CN115166677A - 一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于雷达数据处理领域，公开一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法，用于解决强杂波背景下扇区目标点迹饱和状态时优先保证关注区域的目标点迹检测概率问题。实现过程包括：首先将操作手输入的关注区域转化为目标点迹相关回波数据对应的方位和距离区域；对关注区域内、外点迹分别进行提取优先级排序；根据区域内点迹优先级和区域内、外数据队列饱和程度，首先保证关注区域内点迹的提取；根据区域外点迹的优先级，然后优先提取高优先级的目标点迹信息。本发明在现有资源条件下，以系统稳定性为基础，优先保证关注区域目标的检测概率。

Description

一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法

技术领域

本发明属于雷达数据处理技术领域。

背景技术

针对搜索雷达，目前全空域点迹提取法是最适合也是应用最广泛的点迹提取方法。该方法通过把整个空域从方位、距离和俯仰三维空间进行划分：首先根据不同的俯仰区域划分仰角层；然后在同一个仰角层里面，把探测方位范围划分为多个扇区，用于数据处理的软硬件资源是有限的，在处理性能和目标点迹检测概率之间寻找一个平衡点，为每个扇区可以提取的点迹数都设置上限，即为扇区点迹池设置点迹容量。

在一般环境中，雷达设置的扇区点迹池的容量可以在保证检测概率的情况下满足目标探测的需求。当遇到海浪引起强海杂波，大量养殖区引起的干扰回波，复杂地貌环境引起的地杂波，其他情况引起的大量杂波或虚假目标时。如果采用比较严格的杂波处理算法，会处理掉部分关注目标的回波，而不能保证关注区域内目标的检测概率；如果为了保证区域内目标的检测概率，会引起大量非关注目标和虚假目标的点迹被提取出来，导致扇区目标点迹饱和，仍然无法有效输出关注区域内目标的点迹。扇区点迹饱和时，目前的处理方法是：首先提取扇区内方位比较小的目标点迹，在此基础上优先提取距离近的目标点迹。在点迹饱和的扇区往往出现如下现象：扇区中方位相对大的，距离相对远的目标，虽然其回波特征符合点迹提取条件，但是却无法提取其点迹。在这些无法提取点迹的区域，往往就包含用户关注区域的目标。这种情况下需要一种在强杂波、强干扰回波的情况下首先保证指定区域内目标点迹的提取的方法，首先保证关注区域内目标的检测概率。

发明内容

针对由于扇区点迹饱和引起关注目标点迹不能提取的问题，本发明提出了一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法。

本发明的技术方案如下：

步骤1：关注区域内点迹指位置中心位于操作手输入区域内的目标点迹；

步骤2：优先保证指定区域内目标的检测概率；

步骤3：关注区域内优先保证与区域中心距离更近目标的检测概率；

步骤4：关注区域外优先提取威胁等级高的目标点迹；

步骤5：通过索引表数据动态调整实现基于优先级的点迹数据排序。

优选的，步骤1中：首先将操作手输入的关注区域转化为目标点迹相关回波数据对应的方位和距离区域。把关注区域的物理范围转化为该区域目标点迹相关回波数据覆盖的范围。根据雷达扫描波束的特征，为了获得关注区域内目标的全部回波数据，需要对关注区域从方位、距离和俯仰三个维度扩展，每个维度的扩展均是在原来的边界上扩展一个最大延伸值的范围。由于杂波和虚假目标主要集中在低仰角层，高仰角层不会出现点迹饱和情况，所以这里对俯仰维不做范围限制。用户关注区域和点迹提取区域关系如图2所示，内部的由虚线绘制的扇形区域为用户关注的区域；实线为检测算法关注的区域，即区域内点迹相关数据所在区域。各参数定义如下：

根据检测算法对目标方位最大延伸值和距离最大延伸值的定义，检测算法关注区域是在物理关注区域基础从两个维角度上增加延伸值形成的。

A＝α+2×Δ_α…………………………………………(1)

A：检测算法关注区域方位跨度；

Δ_α：点迹提取目标方位最大延伸值，一般采用方位波束3dB宽度所覆盖的脉冲数。

α：原始关注区域方位跨度；

L＝l+2×Δ_l………………………………………………(2)

