基于實際采集海雜波數(shù)據(jù)的雷達(dá)恒虛警檢測方法分析

王雨陽,魏明珠,徐修峰

(1.中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所,合肥230088;2.南京工業(yè)大學(xué),南京211816)

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基于實際采集海雜波數(shù)據(jù)的雷達(dá)恒虛警檢測方法分析

王雨陽1,魏明珠2,徐修峰1

(1.中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所,合肥230088;2.南京工業(yè)大學(xué),南京211816)

摘要:針對海雜波環(huán)境,基于實測數(shù)據(jù),研究了脈間頻率捷變對相關(guān)性的影響。分析了4種不同的海雜波環(huán)境下各種恒虛警檢測方法的性能。對高低海情下相參積累的恒虛警算法作了分析并與非相參積累進(jìn)行比較。對海面目標(biāo)檢測的信號處理算法選擇給出建議。

關(guān)鍵詞:海雜波;恒虛警;脈間頻率捷變;非相參積累;相參積累

0引言

雷達(dá)的海面目標(biāo)檢測技術(shù)，尤其是機(jī)載雷達(dá)在海雜波下的海面目標(biāo)檢測技術(shù)，在軍事應(yīng)用上占有非常重要的地位。從1968年單元平均恒虛警算法(CA-CFAR)首次被提出,恒虛警檢測(CFAR)技術(shù)經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展已被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)信號處理的目標(biāo)檢測中,并形成了多種變化的恒虛警算法,如均值類CFAR[1](左右單元平均選大CAGO-CFAR,左右單元平均選小CASO-CFAR)、有序統(tǒng)計類CFAR(單元排序OS-CFAR,單元排序中值CM-CFAR,單元排序去極值平均COA-CFAR)等[2]。

常規(guī)的雷達(dá)對海處理為非相參積累。本文首先在非相參積累的基礎(chǔ)上分析了脈間頻率捷變對海雜波和目標(biāo)的相關(guān)性的影響，然后針對4種不同的雜波環(huán)境分析了非相參處理模式下不同的恒虛警檢測方法的效果。強(qiáng)海雜波的概率密度分布多呈現(xiàn)非高斯分布,且具有長拖尾的特性。因此,在對強(qiáng)海雜波背景下小目標(biāo)檢測時,利用相參積累提升強(qiáng)雜波背景下弱小目標(biāo)的檢測信雜比[3]。本文針對相參處理也分析了不同的恒虛警檢測方法的能力,最后比較了相參處理方法和非相參處理方法在不同海情下目標(biāo)檢測能力的優(yōu)劣。

本文的所有圖表和數(shù)據(jù)均基于對采集的真實雷達(dá)對?；夭〝?shù)據(jù)的分析。

1非相參積累

1.1脈間頻率捷變非相參積累

本節(jié)分析數(shù)據(jù)來源于某波段地面雷達(dá)架設(shè)在海邊采集的海雜波回波數(shù)據(jù)。

海面目標(biāo)探測常用的信號處理算法是采用脈間頻率捷變的方法去雜波相關(guān),并通過非相參積累的方式對目標(biāo)回波進(jìn)行積累以提高信雜比,提高雜波背景下慢速目標(biāo)檢測性能。強(qiáng)海雜波環(huán)境下,相干檢測方法對快速運(yùn)動目標(biāo)具有一定的優(yōu)勢。

脈間頻率捷變是目前常用的海雜波抑制技術(shù),主要是利用了脈間頻率捷變條件下目標(biāo)回波和海雜波在統(tǒng)計特性上的區(qū)別,通過脈間頻率捷變?nèi)ズｋs波的相關(guān)性,是一種時域選擇法。圖1(a)給出了8脈沖積累時定頻與脈間頻率捷變情況下海雜波時間相關(guān)特性,圖1(b)給出了目標(biāo)的時間相關(guān)特性。從結(jié)果中可以看出,脈間頻率捷變時海雜波的時間相關(guān)性明顯下降,而目標(biāo)的時間相關(guān)特性不受頻率捷變的影響。脈間頻率捷變可以使雜波去相關(guān),去雜波相關(guān)后可以采用通常的非相干積累方法以提高信雜比。

1.2非相參恒虛警檢測

本節(jié)針對4種不同的雜波環(huán)境分析各個恒虛警檢測方法的檢測性能(分析數(shù)據(jù)來源于某型機(jī)載雷達(dá)實際飛行時采集的海雜波回波數(shù)據(jù))。

(1) 大小目標(biāo)遮擋

當(dāng)待檢測環(huán)境中存在大小目標(biāo)遮擋的情況時,檢測結(jié)果如圖2所示。對于大目標(biāo)而言,有5種檢測方法能夠進(jìn)行有效的檢測。而對于小目標(biāo),CA-CFAR和CAGO-CFAR兩種檢測器會使目標(biāo)丟失。而CM-CFAR、COA-CFAR和CASO-CFAR 這3種方法能夠檢測出大目標(biāo)周圍的小目標(biāo)。

