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强海杂波背景下的舰船目标检测图文精
第51卷第3期 2005年6月武汉大学学报(理学版
J.WuhanUniv.(Nat.Sci.Ed.Vol.51No.3 June2005,370~374
收稿日期:
2004209222 通讯联系人 E2mail:
bywen@whu.edu.cn
基金项目:
国家863计划资助项目(2001AA631050作者简介:
童 健(19802,男,硕士生,现从事雷达信号处理,目标跟踪及检测的研究.
文章编号:
167128836(20050320370205
强海杂波背景下的舰船目标检测
童 健,文必洋,王 颂
(武汉大学电子信息学院,湖北武汉430072
摘 要:
根据宽波束高频地波雷达用于探测海上舰船目标的要求,分析了目标的检测背景并对其中海杂波和噪声的统计特性进行了蒙特卡洛仿真,发现宽波束条件下海杂波和噪声具有类似威布尔分布的特性.利用硬目标在距离2多普勒二维平面上产生单尖峰的特点,提出了利用几种常见的恒虚警率检测并结合峰值检测,对实测数据进行二维独立双门限检测的方法.实验结果表明,几种常见的检测方法在给定虚警率为10-4的条件下检测概率均能达到80%以上,检测效果比基于相位的检测法有了很大的提高,能够较好地满足硬目标检测的要求.
关 键 词:
高频地波雷达;目标检测;恒虚警率;海杂波中图分类号:
TN958.93 文献标识码:
A
0 引 言
,
已有30多年的历史浪、,(包括舰船、低空飞行飞机等的探测.
目前用于海上移动目标探测的高频地波雷达均为窄波束雷达,其接收天线阵非常庞大,通常为数百米甚至几公里[1~3].本课题组研制的宽波束高频超视距地波雷达OSMAR2000[4],以探测海洋状态为主要目的,天线阵孔径只有40m.根据传统的波束形成理论,OSMAR在工作频率为7.5MHz的条件下,其波束宽度约为50°.相对于窄波束雷达,宽波束雷达进行信号处理的复杂程度大大增加.因此,窄波束条件下的目标检测技术已经不再适合于宽波束雷达系统,需要研究在宽波束条件下,利用高频地波雷达对舰船目标进行检测的方法和策略.
本文先对检测背景中海杂波和噪声的特性进行了统计分析,然后分别就几种常见的恒虚警率(ConstantFalseAlarmRate,CFAR检测方法,在距离2多普勒(Range2Doppler,RD二维平面上如何进行噪声估计和CFAR检测进行了阐述,在两种不同杂波噪声分布的假设前提下,给出了实测数据下的检测结果.实验结果表明,该方案在强海杂波背景
.
1.1 海杂波对检测的影响
一般来说,任何高频地波雷达的探测性能都会受到下列环境因素的影响:
海杂波、外部噪声起伏、无线电干扰水平和海况[5].对OSMAR系统而言,其硬目标的检测背景主要由海杂波、大气噪声、射频干扰等组成.本文中各种干扰对检测的影响不在讨论之列.
对于低速运动的舰船目标,其多普勒谱往往会落入强烈的一阶和二阶Bragg散射当中.因此海杂波将构成对目标信号最大的干扰,如图1所示.理论与实际观测都表明:
一阶散射的强度要远远高于目标的散射强度.当目标的径向速度引起的多普勒频移接近或处于一阶区的位置时,目标回波信号就会完全被一阶区所掩盖,两者无法进行分离,造成所谓的“速度盲区”.而宽波束条件引起的一阶区展宽使得“速度盲区”进一步扩大.另外高海况条件下,二阶谱的连续区域也有可能会淹没目标.以上这些因素都会限制高频地波雷达在探测海上低速运动目标上的应用.1.2 海杂波和噪声的统计特性
Barrick在文献[6]中用统计学的方法证明了一、
第3期童 健等:
强海杂波背景下的舰船目标检测
图1 实测数据得到的典型海洋回波多普勒谱
纵坐标20lg(A1中的A1为经过归一化后的多普勒幅度值
二阶高频海洋回波近似服从高斯分布,相应的多普
勒幅度谱近似服从瑞利分布.而大气噪声虽是非平稳随机过程,其分布不满足高斯分布,但高频地波雷达为窄带系统,大气噪声经信号处理后,可近似为高斯分布.以上结论是针对窄波束雷达而言的.而对于宽波束雷达,尚无文献明确说明高频海洋回波的分布特性.可以借鉴的是,对于目前对海探测的微波雷达,测时,,因此往往采用具有双参数的对数正态分布、威布尔分布和K分布来描述海杂波[7].