L：检测算法关注区域距离跨度；

Δ_l：点迹提取目标距离最大延伸值，一般采用最大目标长度与距离分辨单元的商值，如采用的带宽是10MHz，距离单元为15m，目标最大长度设置为300m则距离延伸值为20，即20个距离单元；如果由于关注区域扩展使距离起始位置小于最小作用距离，则设置为最小作用距离。

l：关注区域距离跨度。

优选的，在步骤2中：制定区域内目标点迹的最低优先级，高于区域外目标点迹的最高优先级的规则，优先提取高优先级目标点迹，实现首先保证指定区域内目标的检测概率。

以关注区域数量为参数在扇区点迹池中设定一个最小空间用于存放区域内点迹数据。该划定的区域内点迹存储空间饱和后，可以向外扩展，直到区域内点迹数据占满整个扇区点迹池。该空间大小的设定准则是：保证大部分情况下不需要扩展区域内点迹数据存放空间，以减少数据移动。

如果区域内目标点迹很多，已经占用扇区点迹池全部空间，则首先保证扇区内高优先级的点迹的提取；如果区域内点迹没有占满扇区点迹池，则优先保证扇区外高优先级的点迹的提取；如果扇区点迹池空间充足则提取的扇区内全部目标的点迹信息。

优选的，在步骤3中：对关注区域内目标点迹，计算其与关注区域中心点的距离，依据“与区域中心距离越近优先级越高”的规则为每个目标点迹设置优先级，优先提取高优先级目标点迹，实现区域内优先提取与区域中心距离更近目标点迹。

优选的，在步骤4中：关注区域外优先提取威胁等级高的目标点迹。针对区域外目标点迹，以目标位置和多普勒速度等信息作为参数计算其威胁等级。规则为：目标距离雷达站越近威胁等级越高，目标向着雷达站运动的多普勒速度越高威胁等级越高。依据威胁等级越高其优先级越高的规则为每个目标点迹设置优先级，保证优先提取高优先级目标的点迹，实现优先提取区域外威胁等级高的目标点迹。

优选的，在步骤5中：过索引表数据动态调整实现基于优先级的点迹数据排序。建立目标点迹数据存储地址的索引表，通过对索引表中目标点迹数据存储地址的动态调整达到扇区点迹池的动态调整，实现基于优先级的目标点迹提取。

本发明的有益效果是：当扇区点迹池饱和时，优先提取关注目标的点迹，明显提高关注目标的检测概率，保证关注区域内目标的检测概率。

附图说明

图1操作手输入的关注区域和区域内点迹相关回波边界关系图；

图2目标检测流程图；

图3分类排序索引表和点迹池的对应关系图；

图4基于分类排序的点迹提取流程图。

具体实施方式

以下将结合公式和附图，对本发明的技术方案进行详细说明。

(一)首先依据操作手输入的关注区域的边界值，计算区域内目标点迹相关回波区域边界。

由于强杂波区域主要集中在低仰角区域，所以只需要计算方位和距离边界值即可。通过计算区域内点迹相关目标回波的起始方位值、结束方位值、起始距离值和结束距离值获得点迹提取关注区域边界。采用公式(1)和公式(2)和方位波束宽度值，距离单元值计算得到区域内目标点迹相关回波的边界值；如果由于关注区域扩展使边界值超多探测范围，则设置探测范围的边界值作为关注区域的边界值。如果有多个关注区域则根据针对每个关注区分别计算其目标点迹相关回波边界值。操作手输入的关注区域和点迹提取算法判定的边界值关系如图1所示。如果设置了多个关注区域，需要分别计算。如果工作模式或其他影响方位波束宽度、相关距离单元数的参数调整需要重新计算该边界值。

(二)根据图2所示的流程按照传统的检测方法对点迹进行检测：首先进行恒虚警处理，包括用于抑制接收机噪声的慢门限恒虚警和用于抑制分布式宽杂波的快门限恒虚警；其次进行距离凝聚，对主脉冲上的距离单元进行幅度判断，按照N/M准则进行距离凝聚；再次距离凝聚后点迹结果放入划分好的距离网格，对网格内的点迹进行幅度距离加权、方位幅度加权等；从次在方位上对点迹进行凝聚处理，得到点迹的方位、距离、仰角等信息；最后根据扇区划分把提取的点迹存入扇区点迹池中；另外滤波跟踪算法从点迹池中提取合适的点迹。后面详细描述基于区域优先分类排序的目标点迹提取方法，实现向点迹池提取点迹的过程。

(三)基于分类排序的目标点迹提取流程

1)目标检测通过点迹池提取的点迹数据，并以扇区为单位划分点迹池，通常把360度方位划分为30或32个扇区，每个扇区对应的点迹池容量约为500个点迹数据。点迹池的大小和每个单元的定义可以根据具体情况调整。本发明需要在该基础上增加一个索引表。为了节约空间和提高排序速度，索引表用一维数组实现，每个单元作为一个节点，其内容为目标点迹数据在点迹池中的存储地址数据，数组的序号作为该节点存储地址对应目标点迹的优先级，序号越小优先级越高。索引表和点迹池的对应关系如图3所示。该数组长度与点迹池中可容纳的最大点迹数相同。

