孫艷麗　李建?！￡愘O煥

(1.海軍航空工程學(xué)院基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)部　煙臺(tái)　264001)(2.海軍航空工程學(xué)院訓(xùn)練部　煙臺(tái)　264001)

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基于自動(dòng)篩選技術(shù)的廣義有序統(tǒng)計(jì)類CFAR檢測(cè)性能分析*

孫艷麗1李建海1陳貽煥2

(1.海軍航空工程學(xué)院基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)部煙臺(tái)264001)(2.海軍航空工程學(xué)院訓(xùn)練部煙臺(tái)264001)

通過仿真實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)篩選技術(shù)的廣義有序統(tǒng)計(jì)(GOS)類CFAR,并與經(jīng)典CFAR檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)性能比較。并基于雷達(dá)對(duì)海探測(cè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上對(duì)GOS類CFAR算法的檢測(cè)性能進(jìn)行驗(yàn)證與分析。

廣義有序統(tǒng)計(jì); CFAR; 檢測(cè)

Class NumberTP311

1　引言

在自動(dòng)檢測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)中,恒虛警處理是一個(gè)提供檢測(cè)閾值的數(shù)字信號(hào)處理算法[1]。1968年,H M Finn等提出CA-CFAR算法,該經(jīng)典算法以檢測(cè)單元兩側(cè)參考單元的采樣的均值作為背景雜波功率估計(jì)[2～4]。為了提高和改善CA-CFAR檢測(cè)器在多目標(biāo)環(huán)境和雜波邊緣中的性能,相繼出現(xiàn)了GO-CFAR[5],SO-CFAR[6]和WCA-CFAR[7]檢測(cè)。將以上幾種CFAR手段進(jìn)行結(jié)合,可以獲取總體上性能的改善,如OSGO,OSSO等CFAR檢測(cè)器。GOS類CFAR在這一基礎(chǔ)上進(jìn)行的發(fā)展,在前后參考滑窗長度以及前后參考滑窗中的代表序值不相等的情況下產(chǎn)生了GOSCA,GOSGO,GOSSO-CFAR檢測(cè)器。改變后沿參考滑窗局部估計(jì)方法,用CA方法估計(jì)后沿參考滑窗,就又派生出MOSCA,OSCAGO,OSCASO-CFAR檢測(cè)器。這六種新的CFAR檢測(cè)器中都運(yùn)用了一種新的自動(dòng)篩選技術(shù),稱為廣義有序統(tǒng)計(jì)(GOS)類CFAR檢測(cè)器[8]。本文對(duì)GOS-CFAR檢測(cè)器的性能進(jìn)行仿真分析并加以比較,并對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2　基本模型描述

在雜波包絡(luò)服從瑞利分布和對(duì)斯威林Ⅱ型目標(biāo)進(jìn)行單脈沖平方律檢波的假設(shè)下,對(duì)GOS類CFAR的基本模型進(jìn)行簡(jiǎn)單描述。

1) OS-OS類CFAR檢測(cè)器基本模型描述

GOSCA,GOSGO,GOSSO-CFAR檢測(cè)器的共同特點(diǎn)是在參考滑窗的前沿和后沿均采用OS方法,于是

X=x(k1),Y=y(k2)

(1)

其中,x(k1)是來自于前沿滑窗R1個(gè)總體樣本的第k1個(gè)排序樣本;y(k2)是來自于后沿滑窗R2個(gè)總體樣本的第k2個(gè)排序樣本。

在均勻雜噪背景中,這幾類CFAR檢測(cè)器的檢測(cè)概率為

(2)

虛警概率為

Pfa=MZ(u)|u=T

(3)

MZ(u)是Z的矩母函數(shù)。

2) OS-CA類CFAR檢測(cè)器基本模型描述。

在均勻背景中,MOSCA,OSCAGO,OSCASO-CFAR前后沿的局部估計(jì)分別為

(4)

上式中定義的X與式(1)中定義的X相同,所以,均勻雜波背景中,OS-CA類CFAR檢測(cè)器前沿局部估計(jì)X的PDF和CDF也與式(1)中的X相同。由CA方法產(chǎn)生的后沿滑窗局部估計(jì)W的PDF和CDF分別為

(5)

(6)

由于篇幅限制,這里對(duì)每個(gè)CFAR檢測(cè)器的基本原理不再詳細(xì)介紹,只在上面給出了兩大類算法的基本模型。下面只對(duì)每種GOS類CFAR算法中Z的估計(jì)方法加以簡(jiǎn)單描述。

GOSCA-CFAR是取兩個(gè)局部估計(jì)的和作為總的雜波功率估計(jì),即Z=X+Y;

GOSGO-CFAR是取兩個(gè)局部估計(jì)中較大者作為總的雜波功率估計(jì),即Z=max(X,Y);

GOSSO-CFAR是取兩個(gè)局部估計(jì)中較小者作為總的雜波功率估計(jì),即Z=min(X,Y);

MOSCA-CFAR是取兩個(gè)局部估計(jì)的和作為總的雜波功率估計(jì),即Z=X+W;

OSCAGO-CFAR是取兩個(gè)局部估計(jì)中較大者作為總的雜波功率估計(jì),即Z=max(X,W);

OSCASO-CFAR是取兩個(gè)局部估計(jì)中較小者作為總的雜波功率估計(jì),即Z=min(X,W)。

3　仿真性能分析

這里分別給出了在均勻雜波背景中OS-OS類和OS-CA類CFAR檢測(cè)器的仿真曲線,如圖1所示,其中,參考滑窗總長度R均為32,Pfa均為10-6。

圖1　均勻雜波背景中不同CFAR檢測(cè)器性能比較

圖1(a)、(b)分別畫出了OS-OS類中的GOSCA-CFAR和OS-CA類中的MOSCA-CFAR檢測(cè)器檢測(cè)性能曲線,在與CA,SO,OS-CFAR的比較中可以發(fā)現(xiàn)GOSCA-CFAR在均勻雜波背景中的檢測(cè)性能與OS-CFAR的檢測(cè)性能非常接近,檢測(cè)曲線幾乎重合。實(shí)際上,R的值越大,GOSCA的檢測(cè)性能越接近OS-CFAR,而GOSCA中序值k1,k2的選擇要比OS有更大的自由度,這一特性對(duì)處理多目標(biāo)是有利的。相對(duì)來說,MOSCA-CFAR的檢測(cè)性能明顯優(yōu)于OS-CFAR,它基本上位于CA和OS之間,是對(duì)CA-CFAR和OS-CFAR的折中,這一點(diǎn)從雜波功率水平的估計(jì)方式也可以看出來。由圖1(c)、(d)可以看出均勻雜波背景中OS-OS類CFAR檢測(cè)器的檢測(cè)性能相差不大,GOSCA與GOSGO的性能曲線幾乎重合,二者的性能均明顯優(yōu)于GOSSO;同樣OS-CA類檢測(cè)器也是如此,OSCAGO的檢測(cè)性能明顯優(yōu)于OSCASO,卻明顯低于MOSCA,這里原因類似于ML類CFAR中CA,GO,SO的區(qū)別,主要在于對(duì)雜波局部估計(jì)完之后采取何種方式對(duì)總雜波功率水平進(jìn)行估計(jì)。

4　實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)仿真分析

對(duì)已經(jīng)采集好的雷達(dá)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析回放,不僅有助于對(duì)雷達(dá)本身的一些性能進(jìn)行改進(jìn)、提升,而且針對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可以進(jìn)行一系列的算法研究,不僅僅可以對(duì)已有算法的性能進(jìn)行實(shí)際地測(cè)試,檢驗(yàn)算法在實(shí)際雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中的性能,而且還可以進(jìn)行新的算法研究或者對(duì)原有的各種算法進(jìn)行改進(jìn),提高各種檢測(cè)器在復(fù)雜背景中對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別能力,這是讓算法從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用十分重要的一步。

本批數(shù)據(jù)來自于某相控陣?yán)走_(dá)對(duì)海上固定目標(biāo)的掃描,通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備直接將視頻信號(hào)采集為I、Q兩路,原始數(shù)據(jù)的三維圖形如圖2所示。

圖2　采集數(shù)據(jù)的三維時(shí)域圖形

雷達(dá)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在采集過程中可能引起誤差的因素很多。為了正確提取海雜波的特征量,必須對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理。針對(duì)本批數(shù)據(jù)而言,由于實(shí)驗(yàn)誤差的存在,數(shù)據(jù)的同相(I)和正交(Q)分量有可能不匹配,即方差不相等和互相關(guān)不為零。我們可以通過校正,使兩者嚴(yán)格正交以及具有相等的方差,經(jīng)過校正后的數(shù)據(jù)曲線如下。

圖3　校正后的IQ通道曲線

圖4　求模并歸一化后曲線

圖5　二次相消后IQ模值的曲線

由圖3～圖5可以看出,經(jīng)過校正后,再進(jìn)行二次相消,效果明顯優(yōu)于校正之前,采樣點(diǎn)之間幅度值的差距比原來大幅度減小,并且固定目標(biāo)已經(jīng)消去。實(shí)際上,進(jìn)行完IQ通道的幅度和相位校正之后,有一個(gè)異常點(diǎn)的剔除過程。

經(jīng)過校正之后,有極小一部分采樣點(diǎn)的幅值急劇增大,這是由校正算法本身引起的,從附錄可以看出相位校正之前必須消除均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差,消除標(biāo)準(zhǔn)差相當(dāng)于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行規(guī)一化,這就可能導(dǎo)致某一些點(diǎn)經(jīng)過調(diào)整之后與其它點(diǎn)幅值的對(duì)比度比原來大幅度增大。這些點(diǎn)并不在目標(biāo)區(qū)域內(nèi),并且數(shù)目很少,并不影響到對(duì)數(shù)據(jù)整體的分析,所以這里判為異常點(diǎn),可以剔除。

經(jīng)過上述的各項(xiàng)工作之后,下一步就可以加入各種CFAR算法了,如圖6所示給出了進(jìn)行校正和相消之前和之后運(yùn)用CFAR的效果,對(duì)比效果比較明顯。

圖6　IQ模值曲線

通過對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),IQ通道經(jīng)過校正后的檢測(cè)效果較好。本批數(shù)據(jù)是在海雜波背景中對(duì)固定目標(biāo)的探測(cè),經(jīng)過上述校正和相消之后固定目標(biāo)已經(jīng)被消去,所以加入CFAR算法之后最理想的情況就是檢測(cè)出來的是一條恒為零的直線,但實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)往往有很多難以預(yù)料的情況,譬如,海雜波的無規(guī)律緩慢運(yùn)動(dòng)特性影響,天氣因素的影響,熱噪聲影響等等,所以難以達(dá)到理想值。不過從目標(biāo)區(qū)域(采樣點(diǎn)50～100之間)看,檢測(cè)效果GOSCA-CFAR稍優(yōu)于GOSSO-CFAR,總體上檢測(cè)后的曲線比較接近理想結(jié)果。

5　結(jié)語

本文通過仿真實(shí)現(xiàn)了GOS類CFAR檢測(cè)器,通過與經(jīng)典檢測(cè)器之間檢測(cè)性能曲線的比較,對(duì)其性能作出評(píng)價(jià)。在此基礎(chǔ)上,基于雷達(dá)對(duì)海探測(cè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),采用GOS類CFAR算法以及二次相消、相位校正等輔助算法進(jìn)行了一定程度的分析,取得了較好的效果。

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GUAN Jiang, PENG Yingning, HE You. Study of Distributed CFAR Detection Based on Local Test Statistics and Its Fusion Strategy[J]. Acta Electronica Sinica,2000,28(3):125-127.

Detection Performance Analysis on CFAR of GOS Based on Automatic Censoring Technique

SUN Yanli1LI Jianhai1CHEN Yihuan2

(1. Department of Basic Experiment, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai264001) (2. Department of Training, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai264001)

Constant False-Alarm Rate (CRAR) of Generalized Ordered Statistics (GOS) is achieved by simulation using automatic censoring technique, and its detection performance is compared with that of the classical detector. With actual measuring data of radar detecting on sea, detection performance of CFAR algorithm of GOS is validated and analyzed on the basis of data pretreatment.

GOS, CFAR, detection

2016年3月12日,

2016年4月15日

國家自然科學(xué)基金“擾動(dòng)反饋?zhàn)饔孟吕走_(dá)目標(biāo)與海雜波差異特性認(rèn)知研究”(編號(hào):61401495)資助。

孫艷麗,女,碩士,工程師,研究方向:信號(hào)處理。李建海,男,碩士,副教授,研究方向:電氣自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)。陳貽煥,男,碩士,高級(jí)工程師,研究方向:電氣自動(dòng)化。

TP311DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2016.09.011