CN109492189A - 一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法 - Google Patents

一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109492189A
CN109492189A CN201710816298.7A CN201710816298A CN109492189A CN 109492189 A CN109492189 A CN 109492189A CN 201710816298 A CN201710816298 A CN 201710816298A CN 109492189 A CN109492189 A CN 109492189A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mean value
noise
value
mean
cfar detection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710816298.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109492189B (zh
Inventor
刘恒泽
杜海
熊坤
王文民
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Original Assignee
Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Remote Sensing Equipment filed Critical Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Priority to CN201710816298.7A priority Critical patent/CN109492189B/zh
Publication of CN109492189A publication Critical patent/CN109492189A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109492189B publication Critical patent/CN109492189B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Abstract

本发明公开了一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法，本方法通过脉压积累模块提供进行恒虚警检测的数据矩阵；一次均值计算模块去掉数据矩阵中不属于观测目标的数据；二次均值计算模块计算噪声均值；恒虚警检测模块进行自适应检测。二次均值法计算噪声均值时在观测矩阵中去掉了绝大部分目标信息及干扰，剩下的观测点能够准确的表征噪声均值的特性。用恒虚警检测系数与噪声均值的乘积作为恒虚警检测的自适应门限能够保证虚警概率的恒定。

Description

一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法
技术领域
本发明涉及一种恒虚警检测方法，特别是一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法。
背景技术
恒虚警检测方法是一种自适应检测方法，其主要作用是在保证检测概率不降低的情况下尽量的降低虚警概率。恒虚警门限主要由两部分组成：噪声均值和恒虚警比例系数。恒虚警检测的核心内容是噪声均值的确定，传统的方法是以目标为中心，在中心的距离维两边分别选取保护单元和参考单元。传统的方法在导引头工作环境理想时的效果很好，在噪声分布规律一定的情况下恒虚警比例系数和虚警概率有较好的对应关系。当遇到比较复杂的工作环境时，干扰目标或者海杂波很可能进入目标的参考单元中，这时候就会造成噪声均值增大，检测概率降低的情况。
发明内容
本发明目的在于提供一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法，解决以往方法中干扰目标和杂波存在的情况下恒虚警检测不准确的问题。
一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法的具体步骤为：
第一步 搭建二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测系统
二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测系统，包括：脉冲积累模块，一次均值确定模块，二次均值确定模块和恒虚警检测模块。
脉压积累模块的功能是：提供恒虚警检测的数据。
一次均值确定模块的功能是：确定波门内所有频率上的信号能量的均值。
二次均值确定模块的功能是：确定噪声的均值。
恒虚警检测模块的功能是：根据噪声均值和恒虚警比例系数，进行自适应检测，保持虚警概率的恒定。
第二步 脉压积累模块提供进行恒虚警检测的数据矩阵
导引头接收的数据是线性调频信号，脉压积累模块对线性调频信号进行脉冲压缩和相参积累后，形成一个横轴为距离维，纵轴为多普勒维的三维矩阵，这个矩阵包含目标、干扰和噪声，是进行恒虚警检测的数据基础。
第三步 一次均值确定模块去掉数据矩阵中不属于观测目标的数据
一次均值确定模块对形成的矩阵求均值，将矩阵中的每一个检测点与均值相比较，当检测点的幅值大于矩阵的均值，则去除检测点；当检测点的幅值小于等于矩阵的均值，则保留检测点。大于矩阵均值的检测点对应目标或者干扰，需要剔除；均值以下的检测点大多数对应噪声，需要保留。
第四步 二次均值确定模块计算噪声均值
二次均值确定模块针对均值以下的检测点，计算均值。目标或者干扰的能量比噪声强，因此一次均值确定模块计算出的矩阵均值小于噪声或者干扰，大于噪声。去掉矩阵均值以上的检测点之后，大部分目标和干扰均被去除，剩下噪声和能量小于能力均值的干扰。因此二次均值确定模块对均值以下的检测点计算均值，得到噪声的平均能量。
第五步 恒虚警检测模块进行自适应检测
恒虚警检测模块利用二次均值法得到的噪声均值完成目标的检测，并保证虚警概率的恒定。
噪声分布服从瑞利分布，虚警概率的公式如下：
公式(1)中，p(x)表示虚警概率，x为噪声的幅度，σ为噪声的标准差。
选择固定门限λ进行检测，则虚警概率为：
当噪声强度σ2变化时，虚警概率p(x)也随之变化。如果选择自适应门限λ0，使得λ0＝k·σ，其中k恒虚警门限的比例系数，则有：
这时虚警概率变为恒定值，与干扰强度变化无关。对于瑞利分布，存在其中E[|x|]表示噪声幅值的数学期望。因此用干扰的统计平均值来表示标准差σ。
至此，完成二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测。
通过以上步骤可以看出本专利发明的二次均值法在观测矩阵中去掉了绝大部分目标信息及干扰，剩下的观测点能够准确的表征噪声均值的特性。本专利发明的二次均值计算噪声均值的恒虚警检测方法保证了虚警概率的稳定。
具体实施方式
一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法的具体步骤为：
第一步 搭建二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测系统
二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测系统，包括：脉冲积累模块，一次均值确定模块，二次均值确定模块和恒虚警检测模块。
脉压积累模块的功能是：提供恒虚警检测的数据。
一次均值确定模块的功能是：确定波门内所有频率上的信号能量的均值。
二次均值确定模块的功能是：确定噪声的均值。
恒虚警检测模块的功能是：根据噪声均值和恒虚警比例系数，进行自适应检测，保持虚警概率的恒定。
第二步 脉压积累模块提供进行恒虚警检测的数据矩阵
导引头接收的数据是线性调频信号，脉压积累模块对线性调频信号进行脉冲压缩和相参积累后，形成一个横轴为距离维，纵轴为多普勒维的三维矩阵，这个矩阵包含目标、干扰和噪声，是进行恒虚警检测的数据基础。
第三步 一次均值确定模块去掉数据矩阵中不属于观测目标的数据
一次均值确定模块对形成的矩阵求均值，将矩阵中的每一个检测点与均值相比较，当检测点的幅值大于矩阵的均值，则去除检测点；当检测点的幅值小于等于矩阵的均值，则保留检测点。大于矩阵均值的检测点对应目标或者干扰，需要剔除；均值以下的检测点大多数对应噪声，需要保留。
第四步 二次均值确定模块计算噪声均值
二次均值确定模块针对均值以下的检测点，计算均值。目标或者干扰的能量比噪声强，因此一次均值确定模块计算出的矩阵均值小于噪声或者干扰，大于噪声。去掉矩阵均值以上的检测点之后，大部分目标和干扰均被去除，剩下噪声和能量小于能力均值的干扰。因此二次均值确定模块对均值以下的检测点计算均值，得到噪声的平均能量。
第五步 恒虚警检测模块进行自适应检测
恒虚警检测模块利用二次均值法得到的噪声均值完成目标的检测，并保证虚警概率的恒定。
噪声分布服从瑞利分布，虚警概率的公式如下：
公式(1)中，p(x)表示虚警概率，x为噪声的幅度，σ为噪声的标准差。
选择固定门限λ进行检测，则虚警概率为：
当噪声强度σ2变化时，虚警概率p(x)也随之变化。如果选择自适应门限λ0，使得λ0＝k·σ，其中k恒虚警门限的比例系数，则有：
这时虚警概率变为恒定值，与干扰强度变化无关。对于瑞利分布，存在其中E[|x|]表示噪声幅值的数学期望。因此用干扰的统计平均值来表示标准差σ。
至此，完成二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测。