2)扇区参数中定义3个位置参数：区域内点迹数ptr1(可以作为记录区域内点迹的位置指针)，区域外点迹数n和区域外起始点迹序号n₁。其中区域外点迹位置指针ptr1＝n+n₁。根据实验验证设定一个扇区最多允许容纳4个关注区域比较合适；ptr0默认从数组下标0开始；ptr1起始位置默认为50×指定区域数，参数50是试验环境保证数据移动最少的一个经验值。

3)区域内目标点迹的优先级判定准则为：关注区域中心与目标点迹的距离作为判断依据，距离值越小优先级越高。区域外点迹优先级依据点迹的威胁等级判定。以目标位置和多普勒速度等信息作为参数计算其威胁等级，目标距离雷达站越近威胁等级越高，多普勒速度向着雷达站运动方向速度越高的目标威胁等级越高。依据威胁等级越高其提取优先级越高的规则为每个目标点迹设置优先级，保证优先提取高优先级目标的点迹，实现优先提取区域外威胁等级高的目标点迹。威胁等级越高优先级越高。完成点迹凝聚后按照图4所示的流程图提取点迹存入点迹池。下面详细描述该流程：

4)首先根据1)把对操作员输入的关注区域转化为检测点迹对应区域；然后判断是否有属于区域内点迹。如果是“否”，则按照区域外威胁等级计算点迹的优先级。判断区域外空间是否饱和，如果是“否”，则把数据存入点迹池，按照该点迹的优先级把该点迹在点迹池中存储的地址插入索引表中区域外队列中，释放网格中该点迹信息对应的空间。如果区域外空间已经饱和，通过索引表找到区域外优先级最低那个点迹，判断其优先级是否高于新提取点迹的优先级，如果高于则放弃新提取的点迹，释放网格中该点迹信息对应的空间。如果低于新提取点迹的优先级，则用新的点迹信息覆盖优先级最低那个点迹的数据，并根据新点迹的优先级把其地址插入到索引表的区域外队列中，释放网格中该点迹信息对应的空间。

5)如果属于区域内点迹，判断区域内队列空间是否饱和，如果没有饱和，把数据存入点迹池，按照优先级把对应的地址插入索引表中区域内队列中，释放网格中该点迹信息对应的空间。如果区域内队列空间已经饱和，判断区域外队列空间是否饱和，如果已经饱和，通过指针队列找到区域外优先级最低点迹的地址，把新提提取点迹存入该地址对应的点迹池空间中，区域外指针队列后移一个节点，根据新提取点迹的优先级把该地址插入区域内点迹队列中，释放网格中该点迹信息对应的空间。如果区域外队列空间没有饱和，把点迹数据存入点迹池中空白区域，把索引表中区域外地址队列整体向后移动一个节点，按照优先级把新提取点迹的地址插入区域内指针队列中，释放网格中该点迹信息对应的空间。

Claims (6)

1.一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法，其特征在于：

步骤1：关注区域内点迹指位置中心位于操作手输入区域内的目标点迹；

步骤2：优先保证指定区域内目标的检测概率；

步骤3：关注区域内优先保证与区域中心距离更近目标的检测概率；

步骤4：关注区域外优先提取威胁等级高的目标点迹；

步骤5：通过索引表数据动态调整实现基于优先级的点迹数据排序。

2.根据权利要求1所述的一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法，其特征在于：所述步骤1包括：只要目标点迹位置中心处于操作手输入区域内，按照目标的方位延伸值和距离延伸值，从方位和距离两个维度分别扩展关注区域，在最小范围内保证区域内点迹的相关回波数据全部优先处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法，其特征在于：所述步骤2包括：制定区域内目标点迹的最低优先级，高于区域外目标点迹的最高优先级的规则，优先提取高优先级目标点迹，优先提取指定区域内目标点迹数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法，其特征在于：所述步骤3包括：针对区域内目标点迹，计算其与区域中心点的距离，依据“与区域中心距离越近优先级越高”的规则为每个目标点迹设置优先级，优先提取高优先级目标点迹，区域内优提取与区域中心距离更近目标的点迹数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法，其特征在于：所述步骤4包括：针对区域外目标点迹，根据目标位置和多普勒速度等信息计算其威胁等级，依据“威胁等级越高其优先级越高”的规则为每个目标点迹设置优先级，保证优先提取高优先级目标的点迹，优先提取区域外威胁等级高的目标点迹。

6.根据权利要求1所述的一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法，其特征在于：所述步骤5包括：采用目标点迹信息存储地址作为内容建立排序索引表，通过对索引表内容进行动态调整实现优先提取高优先级目标的点迹。

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