CN111948613A - 基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法 - Google Patents

基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法 Download PDF

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Abstract

基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法，包括对于每一个波束的谱数据计算幅度值后取整排序；计算方差值，将方差值最大时对应的序号作为起始阈值；将剩下的整数序列采用加权最大类间差法做阈值分割计算；当类间差最大时其对应的序号作为目标与检测背景的分割阈值，将高于阈值的谱数据作为面目标，低于或等于阈值的谱数据作为检测背景；利用检测背景的Weibull估计所得参数，将检测背景做归一化；将面目标区域依次作为待检测点及保护单元，经过CFAR检测即可得到目标检测结果。本发明利用阈值分割的方法，对目标检测背景做自适应选取，并通过检测背景的统计参数估计与归一化处理，提高了船载地波雷达目标检测性能。

Description

基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法
技术领域
本发明涉及一种船载地波雷达的自适应目标检测方法，具体涉及一种基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法。
背景技术
高频地波雷达，工作于3～30MHz的高频频段，利用垂直极化高频电磁波沿海面绕射传播特性，实现对海面舰船目标和低空飞行目标的超视距探测。相对于岸基地波雷达，船载地波雷达由于具备探测灵活等优势，近年来也开始迅速发展起来。目标检测作为船载地波雷达海上目标探测的关键一步，其检测性能至关重要。经典的目标检测方法为恒虚警率(Constant False Alarm Rate，CFAR)检测，CFAR检测是一种在实际地波雷达干扰环境下提供可预知检测和虚警的地波雷达检测方法，由于具备实时且较稳定的检测性能，CFAR检测方法被广泛应用于实际地波雷达的目标检测过程中。1968年，Finn和Johnson首先提出了一种单元平均(Cell Average，CA)CFAR检测方法，即CA-CFAR检测，在CA-CFAR的基础上，双参数CFAR检测器由于具备适应杂波变化的优势也得以发展，广泛应用于恒虚警检测；在1983年，德国研究者H.Rohling又提出了一种排序统计(Order Statistics)的CFAR检测器，即OS-CFAR检测器。由于上述CFAR检测器的性能主要受检测背景估计的影响，因此如何自适应选取背景区是十分重要的。
相关的参考文献如下：
[1]H.M.Finn and R.S.Johnson.Adaptive Detection Mode with ThresholdControl as a Function of Spatially Sampled Clutter Level Estimates.RCAReview.1968,No.29:414～463.
[2]Ivkovic D,Andric M,Zrnic B.Detection of very close targets byfusion CFAR detectors[J].2016.
[3]刘伊丽,张临杰,张晰,陈玉虎.双参数CFAR舰船检测算法两种实现方法之分析与比较[J].中国海洋大学学报(自然科学版),2017,47(S1):136-142.
[4]高丽清.高频地波雷达船舶目标检测算法研究[D],内蒙古大学,2018.
[5]H.Rohling.Radar CFAR Resolution of Targets Using AutomaticDetectors[J].IEEE Trans.AES.1983,19(4):608～621.
[6]李杨.高频地波雷达背景感知与目标检测技术研究[D].哈尔滨工业大学,2009.
