童衛(wèi)勇
【申請人】中國船舶重工集團公司第七二四研究所
【公開日】2015年9月16日
【申請日】2015年6月25日
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