(2) 密集目標(biāo)遮擋

當(dāng)被檢測的區(qū)域目標(biāo)比較密集時,檢測結(jié)果比較如圖3,其中CA-CFAR和CAGO-CFAR檢測器會造成目標(biāo)丟失,而其他3種方法能夠有效檢測出多個目標(biāo)。因此,CM-CFAR、COA-CFAR和CASO-CFAR這3種檢測器在多目標(biāo)的環(huán)境中檢測性能較好。從這兩個分析結(jié)果可以看到,CM-CFAR和CASO-CFAR的檢測性能在多目標(biāo)環(huán)境下更具優(yōu)勢。但是,這兩種檢測器會產(chǎn)生較多的虛警點。而COA-CFAR是因為結(jié)合了CA-CFAR和CM-CFAR的優(yōu)點,所以具有CM-CFAR檢測器在多目標(biāo)環(huán)境下的檢測能力以及 CA-CFAR在多目標(biāo)環(huán)境下抑制虛警的能力。

(3) 雜波邊緣環(huán)境

對于海陸交界位置的檢測單元,由于處在具有不同反射率的區(qū)域邊界處,雜波邊緣效應(yīng)會導(dǎo)致在邊緣處檢測的發(fā)生虛警,也可能會遮蔽掉低反射率區(qū)域內(nèi)靠近邊緣的目標(biāo)。圖4給出了雜波邊緣環(huán)境下的檢測結(jié)果,CASO-CFAR檢測的目標(biāo)點數(shù)最多,但是存在大量虛警,而CA-CFAR、COA-CFAR和CAGO-CFAR能有效地控制虛警。雖然CAGO-CFAR能更有效地抑制虛警概率,但是會使部分目標(biāo)漏檢,而CA-CFAR和COA-CFAR則能夠在抑制虛警和保證檢測性能方面達(dá)到平衡。

(4) 雜波均勻環(huán)境

在均勻的海雜波環(huán)境中,這5種檢測器能夠有效檢測出目標(biāo),但其中的CASO-CFAR的虛警較多，如圖5所示。

圖2　大小目標(biāo)遮擋條件下的對比

圖3　密集目標(biāo)遮擋條件下的對比

圖4　雜波邊緣環(huán)境下的對比

圖5　均勻雜波環(huán)境下的對比

從以上4種情況的分析中可以看出,每一種檢測方法各有千秋。CA-CFAR檢測器在雜波均勻(或背景噪聲均勻)的情況下效果較好,而且參考單元數(shù)目越多CA-CFAR檢測能力越好。CM-CFAR適合多目標(biāo)環(huán)境的檢測。CAGO-CFAR在雜波邊緣位置能夠有效抑制虛警,適合海陸雜波交接的環(huán)境。而CASO-CFAR在各種環(huán)境中目標(biāo)檢測能力最好,但是虛警太高。而COA-CFAR在檢測過程中剔除了參考單元中的極值點,在臨近的多個目標(biāo)檢測時具有優(yōu)勢。同時,由于經(jīng)過均值處理,保留了CA-CFAR的性能,可以說COA-CFAR綜合了CA-CFAR和CM-CFAR的處理方式,也繼承了二者的優(yōu)點。該方法在多目標(biāo)環(huán)境、雜波邊緣環(huán)境以及雜波均勻環(huán)境中都有較好的檢測效果。

2相參積累

2.1相參積累恒虛警檢測方法

本節(jié)分析數(shù)據(jù)來源于某波段地面雷達(dá)架設(shè)在海邊采集的海雜波數(shù)據(jù)中高海情的回波數(shù)據(jù)。

鑒于COA-CFAR結(jié)合了CA-CFAR和CM-CFAR的特點,本節(jié)針對CA-CFAR、CM-CFAR和COA-CFAR這3種方法,研究相參積累的目標(biāo)恒虛警檢測能力。

圖6是雷達(dá)原始回波進(jìn)入CFAR之前的點跡圖,而圖7、圖8和圖9分別給出當(dāng)虛警概率為Pfa=10-4時經(jīng)過CA-CFAR、CM-CFAR和COA-CFAR檢測器后的點跡圖。圖10、圖11和圖12給出了相應(yīng)的點跡凝聚后的結(jié)果,CA-CFAR檢測到59個目標(biāo)點,CM-CFAR檢測到43個目標(biāo)點,COA-CFAR檢測到43個目標(biāo)點。

圖6　雷達(dá)海面照射回波功率

圖7　相參CA-CFAR檢測點跡圖

圖9　相參COA-CFAR檢測點跡圖

圖10　相參CA-CFAR點跡凝聚圖(59個目標(biāo))

圖11　相參CM-CFAR點跡凝聚圖(43個目標(biāo))

圖12　相參COA-CFAR檢測點跡凝聚圖(43個目標(biāo))

通過本節(jié)分析,在相參積累的條件下,CA-CFAR、CM-CFAR和COA-CFAR這3種檢測方法中CM-CFAR和COA-CFAR具有更好的抑制虛警的能力,而在高海情的非均勻的海雜波環(huán)境中COA-CFAR穩(wěn)健性在三者中最好。

2.2非相干積累與相干積累恒虛警檢測方法比較

本節(jié)分析數(shù)據(jù)來源于某波段地面雷達(dá)架設(shè)在海邊采集的海雜波數(shù)據(jù),在不同時間相同方位和距離段采集到的不同海情下的回波數(shù)據(jù)。

通過檢測器輸出得到的信雜比來比較相參和非相參工作方式下恒虛警檢測方法的適用性。分別考慮低海情和高海情兩種情況,前期通過對雜波特性的分析得出以下結(jié)論:高海情下,海雜波多普勒譜展寬較寬,頻率清潔區(qū)較窄;而在低海情下,海雜波多普勒譜較窄,頻率清潔區(qū)較寬。這是比較相參檢測和非相參檢測的依據(jù)。

采用COA-CFAR檢測方法,分別比較高低海情下相參和非相參恒虛警檢測的效果。檢測結(jié)果如圖13～圖16所示,低海情下,相參積累的增益與非相參積累在檢測到的目標(biāo)點位置基本一樣,當(dāng)門限相同時檢測能力與非相參積累相當(dāng)。鑒于非相參積累實現(xiàn)方便,效率高,低海情下建議采用非相參積累檢測;高海情下,相參檢測比非相參檢測,在目標(biāo)點位置,信雜比具有3～5 dB的增益優(yōu)勢。

圖13　低海情非相參COA-CFAR檢測SCR

圖14　低海情相參COA-CFAR檢測SCR

圖15　高海情非相參COA-CFAR檢測SCR

圖16　高海情相參COA-CFAR檢測SCR

3結(jié)束語

根據(jù)雷達(dá)真實對?；夭〝?shù)據(jù)的分析結(jié)果,海面目標(biāo)檢測的信號處理算法選擇應(yīng)考慮以下兩點:

(1) 在相參積累和非相參積累方式下,COA-CFAR在幾種恒虛警檢測算法中最優(yōu);

(2) 低海情下,相參積累檢測能力與非相參積累相當(dāng);高海情下,在相參積累的信雜比較非相參積累高,從而有利于目標(biāo)的檢測。

基于本文所做的數(shù)據(jù)分析,海面目標(biāo)的信號處理算法已成功應(yīng)用于型號產(chǎn)品,并得到用戶方的很高評價。

參考文獻(xiàn):

[1]何友,關(guān)鍵,彭應(yīng)寧,等.雷達(dá)自動檢測與恒虛警處理[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999：30-33.

[2]杜鵬飛,機(jī)載預(yù)警雷達(dá)恒虛警率檢測方法研究[D] .長沙:國防科技大學(xué),2003：18-19.

[3]肖春生,察豪,周沫.海雜波環(huán)境下慢速小目標(biāo)檢測方法[J].火力與指揮控制,2011,36(11):125-128.

Analysis of radar CFAR detection methods based on real sea clutter data

WANG Yu-yang1, WEI Ming-zhu2, XU Xiu-feng1

(1.No.38 Research Institute of CETC, Hefei 230088;2.Nanjing Tech University, Nanjing 211816)

Abstract:The influence of the pulse-to-pulse frequency agility on correlation is studied based on the actual data of the sea clutters, and the performances of various CFAR detection methods are analyzed in four different sea clutter environments. The CFAR algorithms of the coherent accumulation are analyzed under different sea conditions. The coherent accumulation and the non-coherent accumulation are compared with the COA-CFAR detection method. Finally, the advice is given on the selection of the signal processing algorithm for the surface target detection.

Keywords:sea clutter; CFAR; pulse-to-pulse frequency agility; non-coherent accumulation; coherent accumulation

中圖分類號:TN957.51

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號:1009-0401(2016)01-0027-05

作者簡介:王雨陽(1977-),男,高級工程師,研究方向:雷達(dá)信號處理;魏明珠,女,高級工程師,研究方向:雷達(dá)信號處理與目標(biāo)檢測;徐修峰,男,工程師,研究方向:雷達(dá)信號處理。

收稿日期:2015-10-20;修回日期:2015-11-10