汪 洋, 李光平
(廣東工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,廣東 廣州 510006)
在雷達(dá)系統(tǒng)中,對(duì)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)的性能估計(jì)通常需要對(duì)目標(biāo)和背景進(jìn)行建模,雷達(dá)檢波器中包含將接收到的回波信號(hào)幅值與固定門限值作比較,當(dāng)幅度值高于固定門限值,則判定為目標(biāo)存在,但在實(shí)際的雷達(dá)應(yīng)用中,總會(huì)有許多不同類型的噪聲和雜波出現(xiàn)的復(fù)雜環(huán)境背景,而且這些雜波將隨著時(shí)間和空間的不同時(shí)刻改變[1],所以,一旦當(dāng)這些不同種類的噪聲和雜波高于固定門限值就會(huì)產(chǎn)生虛警。雷達(dá)目標(biāo)恒虛警檢測(cè)主要包括均值類和有序統(tǒng)計(jì)類。最早由Finn H M等人提出的單元平均恒虛警處理(cell-averaging CFAR,CA-CFAR)[2],在均勻的噪聲和雜波背景環(huán)境下,CA-CFAR表現(xiàn)出了優(yōu)異的檢測(cè)性能,但在非均勻的雜波背景環(huán)境下,CA-CFAR的檢測(cè)性能大大降低。Rohling H提出的基于有序統(tǒng)計(jì)的恒虛警處理(ordered statistics CFAR,OS-CFAR)技術(shù)[3]在非均勻雜波背景環(huán)境下表現(xiàn)出優(yōu)異的檢測(cè)性能,同時(shí)在多目標(biāo)環(huán)境下也能表現(xiàn)出良好的檢測(cè)效率。
本文提出了一種將CA-CFAR和OS-CFAR相結(jié)合的二維田字型恒虛警檢測(cè)窗,并與傳統(tǒng)的二維矩形窗通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了比較與分析。
目標(biāo)檢測(cè)的主要任務(wù)是在距離—多普勒維數(shù)據(jù)所組成的距離—多普勒矩陣(range Doppler matrix,RDM)中的每個(gè)檢測(cè)單元做出判決[4,5],目標(biāo)檢測(cè)的信號(hào)處理過(guò)程如圖1所示。
圖1 目標(biāo)檢測(cè)的信號(hào)處理過(guò)程
根據(jù)奈曼—皮爾遜檢測(cè)準(zhǔn)則[6],假設(shè)檢驗(yàn)的判決結(jié)果由2種假設(shè)組成,即
y0H1
≥
H0TZ
(1)
(2)
二維的恒虛警檢測(cè)[7,8]首先需要準(zhǔn)確地估計(jì)系統(tǒng)噪聲水平以及確定好參考窗,常見的二維窗如圖2(a)所示,是由M×N個(gè)參考單元組成的矩形參考窗,其中,M,N分別為距離維和多普勒維索引。
基于二維距離—多普勒參考窗的每個(gè)參考單元樣本獨(dú)立且都服從高斯分布,則在二維CA-CFAR處理下的每個(gè)參考單元平均干擾功率[9]
(3)
在圖2(a)中,為了使平均干擾功率估計(jì)值更精確,通常在待檢單元周圍設(shè)置保護(hù)單元,這些保護(hù)單元在進(jìn)行平均干擾功率估計(jì)時(shí)不代入運(yùn)算。則二維CA-CFAR的虛警概率為
(4)
當(dāng)利用OS-CFAR方法時(shí),二維檢測(cè)窗中不需要引入?yún)⒖紗卧?,需要?duì)所有參考單元的雜波和噪聲功率水平進(jìn)行升序排列形成一個(gè)新的序列,并選取該序列中第K個(gè)功率值X(k)作為平均干擾功率的估計(jì)值,這樣可以降低計(jì)算的復(fù)雜度[10]。則二維OS-CFAR的虛警概率為
pOSfa=p(Y0≥αOS·X(k))
(5)
基于文獻(xiàn)[11]提出的改進(jìn)型二維矩形參考窗,其主要步驟是在距離—多普勒維上分別作OS-CFAR和CA-CFAR算法處理,將距離—多普勒維2個(gè)維度得到的結(jié)果相乘,然后估計(jì)雜波功率得到檢測(cè)報(bào)告。如圖2(b)所示,在二維矩形窗的基礎(chǔ)上作出改進(jìn)形成一種新的檢測(cè)窗。
圖2 二維CA-CFAR矩形和改進(jìn)型參考窗
由于二維距離—多普勒矩形窗的參考窗數(shù)目過(guò)多且部分參考單元包含與判決無(wú)關(guān)的信息,在矩形窗中減少部分參考單元形成田字窗,可以使計(jì)算量減小也使得雜波功率能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)。具體步驟如下:
1)在距離維和多普勒維分別作OS-CFAR和CA-CFAR處理,在對(duì)參考單元中雜波功率水平進(jìn)行估計(jì)時(shí)剔除待檢單元左上、左下、右上和右下的4個(gè)保護(hù)單元。
2)首先將距離維參考單元的功率水平進(jìn)行升序排列,選出該序列中第K個(gè)值x(k)作為距離維背景雜波功率, 將標(biāo)稱化門限因子αCA與第(1)步得到的多普勒維雜波功率水平估計(jì)值相乘得到檢測(cè)門限值ST,將低于門限值的數(shù)據(jù)歸零并篩選出待檢單元的真實(shí)目標(biāo)。
為了測(cè)試二維矩形參考窗和二維田字形參考窗的外場(chǎng)實(shí)際目標(biāo)檢測(cè)性能,將二維CA-CFAR和OS-CFAR檢測(cè)方法運(yùn)用到以上兩種參考窗中。實(shí)驗(yàn)所使用的儀器為德州儀器的AWR1642雷達(dá)開發(fā)板,雷達(dá)發(fā)射波形為鋸齒波,外部連接一個(gè)單片機(jī)作為控制模塊,U盤存儲(chǔ)雷達(dá)回波信號(hào)數(shù)據(jù)。雷達(dá)基本參數(shù)如下:載波頻率f0:77 GHz;掃頻周期:57.14 μs;掃頻帶寬:4 GHz。
實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如圖3(a)所示,選擇在空曠的室外,并選取2個(gè)測(cè)試人員作為檢測(cè)目標(biāo)。將AWR1642雷達(dá)模塊置放在汽車引擎蓋中間,該雷達(dá)的所能檢測(cè)到目標(biāo)的方位角為±60°。如圖3(b)所示,2個(gè)測(cè)試人員站在車輛正前方。在圖3(b)中,周圍的樹木以及鐵欄桿均在雷達(dá)檢測(cè)區(qū)域內(nèi),雷達(dá)所接收到回波信號(hào)將包含實(shí)際所檢測(cè)到的目標(biāo)和一些雜波加噪聲。
圖3 實(shí)際場(chǎng)景
如圖4(a)所示,取圖3(b)中的場(chǎng)景的一幀原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)MATLAB進(jìn)行處理可以發(fā)現(xiàn)2個(gè)尖峰值正好與車輛前方的2個(gè)測(cè)試人員相對(duì)應(yīng),在尖峰周圍為檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的部分雜波或噪聲。下面利用二維矩形窗和二維田字窗處理方法分別對(duì)圖3(b)中的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,二維田字窗的仿真結(jié)果如圖4(b)所示。結(jié)合圖3(b)和圖4(a)可得,在圖4(a)中2個(gè)尖峰分別對(duì)應(yīng)2個(gè)測(cè)試人員,這2個(gè)檢測(cè)到的目標(biāo)相對(duì)雷達(dá)的距離分別為6.497 m和7.587 m,相對(duì)雷達(dá)的徑向速度為0.250 2 m/s。如圖4(c)所示為二維矩形窗檢測(cè)結(jié)果。
從圖4(b)和(c)可以看到,利用二維矩形滑窗檢測(cè)方法雖然能檢測(cè)到實(shí)際場(chǎng)景中的2個(gè)真實(shí)目標(biāo),但圖4(c)中卻檢測(cè)到5個(gè)目標(biāo),產(chǎn)生了3個(gè)虛假目標(biāo),對(duì)檢測(cè)效率有一定的影響,通過(guò)在二維矩形窗的基礎(chǔ)上剔除一些與檢測(cè)判決無(wú)關(guān)的參考單元形成田字窗可以提高檢測(cè)效率,對(duì)降低虛警概率起到一定的作用。
圖4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
仿真結(jié)果表明:雖然兩種參考窗均可以檢測(cè)到測(cè)試車輛前方的目標(biāo),但由于二維矩形窗中部分參考單元與目標(biāo)檢測(cè)判決無(wú)關(guān),則會(huì)產(chǎn)生虛警,而田字窗剔除掉這些與判決無(wú)關(guān)的參考單元后可以更精確地估計(jì)平均雜波功率水平,降低虛警概率。所以2種參考窗在進(jìn)行恒虛警檢測(cè)時(shí),二維田字窗的檢測(cè)效率更高。