如果要在RD空间进行二维的参量CFAR检测,就必须考虑到检测背景中杂波(主要是海杂波和大气噪声的类型.如果实际情况中杂波类型与CFAR检测器不匹配,可能会引起较大的CFAR损
失,因此CFAR检测器需要根据杂波的类型来设计[8].为了弄清检测背景中海杂波和噪声的统计特性,需要对实测数据进行蒙特卡洛仿真.
由于检测是在雷达回波信号经过解距离、多普勒变换和数字波束形成(DigitalBeamForming,DBF的处理后的基础上进行的,所以统计数据为经过DBF处理后的多普勒信息.分析数据来自于OS2MAR系统于2004年6月26日10:
00~13:
00共89个相干积累时间(CoherentIntegrationTime,CIT内在浙江舟山附近海域采集到的实测数据.具
体做法是对这段时间内若干个典型多普勒速度在所有距离元上的幅度值和若干个距离元上所有多普勒元上的幅度值分别进行统计分析.后者在统计前需要剔除掉所有观测数据中最高2%的野值(通常为Bragg频率附近强度极大的一阶峰值.
其中,图2(a给出的是在20海里/h
多普勒速度
图2a (b沿多谱勒方向
的回波沿距离维的分布图,图2(b给出的是距离雷达站150km处的回波在多普勒维的分布图.
通过分别画出直方图和经验累计分布曲线可以发现,沿距离向和沿多普勒速度向的杂波分布确实都具有双参数的威布尔分布的特征.进一步将所有数据标在如图2所示的威布尔概率分布曲线图上.
其中横轴为多普勒幅度A2的对数坐标值lg(A2,纵轴为分布概率,图中虚直线表明服从威布尔分布特性而应该所在的理论位置,所有十字型数据点连成的曲线为实测数据的概率分布曲线.从图中可以看出,除了在约最高5%和最低5%处有部分偏离以外,大多数的十字形数据点都落在直线上,这充分说明了杂波噪声总体上具有类似威布尔分布的特性.
事实上,无法简单地用一种已知分布来完整描述实际情况中海杂波和噪声的统计特性.不仅同一个多普勒速度沿距离维方向上幅度值的统计特性不同而且处于同一距离沿多普勒维方向上幅度值的统计特性也是不同的.因此任何一种假设都是粗略的和有偏差的,按照某种假设来设计CFAR检测器难免会有一些CFAR损失.
2 检测的方法和策略
一般来说,在雷达回波中检测目标需要知道目
1
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标在方位角波束、距离、多普勒三维空间中的信息.在OSMAR系统中,如果对回波信号进行相干累积处理和DBF后,目标就会在RD二维空间上具有单尖峰特征,目标同时占据二维的局部区域,由于较强的瞬变海洋回波及拥挤的高频无线电干扰,使得雷达的检测背景中同时存在着杂波边缘突变、背景噪声和杂波样本的非同态分布以及多目标环境等现象.文献[9]中所提出的基于相位的检测法在实际应用中虽然有一定效果,但存在着算法稳健性不强、检测概率较低和门限只能靠经验获取等诸多缺点.所以,根据前面分析的检测背景的实际特点,可以选择的一个比较现实的方案,是在特定波束内RD二维空间上进行杂波噪声估计和采用以CFAR检测为主的混合检测.
由于本文进行的检测都属于幅度检测,所以可以将峰值检测(PeakDetection,PD方法用于CFAR检测前的预处理.这样不仅可以迅速地排除
非峰值点,大大减少待检测单元的数目,降低运算量,而且从其检测性能上来说,峰值检测可以在不改变检测概率的前提下,大大降低虚警概率.
本文选用的几种常见单元平均(Cell(OrderStatistics,OS[10,11]取(GreatestofOS,OSGO[12,13]和剔除均值(TrimmedMean,TM[14].
现将这几种检测方法在舰船目标检测中的具体应用和相应检验统计量的表达式进行分析.
①PD检测统计量只是简单地判定被检测单元是否为局部峰值,如果设x(d,r是距离元为r,多普勒元为d的检测单元(下同,那么它在二维区域上的定义为:
TPD=
1,m=90,m≠9
(1
其中,m=
∑1
l=-1∑1
k=-1
u(x(d,r
-x(d+l,r+k,
u(x为阶跃函数.
②CA2CFAR是最常用的CFAR方法之一.它在均匀杂波背景下的检测性能良好,但是在杂波边缘和多目标环境下缺乏鲁棒性.一般来说,滑窗范围-L~L越大,CFAR损失越小,但同时可能无法形
成有效的局部估计.其检测统计量的表达式为:
TCA=
∑Ll=-L
x(d+l,r
其中|l>1|(2
③Rohling在文献[10]中提出的基于排序统计的OS2CFAR检测器,虽然在均匀背景下检测性能
相对于CA2CFAR有一点损失,但是在杂波边缘和多目标情况下能够较为有效地检测出目标,排序时间较长的缺点也可能影响其应用.其原理是将检测单元两侧共N个参考单元进行排序,然后取出第k个最小的值作为噪声估计.一般来说,排序后所选取
的k值在2~4
之间时检测性能最好.其检测统计
量的表达式为:
TOS=
X(k
(3
其中X(1≤X(2≤…≤X(k≤…≤X(N.