Claims (1)

1.一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法，其特征在于该方法的具体步骤为：
第一步 搭建二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测系统
二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测系统，包括：脉冲积累模块，一次均值确定模块，二次均值确定模块和恒虚警检测模块；
脉压积累模块的功能是：提供恒虚警检测的数据；
一次均值确定模块的功能是：确定波门内所有频率上的信号能量的均值；
二次均值确定模块的功能是：确定噪声的均值；
恒虚警检测模块的功能是：根据噪声均值和恒虚警比例系数，进行自适应检测，保持虚警概率的恒定；
第二步 脉压积累模块提供进行恒虚警检测的数据矩阵
导引头接收的数据是线性调频信号，脉压积累模块对线性调频信号进行脉冲压缩和相参积累后，形成一个横轴为距离维，纵轴为多普勒维的三维矩阵，这个矩阵包含目标、干扰和噪声，是进行恒虚警检测的数据基础；
第三步 一次均值确定模块去掉数据矩阵中不属于观测目标的数据
一次均值确定模块对形成的矩阵求均值，将矩阵中的每一个检测点与均值相比较，当检测点的幅值大于矩阵的均值，则去除检测点；当检测点的幅值小于等于矩阵的均值，则保留检测点；大于矩阵均值的检测点对应目标或者干扰，需要剔除；均值以下的检测点大多数对应噪声，需要保留；
第四步 二次均值确定模块计算噪声均值
二次均值确定模块针对均值以下的检测点，计算均值；目标或者干扰的能量比噪声强，因此一次均值确定模块计算出的矩阵均值小于噪声或者干扰，大于噪声；去掉矩阵均值以上的检测点之后，大部分目标和干扰均被去除，剩下噪声和能量小于能力均值的干扰；因此二次均值确定模块对均值以下的检测点计算均值，得到噪声的平均能量；
第五步 恒虚警检测模块进行自适应检测
恒虚警检测模块利用二次均值法得到的噪声均值完成目标的检测，并保证虚警概率的恒定；
噪声分布服从瑞利分布，虚警概率的公式如下：
公式(1)中，p(x)表示虚警概率，x为噪声的幅度，σ为噪声的标准差；
选择固定门限λ进行检测，则虚警概率为：
当噪声强度σ2变化时，虚警概率p(x)也随之变化；如果选择自适应门限λ0，使得λ0＝k·σ，其中k恒虚警门限的比例系数，则有：
这时虚警概率变为恒定值，与干扰强度变化无关；对于瑞利分布，存在其中E[|x|]表示噪声幅值的数学期望；因此用干扰的统计平均值来表示标准差σ；
至此，完成二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测。
CN201710816298.7A 2017-09-12 2017-09-12 一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法 Active CN109492189B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710816298.7A CN109492189B (zh) 2017-09-12 2017-09-12 一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710816298.7A CN109492189B (zh) 2017-09-12 2017-09-12 一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109492189A true CN109492189A (zh) 2019-03-19
CN109492189B CN109492189B (zh) 2023-09-15

