CN102495403B - 一种雷达信号处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种雷达信号处理方法，从完整的二维静态杂波图中匹配出当前角度适用的一维静态杂波图，标识出位于杂波区域内的距离门；遍历目标功率数据，标识出杂波区域外且功率强度超过删除门限的距离门；然后进行一维OS-CFAR滤波处理；将每个距离门的目标功率数据依次和固定门限、一维OS-CFAR滤波后生成的浮动门限进行判决，检测到目标；遍历全部检测到的目标点，检测到目标峰；以每个目标峰值为中心，寻找到功率数据连续低到目标分离门限以下的位置，即可计算出目标长度。本发明对于机场环境下的多目标特性进行了优化，提高了较大目标附近较小目标的检测概率，并且将处理器时间对用户感兴趣区域进行了集中，在用户不感兴趣区域仅花费了很少的处理器时间。

Description

一种雷达信号处理方法
技术领域
本发明涉及涉及一种雷达信号处理方法。
背景技术
场面监视雷达是一种用于监视场面上飞机及车辆的雷达，通过天线发射电磁波，收集散射回来的回波并送至接收机对回波信号进行处理，从而发现目标，并提取目标距离、方位等信息，提供清晰的机场图像，包括运动的飞机和车辆。
场面监视雷达为X波段的脉冲体制雷达，采用窄脉冲实现近距探测，采用宽脉冲实现远距探测。
目前已实现产品使用数字脉冲压缩、相参积累等数字信号处理技术。同时采用可移动目标航迹处理技术。信号处理分析同采用单片超大规模可编程器件完成高速数字信号处理。现有技术在目标数量较多情况下容易丢失较小的目标。
发明内容
针对上述缺点，本发明需要解决的技术问题是提供一种雷达信号处理方法。
本发明采用的技术方案是：
一种雷达信号处理方法，包括以下步骤：
步骤一：静态杂波图滤波处理和强回波识别处理；
处理器接收到目标功率数据和当前天线角度数据后，根据天线角度数据从完整的静态杂波图中取出当前天线角度适用的一维静态杂波数据，取得该静态杂波数据后将杂波信息标识到目标功率数据上；完成静态杂波标识后，标识非杂波区域内功率强度超过删除门限的较大目标；
步骤二：一维OS-CFAR滤波；
将经过静态杂波图滤波处理和强回波识别处理之后的功率数据输入OS-CFAR检测系统，进行OS-CFAR检测后得到当前距离门的背景噪声，取出处于统计范围内的L个距离门的功率，将L个距离门的功率从高到低排序，从中去除r个距离门的功率，将剩余的（L-r）个功率值取平均，该平均值即为该距离门的背景噪声；
步骤三：目标检测；
将每个非杂波区距离门的目标功率数据首先和固定门限进行比较，若强度超过固定门限，继续和一维OS-CFAR生成的浮动门限进行比较，若目标功率数据超过一维OS-CFAR生成的浮动门限限即识别为目标；
步骤四：目标峰值检测；
遍历全部检测到的目标点，根据相邻原则进行目标跨接，输入离散目标点的距离门和跨接输出目标集中某个目标已占据距离门相邻，则将该离散目标点合并入其相邻距离门的目标集，同时比较该离散目标点强度和该目标集最大强度的大小，新合并入的离散目标点强度较大，则使用该强度作为新目标集的最大强度，使用该离散目标点的距离门作为该目标集最大强度的位置；无符合相邻原则的目标集，则为该离散目标点新建一个目标集；
步骤五：目标长度检测；
以每个目标集最大强度为中心，向前向后搜索，识别每个距离门的功率强度，当检测到第一个强度低于阈值(浮动门限的1.2倍)时开始计数，如之后多个距离门(目标最小间隔)的功率强度均低于阈值，则将最后一个强度高于阈值的位置作为目标的边沿，前后沿的距离门差即为目标长度。
本发明的优点是： (1)对于机场环境下的多目标特性进行了优化，提高了较大目标附近较小目标的检测概率。
(2)将处理器时间对用户感兴趣区域进行了集中，在用户不感兴趣区域仅花费了很少的处理器时间。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
图1为本发明的静态杂波图距离-方位单元划分示意图。
图2为本发明的OS-CFAR检测框图。
图3为本发明的目标检测流程框图。
具体实施方式
    为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例和附图对本发明作进一步详述，该实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
   如图所示，本发明一种雷达处理方法，包括以下步骤：
步骤一：静态杂波图滤波处理和强回波识别处理；
处理器接收到目标功率数据和当前天线角度数据后，根据天线角度数据从完整的静态杂波图（图１）中取出当前天线角度适用的一维静态杂波数据，取得该静态杂波数据后将杂波信息标识到目标功率数据上；完成静态杂波标识后，标识非杂波区域内功率强度超过删除门限的较大目标；
步骤二：一维OS-CFAR滤波；
将经过静态杂波图滤波处理和强回波识别处理之后的功率数据输入OS-CFAR检测系统，如图2所示进行OS-CFAR检测后得到当前距离门的背景噪声，取出处于统计范围内的L个距离门的功率，将L个距离门的功率从高到低排序，从中去除r个距离门的功率，将剩余的（L-r）个功率值取平均，该平均值即为该距离门的背景噪声；
步骤三：目标检测；
如图3所示，将每个非杂波区距离门的目标功率数据首先和固定门限进行比较，若强度超过固定门限，继续和一维OS-CFAR生成的浮动门限进行比较，若目标功率数据超过一维OS-CFAR生成的浮动门限限即识别为目标；
步骤四：目标峰值检测；
遍历全部检测到的目标点，根据相邻原则进行目标跨接，如输入离散目标点的距离门和跨接输出目标集中某个目标已占据距离门相邻，则将该离散目标点合并入其相邻距离门的目标集，同时比较该离散目标点强度和该目标集最大强度的大小，如新合并入的离散目标点强度较大，则使用该强度作为新目标集的最大强度，使用该离散目标点的距离门作为该目标集最大强度的位置；如无符合相邻原则的目标集，则为该离散目标点新建一个目标集；
步骤五：目标长度检测
以每个目标集最大强度为中心，向前向后搜索，识别每个距离门的功率强度，当检测到第一个强度低于阈值(浮动门限的1.2倍)时开始计数，如之后多个距离门(目标最小间隔)的功率强度均低于阈值，则将最后一个强度高于阈值的位置作为目标的边沿，前后沿的距离门差即为目标长度。
实际使用中，不采用该方法时，飞机附近32个距离门内，几乎无法发现较小目标。采用该方法后，对于标识出的杂波区域不进行处理，对于超过删除门限的目标功率数据不参与背景噪声计算，降低感兴趣目标的背景噪声，目标幅度超过了浮动门限的10倍，故在步骤三的目标检测时能够识别出来，综上所述，在飞机附近也可以稳定观察到较小目标。