④OSGO2CFAR是对检测单元两侧两个长度均为N/2的序列分别排序再抽取第k个最小的值,得到XL(k和XR(k,取其中较大的一个值作为检验统计量.OSGO保留了OS在多目标或杂波边缘检测性能良好的优点,但是排序时间却只有后者的一半.其检测统计量定义如下:
TOSGO=
L(k,XR(k
(4
L(XL(2X(≤…≤XL(N/2,XR2≤XR(k≤…≤XR(N/2
Gandhi和Kassam在文献[14]提出了TM2CFAR即剔除平均的概念,这种方法兼具CA2CFAR和OS2CFAR两者的优点,其具体做法是将排序后的参考单元中T1个最小值和T2个最大值作为干扰剔除,再进行求和估计.即
TTM=
∑N-T2j=T1+1
X
(j
(5
PD与CFAR相结合的混合检测方法,这里,可以选择PD方法和其他任意一种方法混合使用构成新的检测统计量.
TPX=
TX,TPD=1
0,TPD=0
(6其中下标P表示PD检测方法,X表示CA、OS、OS2GO、TM中任意一种CFAR检测方法.
由于杂波噪声背景在不同的多普勒和距离方向上的统计特性是不同的,而且硬目标在距离域和多普勒域的相关性也不是很强,所以不同于文献[15,16]中所提到的二维矩形窗,这里的二维窗结构将只采用十字形窗,如图3所示,其中检测单元x(d,r在距离和多普勒方向上的参考单元长度分别为-K~K和-L~L.也就是说,分别在不同维上进行独立的一维检测,检测信号只有同时在距离维和多普勒维都超过各自的判决门限,才会被认为是目标回波.这时总的虚警概率等于两个方向上虚警概率的
2
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第3期童 健等:
强海杂波背景下的舰船目标检测
乘积.在宽波束条件下,由于海杂波和各种干扰的影响,在多普勒方向上的检测要比距离域方向上的检
测困难的多,因此这里讨论的只是多普勒频域上的检测方法,而距离域上的检测方法将统一采用适应性较强的OS检测器
.
图3 二维十字形矩形窗
另外,目前对于落在“速度盲区”一阶谱区内的舰船目标检测,还没有特别行之有效的方法,所以只能根据正负两个一阶峰间距约为两倍Bragg频率的特性,来排除一阶峰对检测造成的干扰.由于相邻两个CIT内构成一阶峰的径向海流方位是没有规律的,所以可以通过后续的目标跟踪算法来减少一阶峰所带来的虚警.
3
结果与分析根据前面的分析,强海杂波背景和各种干扰使得硬目标的检测背景具有非平稳、不均匀的特点.目前尚无一个十分有效的模型来模拟符合实际情况的检测背景,所以只能利用实测的回波信号进行分析.一个可行的办法就是把不同信杂比(signaltoclut2terratio,SCR的模拟目标添加到实际RD图中的
不同位置并分别进行目标检测(见图4.这样既可以利用实际的检测背景体现真实性,又可以任意模拟不同强度的目标落入不同类型检测区域的情况.这样设计的实验方案可以有效地比较各种二维CFAR方法及前面提到的基于相位的检测法在实际
图4 实测数据得到的典型RD图
情况下的检测性能.
实验方案如下:
模拟生成20个距离、方位、径向速度都为随机变量且SCR随机分布在10~25dB区间的目标,分别添加到30个CIT的实测数据所形成的RD图中(图4,利用上面几种方法分别就瑞利分布杂波和威布尔分布杂波两种假设来设计CFAR检测器,来进行距离2多普勒二维双门限独立
检测实验,得到每种方法的检测概率.而相位检测法的判决门限与杂波假设类型无关,所以只能得到一个检测概率.
表1给出了100次蒙特卡洛仿真的结果.结果表明,在虚警概率为10-4、距离维上的滑窗长度为
10,多谱勒频域上的滑窗长度为24的情况下,经过PD预处理后的各种检测方法取得了较好的检测效
果,检测概率均达到80%以上,检测效果显著优于相位检测法,较为有效地解决了在复杂的海杂波和.其中,OS和TM,85%以上.,除OS外,3种CFAR检测器的检测效果均略有提高,这间接说明了上面分析得到的威布尔分布假设要优于瑞利分布假设这个结论的合理性.