Family

ID=65688699

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710816298.7A Active CN109492189B (zh) 2017-09-12 2017-09-12 一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109492189B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110297219A (zh) * 2019-07-11 2019-10-01 北京遥感设备研究所 一种基于以太网数据传输的fpga相参性测试方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103076602A (zh) * 2012-12-27 2013-05-01 中国人民解放军海军航空工程学院 针对多目标背景的雷达自适应恒虚警率融合检测方法
CN103353594A (zh) * 2013-06-17 2013-10-16 西安电子科技大学 二维自适应雷达恒虚警检测方法
CN103760543A (zh) * 2014-01-10 2014-04-30 杭州电子科技大学 一种基于多模式的恒虚警目标检测方法
CN104483661A (zh) * 2014-12-12 2015-04-01 中国地质大学（武汉） 基于恒虚警率的概率统计目标检测系统及方法
KR20160039383A (ko) * 2014-10-01 2016-04-11 국방과학연구소 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법 및 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103076602A (zh) * 2012-12-27 2013-05-01 中国人民解放军海军航空工程学院 针对多目标背景的雷达自适应恒虚警率融合检测方法
CN103353594A (zh) * 2013-06-17 2013-10-16 西安电子科技大学 二维自适应雷达恒虚警检测方法
CN103760543A (zh) * 2014-01-10 2014-04-30 杭州电子科技大学 一种基于多模式的恒虚警目标检测方法
KR20160039383A (ko) * 2014-10-01 2016-04-11 국방과학연구소 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법 및 장치
CN104483661A (zh) * 2014-12-12 2015-04-01 中国地质大学（武汉） 基于恒虚警率的概率统计目标检测系统及方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110297219A (zh) * 2019-07-11 2019-10-01 北京遥感设备研究所 一种基于以太网数据传输的fpga相参性测试方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109492189B (zh) 2023-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108761418B (zh) 一种基于微多普勒特征的雷达多径目标剔除方法
CN111624567B (zh) 一种恒虚警检测方法及装置
CN105842687B (zh) 基于rcs预测信息的检测跟踪一体化方法
CN105093212A (zh) 利用雷达的目标检测装置及方法
CN109597065B (zh) 一种用于穿墙雷达检测的虚警抑制方法、装置
CN104035090A (zh) 一种基于雷达目标检测的自由滑窗式cfar控制方法
CN107462873A (zh) 一种雷达干扰快速识别方法
CN110673130B (zh) 一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法
CN103728599A (zh) 用异地配置的主被动雷达网抑制欺骗式假目标干扰的方法
CN106093896B (zh) 一种快速检测和估计脉冲多普勒雷达脉冲抖动的方法
CN103901408A (zh) 根据平均分割参考信号方法的cfar检波方法及雷达系统
CN111505598B (zh) 一种基于frft域三特征联合检测装置及方法
EP2521927B1 (en) A method of detecting a clutter return at a sensor
CN105589061A (zh) 一种岸基雷达的信号处理算法
CN109492189A (zh) 一种二次均值法计算噪声均值的恒虚警检测方法
CN106569190B (zh) 一种高海况下海面目标检测装置及其检测方法
CN116990773A (zh) 基于自适应门限的低慢小目标检测方法、装置和存储介质
CN110988856B (zh) 一种基于密度聚类的目标检测点迹凝聚算法
KR102132296B1 (ko) Fmcw 레이더를 이용한 타겟 탐지 장치 및 방법
CN109239677B (zh) 一种环境自适应恒虚警检测门限确定方法
CN110632592B (zh) 一种手持式穿墙雷达的虚警消除方法
KR101203044B1 (ko) 이동표적 탐지를 위한 클러터 제거 방법 및 이를 이용한 이동표적 탐지 시스템
CN105242272B (zh) 基于自回归时间序列模型的车载毫米波防撞雷达恒虚警检测方法
CN114690143A (zh) 一种抑制雷达杂波的方法、装置、雷达和介质
EP2345909A1 (en) A method of detecting a clutter return at a sensor

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant