CN111610501B - 对海雷达小目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对海雷达小目标检测方法，具体包括：对原始回波数据进行距离维FFT处理和MTD处理；对MTD处理后的数据进行舰速补偿，提取舰速补偿后的零多普勒通道数据作为固定杂波杂波背景；进行固定杂波对消以及地杂波、海杂波抑制，并对抑制后的数据进行MTD处理和恒虚警处理，完成对高速目标的检测；根据舰速补偿后的数据多普勒频率高低分别采用检测前跟踪处理和扫描间相关处理完成杂波下低速小目标检测，所述低速目标为速度低设定阈值的目标。本发明提高了运行效率，从而显著提高了对海面小目标检测性能。

Description

对海雷达小目标检测方法

技术领域

本发明属于雷达信号处理技术，具体为一种对海雷达小目标检测方法。

背景技术

导航雷达是舰艇的重要装备之一，对安全航行发挥重大作用。在常规情况下，当其他监视雷达如搜索雷达、警戒雷达处于静默状态时，导航雷达不仅负责导航任务，还担负监视近距离范围内的小目标，尤其是具有攻击性的目标，这些目标包括小冰山、小船、蛙人、望远镜等。海杂波背景条件下的慢速小目标一直是阻碍导航雷达性能提高的难题，其主要原因有两个方面，一是导航雷达自身条件。大部分导航雷达受安装场地、成本等方面的限制，天线口径小，分辨率低，显示和信号处理功能简单，在强海杂波环境下很难发现小目标。二是目标的性质。首先雷达分辨单元内，小目标回波强度与海杂波回波强度相比并不占优势，对于低分辨雷达，往往小目标回波信号强度比海杂波还弱，因此直接进行小目标检测非常困难；其次由于慢速目标相对于雷达的运动速度较低，与海杂波相对于雷达的速度差异也很小，使得在多普勒域上也很难找到与海杂波的差异。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种对海雷达小目标检测方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：

本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明根据目标运动谱特性，将目标分为高速运动目标和低速运动目标，分别选择合理的处理算法进行小目标检测；本方法首先对原始回波数据进行距离维FFT处理、MTD处理和舰速补偿后得到固定杂波背景，针对高速运动目标，进行固定杂波对消后，进行抑制地杂波、海杂波抑制处理，并对抑制后的数据进行MTD处理和恒虚警处理，完成对高速目标的检测；针对低速目标则采用检测前跟踪处理和扫描间相关处理完成杂波下低速小目标检测，提高了海面小目标检测运行效率，显著提高了对海面小目标检测性能。

下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为核密度估计实现恒虚警的流程图。

图3为核密度估计算法二维参考单元选取方式示意图。

图4为TBD处理的流程图。

图5为扫描间相关处理流程图。

具体实施方式

如图1所示，一种对海雷达小目标检测方法，具体包括：

步骤1：对原始回波数据进行距离维FFT处理和MTD处理；

步骤2：对MTD处理后的数据进行舰速补偿；取舰速补偿后的零多普勒通道数据作为固定杂波背景显示。

步骤3：进行固定杂波对消以及地杂波、海杂波抑制，并对抑制后的数据进行MTD处理和恒虚警处理，完成对高速目标的检测，所述高速目标为速度高于设定阈值的目标，在本实施例中，设定阈值为3m/s。

采用二阶数字对消器对MTD处理的数据进行固定杂波抑制，具体为：将相邻三个两两相邻的回波信号进行相减，所得结果再进行相减，所述二阶数字对消器单位脉冲响应为：

h₃(t)＝h₂(t)-h₂(t-T)

＝δ(t)-3δ(t-T)+δ(t-2T)-δ(t-3T)

功率增益为

其差分方程为

其中，

v－平台运动速度，来自平台运动信息。

－天线扫描角度，来自天线方位信息。

判断固定杂波抑制后的数据中是否存在海杂波，如果存在，则采用自适应二次对消器进行海杂波抑制，其中，判断固定杂波抑制后的数据中是否存在海杂波的具体方法为：

(1)对固定杂波抑制后的数据进行求模；

(2)计算求模结果的统计平均，按恒虚警检测信噪比要求设置初始门限TH；

(3)将求模结果与TH进行比较，统计小于TH的模值，计算小于TH模值的均值，然后乘以一个系数作为杂波定位的低门限TH1；统计大于TH的模值，计算大于TH模值的均值，将大于TH模值的均值作为杂波定位的高门限TH2；

(4)设置杂波门限个数TH3，设N为信号模值连续落在区间[TH1,TH2]的点数，若N≥TH3则判决该区域存在海杂波，若N<TH3则判决该区域不存在海杂波。

采用自适应二次对消器进行海杂波抑制，具体步骤为：

对判决为海杂波的杂波区数据进行分段处理，每段的长度为N；

对运动杂波区中不同的杂波段分别进行杂波的多普勒相位估计，海杂波频率中心ω_ci的估计方法采用多滤波器组探索法，具体为：

假设杂波多普勒频率在0～f_r之间均匀分布，取间隔：

Δf＝f_r/N

设计N个自适应二次对消滤波器组：

H_k(z)＝1-2exp(j2πkΔf/f_r)z^-1+exp(j4πkΔf/f_r)z^-2 k＝0,1,2,...N-1

将杂波数据分别通过这些滤波器组，其输出杂波剩余功率谱为：

S_k(f)＝|H_k(exp(j2πf/f_r)|²W(f) k＝0,1,2,...N-1

设杂波的中心频率为f_d，第k个滤波器的杂波功率输出最小，则可认为杂波的中心频率满足：

(k-1/2)Δf＜f_d＜(k+1/2)Δf

此时自适应权系数为W_I＝cos(2πk/N)，W_Q＝sin(2πk/N)

谱中心的最大估计误差为：

e(f)＝Δf_r/2＝f_r/(2N)

凹口对准ω_ci的二次数字对消器差分方程为

对地杂波和海杂波抑制后的数据进行MTD处理、恒虚警处理对高速目标进行检测。

如果目标运动速度大到在一个波束驻留时间内跨距离分辨单元，则无法使用MTD处理。海面上航行的目标，目前出现这样的径向速度一般是不可能的。因此对于运动速度较大的目标，可以考虑采用一个波束驻留时间内的目标回波进行MTD处理来进行检测。

本发明提出一种不需要先验假设的非参量恒虚警检测方法，采用核密度估计方法来准确估计杂波的分布函数，确定检测门限。核密度估计方法，通过核密度函数来代替所需估计的背景杂波概率密度函数，再通过概率密度函数与检测门限的关系确定检测门限，从而实现良好的恒虚警检测。如图2是用改进的核密度估计实现恒虚警的流程图，这里采用二维的方式来选取参考单元数，如图3所示，被检测单元D四周为参考单元，共8个。通过改进的核密度估计方法实时的估计杂波的分布函数，再利用分布函数与检测门限的关系直接将参考单元的杂波数据代入，从而实时的求得检测门限。而不需要知道杂波的背景函数。

该核密度估计的基本原理为：依次以每一点x为中心取核函数的平均来求待估计的概率密度函数，可以用下式表示

其中，K为核函数，a_n定义为：先选定一个大于1小于n的自然数k＝k_n，对任何x∈X，以a_n(x)＝a_n(x；X₁,…,X_n)记最小的正数a，使[x-a,x+a]中至少包含样本X₁,…,X_n中的k个。常见的核函数有以下几种：

均匀核：

高斯核：

Epanechnikov核：

四次核：

本发明中采用高斯核，对概率密度函数积分得到分布函数的表达式为：

由雷达检测知识，根据以上得到的分布函数的表达式，知道检测门限的表达式为：

式中，P_fa为虚警概率，

为

的逆函数。

则可得到虚警概率与检测门限的关系为：

其中，erfc函数定义为

通过上述研究，对于未知情况下杂波的分布函数，可以通过给出的核密度估计方法准确的估计，从而通过给定的虚警概率确定检测门限。如接收信号经处理后，检测结果高于检测门限，则认为检测到目标。

对舰速补偿后的数据，按其多普勒频率高低分别采用检测前跟踪处理和扫描间相关处理完成杂波下低速小目标检测，具体为：

如图4所示，对多普勒频率高于设定阈值的数据采用检测前跟踪处理检测小目标并获得目标航迹，即TBD处理：

探测目标为海面低速小目标时，在一个波束驻留时间内，尽管通过去线性调频和相参积累，仍然会有目标回波信号在检测端与杂波和噪声的竞争中无法通过检测门限被检测出来的情况。面对这样的情况，可以采用检测前跟踪的算法来进行处理，在使用统计判决确定有目标回波信号的同时，给出目标的航迹。

本步骤针对海面慢速运动目标的检测跟踪问题，提出采用动态规划和Kalman滤波结合的方法进行TBD处理。即根据目标运动模型，在需要建立起Kalman滤波运动方程的波束数内，首先设置第一门限，这一门限的虚警率较高，以确保目标回波信号能通过这一门限。当然因为虚警率较高，有相当的杂波也会通过第一检测门限。按照运动方程，建立多个可能的目标运动的滤波方程。然后按照动态规划的方法，将下一个波束驻留时间内通过第一检测门限的信号与前面信号进行相参积累或者在目标运动的情况下，相位关系因为运动被破坏，故进行非相参积累，将最大值作为动态规划的阶段目标，回波信号是否在Kalman滤波的关联窗内作为这一阶段优化的约束条件。按照这样的处理流程，将不同波束驻留时间内积累的信号能量与对应波束驻留数较低虚警率的检测门限进行比较来确定是否有目标，并通过约束条件来将杂波信号形成的虚假航迹过滤。

对多普勒频率低于设定阈值的数据采用扫描间相关处理完成杂波下低速小目标检测，具体步骤为：

当目标运动速度较慢时，相对雷达处于静止或接近静止时，对于小目标，可以采用扫描间积累来提高信杂比。假设进行扫描间积累的扫描次数为N，则要求能进行有效的积累，目标在这N个扫描期间，不移动出一个距离单元，并且因为目标运动造成的相位变化应该在π/2之内，则按照条件分别有NT_wv_r＜1.5。如果要进行相参积累，还需要有NT_wv_r/λ＜π/2。其中N为脉冲扫描次数，T_w为天线扫描周期，v_r为目标相对雷达的径向速度，λ为雷达工作波长。能进行扫描间相参积累对目标速度的限制较大，几乎只能对相对没有运动的目标进行。因此扫描间积累主要采用非相参积累。后面的描述中，将每个扫描期间称为一帧。

由于海杂波的强度和形态会随着时间的变化其相关性不高，而目标在帧间的相关性较强，则可以根据这样的特征处理强的杂波，具体实现可以在帧间进行滑窗处理：先存储经过前面杂波抑制的多帧目标信息；然后利用前几帧保存的数据与当前的目标信息在对应的单元组成一个窗；统计窗内对应单元目标出现的次数，当目标出现的次数超过门限时则认为该位置是目标而不是杂波，如果在窗内的目标出现的次数没有达到门限则认为该位置为杂波将其剔除掉，处理过程如图5。

Claims (6)

1.一种对海雷达小目标检测方法，其特征在于，具体包括：

对原始回波数据进行距离维FFT处理和MTD处理；

对MTD处理后的数据进行舰速补偿，提取舰速补偿后的零多普勒通道数据作为固定杂波杂波背景；

进行固定杂波对消以及地杂波、海杂波抑制，并对抑制后的数据进行MTD处理和恒虚警处理，完成对高速目标的检测，所述高速目标为速度高于设定阈值的目标；对抑制后的数据进行恒虚警处理的具体步骤为：

确定参考单元，取参考单元的核函数的平均作为检测单元的杂波概率密度函数，具体为：

其中，K为核函数，a_n定义为：先选定一个大于1小于n的自然数k＝k_n，对任何x∈X，以a_n(x)＝a_n(x；X₁,L,X_n)记最小的正数a，使[x-a,x+a]中至少包含样本X₁,L,X_n中的k个，X为参考单元，x为中心单元；