发明内容
本发明的目的是提供一种基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法，以克服现有技术的不足。
传统的CFAR检测都是假设检测背景服从高斯分布，但经研究发现：相对于高斯分布，高频地波雷达的检测背景更符合Weibull分布，因此为了提高船载地波雷达的检测性能，还要对检测背景做归一化处理。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：对所获取到的船载地波雷达数据做两次FFT处理，再经过数字波束形成，得到各个波束的雷达回波谱数据，每个波束的回波谱数据的数量记为N，所述N个数据中的每一个数据均存在距离(Range)和多普勒(Doppler)两个维度(即RD谱数据)；
对于每一个波束的N个RD谱数据计算幅度值后取整，将取整后的数据按照数值进行排序，即可用数量为L的数列表示，将这些整数表示为一个整数序列x1,x2,...,xi,...,xL，且L≤N，因为两个不同RD谱数据取整后可以出现数值相同的情况；
步骤2：对每一个波束的RD谱数据计算方差值，方差计算公式为：
Figure BDA0002648280320000021
其中，m＝1,2,...,L，表示第m个整数，μm为数据xm～xL的均值，其计算公式如下：
Figure BDA0002648280320000022
pi为整数xi出现的概率，计算公式如下：
Figure BDA0002648280320000023
式中，ni为一个波束的RD谱数据中，取整后出现整数xi的个数；
根据方差计算公式，当m分别取1,2,…,L时将获得不同的方差值，将方差值
Figure BDA0002648280320000024
最大时对应的xm作为起始阈值；
步骤3：为了提高阈值分割效果，使寻找分割阈值时不再从x1开始寻找，故利用步骤2得到的起始阈值xm，将剩下的L-m+1个整数即xm,xm+1,...,xi,...,xL采用加权最大类间差法做阈值分割计算；此时将整数xi(i≥m)的出现概率pi的计算公式修正为：
Figure BDA0002648280320000025
式中，N'为一个波束的RD谱数据中数据幅度值小于起始阈值xm的个数；
ni为一个波束的RD谱数据中，取整后出现整数xi的个数；
假设有xk(k∈m,...,L-1)作为阈值将剩余数据分割为C0和C1两类，C0类包含的整数序列为xm,xm+1,...,xk，如前所示，由于两个不同RD谱数据取整后可以出现数值相同的情况，因此C0类的数据个数将大于等于k-m+1个，C1类包含的整数序列为xk+1,...,xL，同理C1类的数据个数将大于等于L-k个，加权类间差法的计算公式如下：
Figure BDA0002648280320000031
其中，
Figure BDA0002648280320000032
为加权类间差，ω0、μ0分别表示整数序列xm,xm+1,...,xi,...,xL中不同整数元素属于C0类的概率和幅度均值，公式如下：
Figure BDA0002648280320000033
Figure BDA0002648280320000034
ω1、μ1分别表示整数序列xm,xm+1,...,xi,...,xL中不同整数元素属于C1类的概率和幅度均值，公式如下：
Figure BDA0002648280320000035
Figure BDA0002648280320000036
Figure BDA0002648280320000037
为C0类的方差，计算公式：
Figure BDA0002648280320000038
Figure BDA0002648280320000039
为C1类的方差，计算公式：
Figure BDA00026482803200000310
q(0≤q≤1)为可调参数，以便于根据不同检测场景加以调整；
步骤4：利用步骤3构造的加权类间差公式，当类间差
Figure BDA00026482803200000311
最大时，其对应的xk(k∈m,...,L-1)即作为目标与检测背景的分割阈值；
步骤5：基于步骤4得到的分割阈值xk来进行检测背景区的自适应选取，将高于阈值xk的RD谱数据，即数据取整排序后属于整数序列xk+1,...,xL的RD谱数据所在区域作为面目标，低于或等于阈值xk的RD谱数据，即数据取整排序后属于整数序列x1,...,xk的RD谱数据所在区域作为检测背景；
步骤6：将步骤5获得的检测背景做Weibull参数估计，利用估计的Weibull参数将检测背景做归一化处理，归一化公式为：
Figure BDA0002648280320000041
其中，y表示船载地波雷达回波谱数据的幅度值，B为Weibull分布的尺度参数，C为Weibull分布的形状参数，yexp表示转化为指数分布后的船载地波雷达回波谱数据；
步骤7：基于步骤6的检测背景归一化处理结果，将步骤5得到的面目标区域依次作为待检测点及保护单元，经过CFAR检测即可得到目标检测结果。
与现有技术相比，本发明的创新之处体现在以下方面：
CFAR检测方法是地波雷达目标检测中经典的方法，其检测性能主要与检测背景的估计准确性有关。而传统的CFAR检测方法通常利用规则的CFAR处理窗口选取固定背景区来做检测背景的估计。实际上，在船载地波雷达回波谱中，由于目标的不规则展宽，导致固定背景区选取的CFAR检测性能有所下降。
本发明针对这一问题提出的基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法，利用阈值分割的方法，对目标检测背景做自适应选取，并通过检测背景的统计参数估计与归一化处理，提高了船载地波雷达目标检测性能。
附图说明
图1为本发明的基本流程示意图。
图2为本发明的数字波束形成后的距离多普勒(R-D谱)图。
图3为本发明的检测背景区选取结果图(用黑色“+”标注)。
图4为本发明的检测背景归一化处理结果图。
图5为本发明的目标检测结果图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的方法做进一步说明：
基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法，其基本流程如图1所示，主要包括目标与检测背景区分割阈值的计算、检测背景归一化处理，其具体步骤如下：
步骤1：对所获取到的船载地波雷达数据做两次FFT处理，再经过数字波束形成，得到各个波束的雷达回波谱数据，每个波束的回波谱数据的数量记为N，所述N个数据中的每一个数据均存在距离(Range)和多普勒(Doppler)两个维度(即RD谱数据)，数字波束形成后的RD谱结果如图2所示。对于每一个波束的N个RD谱数据计算幅度值后取整，将取整后的数据按照数值进行排序，即可用数量为L的数列表示，将这些整数表示为一个整数序列x1,x2,...,xi,...,xL，且L≤N，因为两个不同RD谱数据取整后可以出现数值相同的情况；
步骤2：利用每一个波束的RD谱数据计算方差值，方差计算公式为：
Figure BDA0002648280320000051
其中，m＝1,2,...,L，表示第m个整数，μm为数据xm～xL的均值，其计算公式如下：
Figure BDA0002648280320000052
pi为整数xi出现的概率，计算公式如下：
Figure BDA0002648280320000053
式中，ni为单一波束RD谱数据中整数xi的个数。
根据方差计算公式，当m分别取1,2,…,L时将获得不同的方差值，将方差值
Figure BDA0002648280320000054
最大时对应的xm作为起始阈值。
步骤3：为了提高阈值分割效果，寻找分割阈值时不再从x1开始寻找，而是利用步骤2得到的起始阈值xm，将剩下L-m+1个整数即xm,xm+1,...,xi,...,xL采用加权最大类间差法做阈值分割计算。此时步骤2中整数xi(i≥m)的出现概率pi的计算公式应修正为：
Figure BDA0002648280320000055
式中，N'为单一波束RD谱数据中数据幅度值小于起始阈值xm的个数。
假设用xk(k∈m,...,L-1)作为阈值将剩余数据分割为C0和C1两类，C0类包含的整数序列为xm,xm+1,...,xk，如前所示，由于两个不同RD谱数据取整后可以出现数值相同的情况，因此C0类实际包含的数据个数将大于等于k-m+1个，C1类包含的整数序列为xk+1,...,xL，同理C1类包含的数据个数将大于等于L-k个，加权类间差法的计算公式如下：
Figure BDA0002648280320000056
其中，
Figure BDA0002648280320000057
为加权类间差，ω0、μ0分别表示整数序列xm,xm+1,...,xi,...,xL中不同整数元素属于C0类的概率和幅度均值，公式如下：
Figure BDA0002648280320000058
Figure BDA0002648280320000061
ω1、μ1分别表示整数序列xm,xm+1,...,xi,...,xL中不同整数元素属于C1类的概率和幅度均值，公式如下：
Figure BDA0002648280320000062
Figure BDA0002648280320000063
Figure BDA0002648280320000064
为C0类的方差，计算公式：
Figure BDA0002648280320000065
Figure BDA0002648280320000066
为C1类的方差，计算公式：
