一種自適應(yīng)tbd雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于對(duì)海警戒雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)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(cè)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(cè)是現(xiàn)代傳感器面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù) 對(duì)每幀信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，并將沒(méi)有關(guān)聯(lián)上的數(shù)據(jù)丟掉，由于沒(méi)有積累幀間的回波信息，很難提 高對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)性能。而基于Hough變換的檢測(cè)前跟蹤（TBD)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的幀間 非相參積累，可以提尚檢測(cè)性能。
[0003] 1994年，美國(guó)的Carlson等人首次將Hough變換應(yīng)用于搜索雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中，提 出了基于Hough變換的TBD算法，并分析了該算法的檢測(cè)和跟蹤性能，給出了檢測(cè)概率和虛 警概率的計(jì)算公式。與傳統(tǒng)方法相比，該方法具有很多優(yōu)點(diǎn)，如提高了檢測(cè)概率，解決了距 離走動(dòng)問(wèn)題、更易于實(shí)現(xiàn)等；通過(guò)仿真，對(duì)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(wèn)題，在后來(lái)改進(jìn)的基于HT的二進(jìn)制積累器中，雖然可以解決這個(gè)問(wèn) 題，但性能有所下降，對(duì)于非起伏目標(biāo)有3dB的SNR改善，強(qiáng)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(cè)和Hough變換構(gòu)成的聯(lián)合檢測(cè)器的檢測(cè)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(yùn)動(dòng)，并且在多個(gè)天線周期內(nèi)，目標(biāo)回波沒(méi)有跨越方位單元。針對(duì)目 標(biāo)跨越方位單元走動(dòng)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(cè)數(shù)據(jù)，該算法更適合于處理雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。2011年，美國(guó) 的Moyer提出了一種針對(duì)強(qiáng)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(qiáng)隨機(jī)雜波背景下的目標(biāo)檢測(cè)概率。
[0005] 盡管如此，采用基于Hough變換的TBD算法檢測(cè)群目標(biāo)時(shí)，如果目標(biāo)間的RCS相差 比較大，大的目標(biāo)會(huì)對(duì)小目標(biāo)產(chǎn)生遮蔽，如果降低檢測(cè)門限，提高對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)概率，則 檢測(cè)結(jié)果中會(huì)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(cè)前跟蹤算法的基礎(chǔ)上，提出了 一種自適應(yīng)的檢測(cè)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(cè)方法能夠提高檢測(cè)概率，降低虛警率。傳統(tǒng)的基于Hough變換的檢測(cè)前跟蹤算法，把時(shí) 域的回波信號(hào)變換到參數(shù)域，在參數(shù)域進(jìn)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(shì)中獲得最佳的檢測(cè)性能。本文通過(guò)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(cè)概率低的問(wèn)題。
【附圖說(shuō)明】
[0007] 附圖1是基于Hough變換的自適應(yīng)檢測(cè)前跟蹤流程。
【具體實(shí)施方式】
[0008] 在雜波區(qū)群目標(biāo)的自適應(yīng)的檢測(cè)前跟蹤方法，具體實(shí)施步驟如下（參見(jiàn)附圖1):
[0009] 1.順序存儲(chǔ)檢測(cè)區(qū)域的連續(xù)6幀的回波數(shù)據(jù)。
[0010] Hough變換要進(jìn)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(cè)概率 低。如果幀數(shù)太多，則造成存儲(chǔ)量大、計(jì)算量大、虛警高等問(wèn)題。綜合權(quán)衡選擇6幀數(shù)據(jù)聯(lián) 合處理。
[0011] 2.計(jì)算回波的信噪比/信雜比。
[0012] 回波的信噪比的計(jì)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(guò)濾原始回波數(shù)據(jù)。
[0014] 若對(duì)原始空間的每幀數(shù)據(jù)都進(jìn)行Hough變換，計(jì)算量將非常龐大。實(shí)際上原始回 波數(shù)據(jù)含有大量的噪聲，采用一級(jí)門限對(duì)原始空間數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，僅對(duì)過(guò)門限的數(shù)據(jù)進(jìn)行 Hough變換。計(jì)算量隨一級(jí)門限增加而下降。較低的一級(jí)門限由于處理了更多的數(shù)據(jù)，提高 了檢測(cè)性能，但計(jì)算量大。