对概率密度函数积分得到的分布函数为：

门限值为：

式中，P_fa为虚警概率，

为

的逆函数；

根据杂波概率密度函数得到分布函数，并根据分布函数确定门限值；

若信号检测结果高于检测门限，则检测到目标；

根据舰速补偿后的多普勒频率高低分别采用检测前跟踪处理和扫描间相关处理完成杂波下低速小目标检测，所述低速小目标为速度低于设定阈值的目标；

对多普勒频率高于设定阈值的数据采用检测前跟踪处理检测小目标并获得目标航迹的具体步骤为：

(1)根据目标运动模型，在需要建立起Kalman滤波运动方程的波束数内，设置第一门限；

(2)若回波信号能量超过第一门限，则判别回波信号能否与已有航迹关联，若关联成功，则转(3)，否则将没有关联上的回波信号，与之前超过第一门限但未关联上的回波信号建立Kalman滤波运动方程，将其作为航迹建立前的航迹数据，等待下一个波位扫描回波信号进行处理；

(3)对关联上的回波信号与航迹，利用Kalman滤波预测下一个波束的目标回波信号，将下一个波束驻留时间内，过第一门限的回波信号，与之前过第一门限的回波信号进行相参积累/非相参积累；

(4)将不同波位驻留时间内的积累的信号能量与对应波束驻留数的检测门限进行比较，若超过门限，则判决目标存在并给出对应目标航迹，否则将其作为航迹建立前的航迹数据，等待下一个波位扫描回波信号进行处理；

对多普勒频率低于设定阈值的数据采用扫描间相关处理完成杂波下低速小目标检测，具体步骤为：

(1)存储经过杂波抑制的多帧目标信息；

(2)利用前几帧保存的数据与当前的目标信息在对应的距离单元组成一个窗；

(3)统计窗内对应距离单元目标出现的次数，若目标出现的次数超过检测门限，则判决该位置是目标。

2.根据权利要求1所述的对海雷达小目标检测方法，其特征在于，对地杂波、海杂波抑制后的数据进行MTD处理和恒虚警处理，完成对高速目标的检测的具体方法为：

采用二阶数字对消器对固定杂波进行固定杂波抑制；

判断固定杂波抑制后的数据中是否存在海杂波，如果存在，则采用自适应二次对消器进行海杂波抑制；

对抑制后的数据进行MTD处理、恒虚警处理，完成对高速目标进行检测。

3.根据权利要求2所述的对海雷达小目标检测方法，其特征在于，所述二阶数字对消器的差分方程为：

其中，

v为平台运动速度，

为天线扫描角度，f_r为多普勒频率，λ为雷达信号波长，y(n)为二阶数字对消器输出，x(n)为固定杂波输入。

4.根据权利要求2所述的对海雷达小目标检测方法，其特征在于，判断固定杂波抑制后的数据中是否存在海杂波的具体方法为：

(1)对固定杂波抑制后的数据进行求模；

(2)计算求模结果的统计平均，按恒虚警检测信噪比要求设置初始门限TH；

(3)将求模结果与TH进行比较，统计小于TH的模值，计算小于TH模值的均值，然后乘以一个系数作为杂波定位的低门限TH1；统计大于TH的模值，计算大于TH模值的均值，将大于TH模值的均值作为杂波定位的高门限TH2；

(4)设置杂波门限个数TH3，设N为固定杂波抑制后的信号模值连续落在区间[TH1,TH2]的点数，若N≥TH3则判决该区域存在海杂波，若N<TH3则判决该区域不存在海杂波。

5.根据权利要求2所述的对海雷达小目标检测方法，其特征在于，采用自适应二次对消器进行海杂波抑制的具体步骤为：

(1)对判决为海杂波的杂波区数据进行分段处理，每段的长度为N；

(2)对海杂波区中不同的杂波段分别进行杂波的多普勒频率估计，采用自适应二次对消滤波器组进行海杂波抑制，所述自适应二次对消滤波器组的系统函数为：

H_k(z)＝1-2exp(j2πkΔf/f_r)z^-1+exp(j4πkΔf/f_r)z^-2k＝0,1,2,...N-1

式中，H_k(z)为系统函数输出，多普勒频率在0～f_r之间均匀分布，按照杂波数据分段的每段长度N取间隔Δf＝f_r/N。

6.根据权利要求1所述的对海雷达小目标检测方法，其特征在于，采用二维的方式来选取参考单元数，将被检测单元(D)四周单元作为参考单元。

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