CN104714215A - 一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法 - Google Patents

Abstract

该发明公开了一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法，属于雷达目标检测技术的领域，特别涉及了知识辅助和恒虚警检测技术。该方法主要分为三个阶段。首先，在探测区域杂波散射强度计算阶段，利用地形分类、擦地角、地形坡度、雷达参数以及雷达照射区/阴影区等多元先验信息，并结合林肯实验室后向散射系数模型，得到探测区域的杂波散射强度；然后，在杂波强度分区阶段，按照雷达探测区域的杂波散射强度大小划分，实现杂波强度分区。最后，在恒虚警检测阶段，利用杂波强度分区，选择和待检测单元同区的参考单元，估计检测门限，实现恒虚警检测。从而该方法在非均匀背景下具有通用性强、检测精度高的效果。

Description

一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法

技术领域

本发明属于雷达弱目标检测技术的领域，特别涉及了知识辅助和恒虚警(CFAR)检测技术领域。

背景技术

现代雷达系统面临着越来越复杂的环境以及越来越小的目标RCS，传统的雷达探测技术已很难解决这些挑战。知识辅助(Knowledge-based KB)信号处理自提出以来一直是改善传统雷达探测性能的关键技术之一。特别是探测区域处于非均匀的环境中，如城市、山区、海滨、树林、农田等，雷达系统的传统CFAR检测选择的参考窗数据已不再满足独立同分布的条件，导致虚警概率升高、真实目标被掩盖。知识辅助检测技术利用已知的各种先验信息选择近似的参考单元，进而改善非均匀环境下雷达目标检测性能。因此，提高复杂环境下雷达对目标的检测能力具有重要的理论价值和实际意义。

恒虚警检测是在雷达自动检测系统中给检测策略提供检测阀值并且使杂波干扰对系统的虚警概率影响最小的一种自适应信号处理算法。针对非均匀环境下的知识辅助恒虚警检测，国内外已经做了许多工作，2003年，美国雪城大学的Biao Chen针对已知瑞利分布的杂波背景，提出了利用期望最大方法估计杂波边缘的位置，从而筛选参考单元。2005年意大利的E.Conte和A.De Maio等人提出了一种KB雷达检测器，包含三部分：一个基于GIS的数据选择器，主要用于删除静态异常值(static outliers)，主要利用了不同地形分布这一个特性；一个自适应数据训练选择器，主要用于删除动态异常值(dynamic outliers)，一个自适应雷达检测器，用来完成最后的检测。2006年，意大利的A De Maio提出利用地理信息系统(GIS)来挑选均匀参考单元，改善了检测性能。2012年，Pourmottaghi假设背景为韦布尔分布，进而提出利用最大似然估计来寻找杂波边缘的位置，挑选均匀参考单元。知识辅助恒虚警检测的关键在于利用一些先验信息，对参考单元就行筛选。上述方法在先验信息的利用上都是单一的，主要是地形信息、分布类型，并且分布类型只通过简单假设得到的。从而在雷达探测过程中影响雷达的检测精度。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法，该方法利用了多元的先验信息，从而达到杂波非均匀背景下具有通用性强、检测精度高的目的。

本发明提出了基于静态知识库中杂波强度分区的恒虚警检测方法，该方法主要分为三个阶段。首先，在探测区域杂波散射强度计算阶段，利用地形分类、擦地角、地形坡度、雷达参数以及雷达照射区/阴影区等先验信息，并结合林肯实验室后向散射系数模型，得到探测区域的杂波散射强度；然后，在杂波强度分区阶段，按照雷达探测区域的杂波散射强度大小划分为三类(高杂波区、中杂波区、低杂波区)，实现杂波强度分区。最后，在恒虚警检测阶段，利用杂波强度分区，选择和待检测单元同区的参考单元，估计检测门限，实现恒虚警检测。因而，本发明一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法，该方法包括以下步骤：

S1、获得雷达探测区域的杂波后向散射系数值；

S11、初始化雷达参数：雷达坐标、雷达相对地面高度h、雷达载频f；

S12、根据现有资料获取雷达探测区域的地形分类，包括农田、树林、高山、城市、沙漠、沼泽等，并对各地形进行编号；

S13、获得擦地角α，α表示雷达视线与水平线之间的夹角；

S14、获得坡度，坡度表示雷达坡面与待检测单元水平面之间的夹角；

S15、获得雷达探测区域的照射区，判断各区域能否被雷达照射到；

S16、利用上面得到的参数，雷达频率、地形分类、擦地角、坡度以及照射区类型，并结合林肯实验室RCS后向散射系数模型，获得探测区域的杂波后向散射系数值；对雷达照射不到的阴影区域，杂波后向散射系数值置为-55dB；

S2、杂波强度分区阶段，对S1中得到的杂波后向散射系数值进行大小划分，划分种类数和划分门限都对最后的检测有一定的影响；这里我们利用穷举法获得的两个门限σ₁和σ₂，将探测区域划分为三类：大于σ₂为高杂波区域(H)、小于σ₁为低杂波区域(L)、其他中杂波区域(M)；

S3、恒虚警检测阶段，步骤为：

S31、选取参考单元，确定恒虚警检测的参考单元数n，然后利用S2中的分区结果，选取n个与待检测单元临近的同分区的单元为参考单元，若同分区的单元数不够n个，就选取最临近的其他区单元补充；

S32、利用选取的参考单元数据及与待检测单元杂波统计特性匹配的传统CFAR检测器进行目标检测。

所述步骤S13中采用如下公式获得擦地角α：

$\mathrm{\α}\≅\arcsin (\frac{h}{r}-\frac{r}{2a})\≈\frac{h}{r}-\frac{r}{2a}$

其中，h为雷达高度，r为雷达到待检测单元的距离，a为地球有效半径，等于实际地球半径的4/3倍；

所述步骤S14采用如下公式获得坡度：

$S_{i,j}=\arctan \left\{\frac{{[{(h_{i+1,j+1}-h_{i,j})}^2+{(h_{i,j+1}-h_{i+1,j})}^2]}^{\frac{1}{2}}}{\sqrt{2}D}\right\}$

其中，h_i,j表示待检测单元(i,j)的高程值，D表示单元(i,j)的长度；

所述步骤S15获得雷达探测区域的照射区的具体方法为：对于待判断单元，从雷达到待判断单元之间有一条射线，遍历待判断单元和雷达之间的所有单元，如果它们的高度都低于这条射线，那么待判断单元属于照射区域。

本发明针对知识辅助恒虚警检测问题，利用地形分类、擦地角、地形坡度、雷达参数以及雷达照射区/阴影区等多元先验信息，并结合林肯实验室后向散射系数模型，得到探测区域的杂波散射强度，然后对其进行分区，最后利用分区结果辅助筛选出与待检测单元特性近似的参考单元，从而在非均匀检测背景下具有通用性强、检测结果好的效果。

附图说明

图1为本发明基于杂波强度分区的恒虚警检测方法的流程图；

图2为研究的雷达探测区域示意图及实际杂波分布图；

图3本发明第一阶段：探测区域杂波散射强度计算阶段部分参数计算结果；

图4为雷达探测区域中杂波后向散射系数值分布及杂波强度分区结果；

图5为传统CFAR检测与本发明方法检测后的虚警点数分布对比图；

图6为不同信噪比条件下采用传统CFAR检测和知识辅助CFAR检测后检测概率对比图。

图2中图2-1为研究的雷达探测区域示意图；图2-2为雷达实测数据经处理后的杂波分布图。

图3中图3-1为雷达探测区域的地形划分图，不同颜色和编号代表不同地形；图3-2为雷达探测区域各单元的擦地角；图3-3为雷达探测区域各单元的坡度；图3-4为雷达探测区域各单元的照射区/阴影区划分，编号1代表为照射区，编号0代表为阴影区。

图4中图4-1为雷达探测区域中杂波后向散射系数值分布；图4-2为经过杂波强度分区后的结果。

图5中图5-1为利用传统CFAR检测后的虚警点数分布图；图5-2为采用本发明方法检测后的虚警点数分布图；

具体实施方式

本发明通过对实际场景以及真实获取的雷达回波数据进行处理来验证。使用一部线性调频连续波(LFMCW)雷达获取数据，探测区域主要位于成都市电子科技大学清水河校区及其附近，如图2-1所示，数据区域大小为136×80，如图2-2所示。后期的验证在MATLAB-R2014a上完成。具体实施步骤如下：

S1、雷达探测区域Q杂波散射强度计算阶段，步骤为：

S11、初始化雷达参数：雷达坐标[N30°45'19.31",E103°55'9.88"]、雷达相对地面高度h＝80m、雷达载频f＝10.4GHz；

S12、获取地形分类，利用Google earth得到探测区域的地形分类，包括农田、树林、高山、城市、沙漠、沼泽等，对不同地形进行参数化处理，城市为1，农田为2，草地为3，树林为4，水域为5，公路为6，高山为7，沙漠/沼泽为8，铁路为9；结果如图3-1所示。

S13、计算擦地角α，采用公式

$\mathrm{\α}\≅\arcsin (\frac{h}{r}-\frac{r}{2a})\≈\frac{h}{r}-\frac{r}{2a}$

其中，h为雷达高度，r为雷达到待检测单元的距离，a为地球有效半径，等于实际地球半径的4/3倍；结果如图3-2所示。

S14、计算坡度，对于待检测单元(i,j)，采用公式

$S_{i,j}=\arctan \left\{\frac{{[{(h_{i+1,j+1}-h_{i,j})}^2+{(h_{i,j+1}-h_{i+1,j})}^2]}^{\frac{1}{2}}}{\sqrt{2}D}\right\}$

其中，h_i,j表示单元(i,j)的高程值，D表示单元(i,j)的边长距离；结果如图3-3所示。

S15、计算探测区域的照射区/阴影区，从而判断哪些区域能够被雷达照射到。采用射线跟踪法：对于待判断单元，从雷达到待判断单元之间有一条射线，遍历待判断单元和雷达之间的所有单元，如果它们的高度都低于这条射线，那么待判断单元属于照射区域，记为1，否则记为0。结果如图3-4所示。

S16、利用上面得到的参数，并结合林肯实验室RCS后向散射系数模型(见表1)，查表得探测区域的杂波后向散射系数值。对于阴影区域，杂波后向散射系数值直接置为-55dB。结果如图4-1所示。

S2、杂波强度分区阶段，对S1中得到的杂波后向散射系数值进行大小划分，设置两个门限σ₁＝-28dB和σ₂＝-16dB，将探测区域划分为三类：大于σ₂为高杂波区域(H)、小于σ₁为低杂波区域(L)、其他中杂波区域(M)。结果如图4-2所示。

S3、恒虚警检测阶段，步骤为：

S31、选取参考单元，确定恒虚警检测的参考单元数n＝14，然后利用S2中的分区结果，选取14个与待检测单元临近的同分区的单元为参考单元，若同分区的单元数不够14个，就选取最临近的其他区单元补充；

S32、利用选取的参考单元数据及与待检测单元杂波统计特性匹配的传统CFAR检测器进行目标检测。

通过上面的步骤，就可以在获取雷达回波之前对雷达探测区域内杂波强度就行分区，辅助改善雷达在非均匀背景下的恒虚警检测能力。

对比分析图5-1传统CFAR检测的虚警点数及其分布和图5-2知识辅助恒虚警检测的虚警点数及其分布，其中图5-1虚警点数为293个，图5-2虚警点数为232个。可知本发明采用的知识辅助恒虚警方法能够更有效地减少虚警点数。

图6中目标位置为(118,49)，对比图中的曲线，发现在同等信噪比情况下，本发明的方法检测概率比传统CFAR检测更高。

通过本发明的具体实施可以看出，本发明通过利用多元先验信息得到杂波强度的划分，有效地提高了恒虚警检测能力。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

表1林肯实验室RCS后向散射系数表

Claims (4)

1.一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法，该方法包括以下步骤：

S1、获得雷达探测区域的杂波后向散射系数值；

S11、初始化雷达参数：雷达坐标、雷达相对地面高度h、雷达载频f；

S12、根据现有资料获取雷达探测区域的地形分类，包括农田、树林、高山、城市、沙漠、沼泽等，并对各地形进行编号；

S13、获得擦地角α，α表示雷达视线与水平线之间的夹角；

S14、获得坡度，坡度表示雷达坡面与待检测单元水平面之间的夹角；

S15、获得雷达探测区域的照射区，判断各区域能否被雷达照射到；

S16、利用上面得到的参数，雷达频率、地形分类、擦地角、坡度以及照射区类型，并结合林肯实验室RCS后向散射系数模型，获得探测区域的杂波后向散射系数值；对雷达照射不到的阴影区域，杂波后向散射系数值置为-55dB；

S2、杂波强度分区阶段，对S1中得到的杂波后向散射系数值进行大小划分，划分种类数和划分门限都对最后的检测有一定的影响；这里我们利用穷举法获得的两个门限σ₁和σ₂，将探测区域划分为三类：大于σ₂为高杂波区域(H)、小于σ₁为低杂波区域(L)、其他中杂波区域(M)；

S3、恒虚警检测阶段，步骤为：

S31、选取参考单元，确定恒虚警检测的参考单元数n，然后利用S2中的分区结果，选取n个与待检测单元临近的同分区的单元为参考单元，若同分区的单元数不够n个，就选取最临近的其他区单元补充；

S32、利用选取的参考单元数据及与待检测单元杂波统计特性匹配的传统CFAR检测器进行目标检测。

2.如权利要求1所述的一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法，其特征在于所述步骤S13中采用如下公式获得擦地角α：

其中，h为雷达高度，r为雷达到待检测单元的距离，a为地球有效半径，等于实际地球半径的4/3倍。

3.如权利要求1所述的一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法，其特征在于所述步骤 S14采用如下公式获得坡度：

其中，h_i,j表示待检测单元(i,j)的高程值，D表示单元(i,j)的长度。

4.如权利要求1所述的一种基于杂波强度分区的恒虚警检测方法，其特征在于所述步骤S15获得雷达探测区域的照射区的具体方法为：对于待判断单元，从雷达到待判断单元之间有一条射线，遍历待判断单元和雷达之间的所有单元，如果它们的高度都低于这条射线，那么待判断单元属于照射区域。