表1 各种CFAR检测方法及相位法
发现目标的概率比较
%
假设杂波类型
CA
OSOSGOTM相位法
瑞利分布威布尔分布80.7382.76
86.7686.51
84.6584.88
86.8886.91
63.12
4 结 论
本文针对强海杂波的背景特点,提出了一个用于宽波束高频地波雷达舰船目标检测的检测方案.该方案能够较好地满足海上移动目标探测的需要.但需要指出的是,以上检测是在未对海杂波和各种干扰做任何处理的情况下进行的.如果在检测前能够采用各种方法来抑制海杂波和干扰,无疑将极大地降低检测的困难程度,显著地提高小型舰船目标的检测概率.因此,考虑将海杂波对消和干扰抑制技术引入舰船目标检测将成为下一步重点研究的方向.
参考文献:
[1] PonsfordAM,SevgiL,ChanHC.AnIntegratedMar2
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73
武汉大学学报(理学版第51卷
itimeSurveillanceSystemBasedonHigh2FrequencySurface2WaveRadars.2:
OperationalStatusandSys2temPerformance[J].IEEEAntennasandPropaga2tionMagazine,2001,43(5:
52263.
[2] KhanR,GambergB,PowerD,etal.TargetDetectionandTrackingwithaHighFrequencyGroundWaveRadar[J].IEEEJournalofOceanicEngineering,1994,19(4:
5402548.
[3] LiuYong2tan.TargetDetectionandTrackingwithaHighFrequencyGroundWaveOver2the2HorizonRadar[DB/OL].http:
//ieeexplore.ieee.org/iel3/4327/12454/00573765.pdf?
.Oct,1996.
[4] 杨子杰,吴世才,侯杰昌,等.高频地波雷达总体方案及工程实施中的几个主要问题[J].武汉大学学报(理学版,2001,47(5:
5132518.
YangZi2jie,WuShi2cai,HouJie2chang,etal.SomeProblemsintheGeneralSchemeforHFGroundWaveRadarEngineering[J].JWuhanUniv(NatSciEd,2001,47(5:
5132518(Ch.
[5] BarrickD,PedersonL.HFSurfaceWaveRadar:
Re2visitingaSolutionforEEZShipSurveillance[J].EEZInternational,2004(Spring:
35237.
[6] BarrickD,SniderJ.TheSea2DopplerSpectra[J].Iof
neering,1977,2(1
[7] 何 友,关 键,孟祥伟,等.雷达自动检测和CFAR处理方法综述[J].系统工程与电子技术,2001,23(1:
9214.
HeYou,GuanJian,MengXiang2wei,etal.SurveyofAu2tomaticRadarDetectionandCFARProcessing[J].SystemEngineeringandElectronics,2001,23(1:
9214(Ch.[8] 张鹏洲,龙 腾,毛二可.雷达信号的恒虚警率检测[J].测试技术学报,1997,11(3:
7212.
ZhangPeng2zhou,LongTeng,MaoEr2ke.TheConstantFalseAlarmRateofRadarSignal[J].JournalofTestandMeasurementTechnique,1997,11(3:
7212(Ch.[9] 张 翼.基于雷达回波相位的目标检测算法研究[D].武汉:
武汉大学,2003.
ZhangYi.DetectionSmallTargetsinSeaClutterbyEcho’sPhaseofRadar[D].Wuhan:
WuhanUniversi2ty,2003(Ch.
[10]RohlingH.RadarCFARThresholdinginClutterandMultipleTargetSituations[J].IEEETranonAES,1983,19(3:
6082621.
[11]ShorM,LevanonN.PerformancesofOrderStatisticsCFAR[J].IEEETransactionsonAerospaceandE2lectronicSystems,1991,27(2:
2142224.
[12]Elias2FusteAR,deMercadoMGG,delosReyesDE.AnalysisofSomeModifiedOrderedStatisticCFAR:
OSGOandOSSOCFAR[J].IEEETransonAES,1990,26(1:
1972202.
[13]LevanonN,ShorM.StatisticsCFARforIEProceedingsRadarandSiProcessing(:
1572162.
],SA.AnalysisofCFARProces2inNonhomogeneousBackground[J].IEEETransonAES,1988,24(4:
4272445.
[15]杨 强,刘永坦.复杂背景下的二维检测研究[J].系统工程与电子技术,2002,24(1:
34237.
YangQiang,LiuYong2tan.22DDetectioninComplexBackground[J].SystemEngineeringandElectron2ics,2002,24(1:
34237(Ch.
[16]TurleyMDE.HybridCFARTechniquesforHFRa2dar[DB/OL].http:
//ieeexplore.ieee.org/iel3/4974/13678/00629088.pdf?
Oct,1997.
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