Figure BDA0002648280320000067
q(0≤q≤1)为可调参数，可根据不同检测场景加以调整；
步骤4：利用步骤3构造的加权类间差公式，当类间差
Figure BDA0002648280320000068
最大时，其对应的xk(k∈m,...,L-1)即作为目标与检测背景的分割阈值；
步骤5：基于步骤4得到的分割阈值xk来进行检测背景区的自适应选取，即将高于阈值xk的RD谱数据，即数据取整后属于整数序列xk+1,...,xL的RD谱数据所在区域作为面目标，低于或等于阈值xk的RD谱，即数据取整后属于整数序列x1,...,xk的RD谱数据所在区域作为检测背景，自适应背景区选取的结果如图3所示；
步骤6：将步骤5获得的检测背景做Weibull参数估计，利用估计的参数将检测背景做归一化处理，归一化公式为：
Figure BDA0002648280320000069
其中，y表示船载地波雷达回波谱数据的幅度值，yexp表示转化为指数分布后的船载地波雷达回波谱数据，B为Weibull分布的尺度参数，C为Weibull分布的形状参数。
检测背景区归一化处理后的结果如图4所示；
步骤7：基于步骤6的检测背景归一化处理结果，将步骤5得到的面目标区域依次作为待检测点及保护单元，经过CFAR检测即可得到目标检测结果，图5所示为基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测的最终结果。

Claims (1)

1.基于自适应背景区选取的船载地波雷达目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：对所获取到的船载地波雷达数据做两次FFT处理，再经过数字波束形成，得到各个波束的雷达回波谱数据，每个波束的回波谱数据的数量记为N，所述N个数据中的每一个数据均存在距离(Range)和多普勒(Doppler)两个维度，即RD谱数据；
对于每一个波束的N个RD谱数据计算幅度值后取整，将取整后的数据按照数值进行排序，即可用数量为L的数列表示，将这些整数表示为一个整数序列x1,x2,...,xi,...,xL，且L≤N，因为两个不同RD谱数据取整后可以出现数值相同的情况；
步骤2：对每一个波束的RD谱数据计算方差值，方差计算公式为：
Figure FDA0002648280310000011
其中，m＝1,2,...,L，表示第m个整数，μm为数据xm～xL的均值，其计算公式如下：
Figure FDA0002648280310000012
pi为整数xi出现的概率，计算公式如下：
Figure FDA0002648280310000013
式中，ni为一个波束的RD谱数据中，取整后出现整数xi的个数；
根据方差计算公式，当m分别取1,2,…,L时将获得不同的方差值，将方差值
Figure FDA0002648280310000014
最大时对应的xm作为起始阈值；
步骤3：为了提高阈值分割效果，使寻找分割阈值时不再从x1开始寻找，故利用步骤2得到的起始阈值xm，将剩下的L-m+1个整数即xm,xm+1,...,xi,...,xL采用加权最大类间差法做阈值分割计算；此时将整数xi(i≥m)的出现概率pi的计算公式修正为：
Figure FDA0002648280310000015
式中，N'为一个波束的RD谱数据中数据幅度值小于起始阈值xm的个数；
ni为一个波束的RD谱数据中，取整后出现整数xi的个数；
假设有xk(k∈m,...,L-1)作为阈值将剩余数据分割为C0和C1两类，C0类包含的整数序列为xm,xm+1,...,xk，如前所示，由于两个不同RD谱数据取整后可以出现数值相同的情况，因此C0类的数据个数将大于等于k-m+1个，C1类包含的整数序列为xk+1,...,xL，同理C1类的数据个数将大于等于L-k个，加权类间差法的计算公式如下：
Figure FDA0002648280310000021
其中，
Figure FDA0002648280310000022
为加权类间差，ω0、μ0分别表示整数序列xm,xm+1,...,xi,...,xL中不同整数元素属于C0类的概率和幅度均值，公式如下：
Figure FDA0002648280310000023
Figure FDA0002648280310000024
ω1、μ1分别表示整数序列xm,xm+1,...,xi,...,xL中不同整数元素属于C1类的概率和幅度均值，公式如下：
Figure FDA0002648280310000025
Figure FDA0002648280310000026
Figure FDA0002648280310000027
为C0类的方差，计算公式：
Figure FDA0002648280310000028
Figure FDA0002648280310000029
为C1类的方差，计算公式：
Figure FDA00026482803100000210
q(0≤q≤1)为可调参数，以便于根据不同检测场景加以调整；
步骤4：利用步骤3构造的加权类间差公式，当类间差
Figure FDA00026482803100000211
最大时，其对应的xk(k∈m,...,L-1)即作为目标与检测背景的分割阈值；
步骤5：基于步骤4得到的分割阈值xk来进行检测背景区的自适应选取，将高于阈值xk的RD谱数据，即数据取整排序后属于整数序列xk+1,...,xL的RD谱数据所在区域作为面目标，低于或等于阈值xk的RD谱数据，即数据取整排序后属于整数序列x1,...,xk的RD谱数据所在区域作为检测背景；
步骤6：将步骤5获得的检测背景做Weibull参数估计，利用估计的Weibull参数将检测背景做归一化处理，归一化公式为：
Figure FDA0002648280310000031
其中，y表示船载地波雷达回波谱数据的幅度值，B为Weibull分布的尺度参数，C为Weibull分布的形状参数，yexp表示转化为指数分布后的船载地波雷达回波谱数据；
步骤7：基于步骤6的检测背景归一化处理结果，将步骤5得到的面目标区域依次作为待检测点及保护单元，经过CFAR检测即可得到目标检测结果。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117830766A (zh) * 2024-03-04 2024-04-05 自然资源部第一海洋研究所 一种船载地波雷达目标谱图样本自适应提取方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6380887B1 (en) * 2000-03-08 2002-04-30 Chung-Shan Institute Of Science And Technology Method of reducing clutter and mutual interference in a coherent doppler radar system
CN105572651A (zh) * 2015-12-30 2016-05-11 哈尔滨工业大学 一种基于杂波背景统计识别的cfar检测方法
CN110286370A (zh) * 2019-05-08 2019-09-27 自然资源部第一海洋研究所 航行状态下的船载地波雷达运动补偿方法
CN110837078A (zh) * 2018-08-16 2020-02-25 国家海洋局第一海洋研究所 基于相关特性的阵列地波雷达海杂波背景下目标检测方法
KR102110973B1 (ko) * 2019-10-25 2020-05-14 에스티엑스엔진 주식회사 노이즈 재밍 탐지를 위한 견고한 cfar 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6380887B1 (en) * 2000-03-08 2002-04-30 Chung-Shan Institute Of Science And Technology Method of reducing clutter and mutual interference in a coherent doppler radar system
CN105572651A (zh) * 2015-12-30 2016-05-11 哈尔滨工业大学 一种基于杂波背景统计识别的cfar检测方法
CN110837078A (zh) * 2018-08-16 2020-02-25 国家海洋局第一海洋研究所 基于相关特性的阵列地波雷达海杂波背景下目标检测方法
CN110286370A (zh) * 2019-05-08 2019-09-27 自然资源部第一海洋研究所 航行状态下的船载地波雷达运动补偿方法
KR102110973B1 (ko) * 2019-10-25 2020-05-14 에스티엑스엔진 주식회사 노이즈 재밍 탐지를 위한 견고한 cfar 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
童健, 文必洋, 王颂: "强海杂波背景下的舰船目标检测", 武汉大学学报(理学版), no. 03 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117830766A (zh) * 2024-03-04 2024-04-05 自然资源部第一海洋研究所 一种船载地波雷达目标谱图样本自适应提取方法

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