Claims (1)

1.一种雷达信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：静态杂波图滤波处理和强回波识别处理；
处理器接收到目标功率数据和当前天线角度数据后，根据天线角度数据从完整的静态杂波图中取出当前天线角度适用的一维静态杂波数据，取得该静态杂波数据后将杂波信息标识到目标功率数据上；完成静态杂波标识后，标识非杂波区域内功率强度超过删除门限的较大目标；
步骤二：一维OS-CFAR滤波；
将经过静态杂波图滤波处理和强回波识别处理之后的功率数据输入OS-CFAR检测系统，进行OS-CFAR检测后得到当前距离门的背景噪声，取出处于统计范围内的L个距离门的功率，将L个距离门的功率从高到低排序，从中去除r个距离门的功率，将剩余的（L-r）个功率值取平均，该平均值即为该距离门的背景噪声；
步骤三：目标检测；
将每个非杂波区距离门的目标功率数据首先和固定门限进行比较，若强度超过固定门限，继续和一维OS-CFAR生成的浮动门限进行比较，若目标功率数据超过一维OS-CFAR生成的浮动门限即识别为目标；
步骤四：目标峰值检测；
遍历全部检测到的目标点，根据相邻原则进行目标跨接，输入离散目标点的距离门和跨接输出目标集中某个目标已占据距离门相邻，则将该离散目标点合并入其相邻距离门的目标集，同时比较该离散目标点强度和该目标集最大强度的大小，新合并入的离散目标点强度较大，则使用该强度作为新目标集的最大强度，使用该离散目标点的距离门作为该目标集最大强度的位置；无符合相邻原则的目标集，则为该离散目标点新建一个目标集；
步骤五：目标长度检测；
以每个目标集最大强度为中心，向前向后搜索，识别每个距离门的功率强度，当检测到第一个强度低于阈值时开始计数，所述阈值为浮动门限的1.2倍，如之后多个距离门的功率强度均低于阈值，所述距离门为目标最小间隔，则将最后一个强度高于阈值的位置作为目标的边沿，前后沿的距离门差即为目标长度。
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