[0015] 指定距離-時(shí)間域中每個(gè)分辨單元初始虛警概率為pf，則：
[0016]
[0017] 從而可得一級(jí)門限為n = -In (Pf)，每個(gè)分辨單元檢測(cè)概率Pd為：
[0018]
[0019] 式中S代表信噪比，當(dāng)S = 0時(shí)，可以從Pd得到P f。
[0020] 4.自適應(yīng)Hough變換
[0021] 將距離-時(shí)間域中所有過(guò)一級(jí)門限η的數(shù)據(jù)Hough變換到參數(shù)域，在參數(shù)域進(jìn)行 加權(quán)積累時(shí)，根據(jù)步驟2計(jì)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(guò) 蒙特卡羅仿真三種積累方式隨著信噪比、信雜比的檢測(cè)性能曲線，確定三種積累方式的應(yīng) 用區(qū)間。信號(hào)幅度積累：把每個(gè)點(diǎn)的回波幅度作為積累項(xiàng)；二進(jìn)制積累：過(guò)了一級(jí)門限則為 1，不過(guò)則為〇 ;能量積累：把信號(hào)的幅度平方后再積累。
[0022] 5.檢測(cè)概率和虛警率計(jì)算
[0023] 假設(shè)距離-時(shí)間域中的數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)域有貢獻(xiàn)的一共有N個(gè)單元，其中有m個(gè)單元 的數(shù)據(jù)（Xi，i = 1，'m)超過(guò)了初始門限τι的概率為C:(凡,Γ(1-凡f ，而且這m個(gè)單元 之和
必須超過(guò)第二門限ξ，即參數(shù)域中某一單元ζ超過(guò)第二門限ξ的概率為：
[0024]
[0025] 對(duì)上式的第二項(xiàng)進(jìn)行近似處理，最終得到檢測(cè)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(shí)，可得虛警概率 為：
[0028]
[0029] 6.根據(jù)檢測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的參數(shù)，回溯目標(biāo)的軌跡，宣布檢測(cè)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(gè)個(gè)方格（單元），由于在參數(shù)空 間中有公共交點(diǎn)的曲線所對(duì)應(yīng)的笛卡兒坐標(biāo)系的坐標(biāo)點(diǎn)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(cè)門限。通過(guò)逆Hough變換，參數(shù)空間的檢測(cè)點(diǎn)被映射回?cái)?shù) 據(jù)空間，形成時(shí)間-距離平面的目標(biāo)航跡，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種自適應(yīng)TBD雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：對(duì)單幀目標(biāo)不宣布檢測(cè)結(jié)果， 通過(guò)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(jìn)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(cè)方法，其特征在于：信噪比的 高低中的判斷方法為確定兩個(gè)門限值，大于高門限值，判定為高信噪比態(tài)勢(shì)；小于低門限值 判定為低信噪比；處于兩個(gè)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(cè)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(qiáng)度目標(biāo)，通過(guò)蒙特卡羅仿真畫 出三種加權(quán)積累方式下檢測(cè)概率，虛警率隨信噪比的變化曲線，通過(guò)曲線的分布確定兩個(gè) 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(cè)方法。該方法主要適用于對(duì)海警戒雷達(dá)中，重雜波區(qū)微弱群目標(biāo)的檢測(cè)。對(duì)原始的數(shù)據(jù)，根據(jù)需要的檢測(cè)概率和虛警率，設(shè)立第一道門限，把低于門限的點(diǎn)舍掉，把高于門限的點(diǎn)的坐標(biāo)和幅度記錄下來(lái)。積累6幀數(shù)據(jù)后，對(duì)所有記錄下來(lái)的點(diǎn)進(jìn)行Hough變換，在變換域進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的過(guò)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(jìn)行積累，高信噪比采用二進(jìn)制積累，中信噪比采用幅度積累，設(shè)立第二道門限，超過(guò)門限即宣布目標(biāo)，通過(guò)反變換找到相關(guān)的點(diǎn)，同時(shí)宣布目標(biāo)的航跡，高信噪比采用二進(jìn)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(kāi)號(hào)】CN104914422
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510359853
【發(fā)明人】李紀(jì)三, 黃孝鵬, 夏永紅, 童衛(wèi)勇
【申請(qǐng)人】中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所
【公開(kāi)日】2015年9月16日
【申請(qǐng)日】2015年6月25日