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一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法。本發(fā)明針對現(xiàn)有的雷達(dá)機(jī)動弱目標(biāo)不同雜波背景交接處檢測性能的不足，把目標(biāo)信號可能經(jīng)歷的雜波背景模式設(shè)為模型集。本發(fā)明具體步驟如下:1.分別建立均勻雜波背景、雜波邊緣背景和非均勻多目標(biāo)背景模型；2.建立與雜波背景區(qū)域相應(yīng)的模型集；3.將參考窗分為左參考窗口、右參考窗口、全參考窗口三個參考窗；4.根據(jù)模型進(jìn)行權(quán)值計算，根據(jù)權(quán)值大小進(jìn)行相應(yīng)的恒虛警處理。本發(fā)明適用于多種雜波背景，分別利用了CA-CFAR、SO-CFAR、GO-CFAR在均勻雜波背景、雜波邊緣背景和多目標(biāo)背景中檢測的優(yōu)勢；在不同雜波背景重疊處，檢測概率得到很大的提高。
【專利說明】一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于雷達(dá)信號處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警(Multiple Model Variability Index CFAR, MMV1-CFAR)目標(biāo)檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前機(jī)載預(yù)警雷達(dá)信號處理常采用長時間相參積累方式，以增加實際利用的微弱目標(biāo)回波信號能量提高雷達(dá)檢測性能。微弱目標(biāo)回波信號經(jīng)過長時間能量積累和各種雜波抑制后，雖然其信噪比得到了改善，但是在信號中仍然存在著各種噪聲、雜波、干擾信號。當(dāng)雜波和目標(biāo)回波在雷達(dá)顯示器上同時顯示時，會使目標(biāo)的觀察變得很困難。如果目標(biāo)處在雜波背景內(nèi)，我們制定的檢測門限若定的偏高就會使弱的目標(biāo)湮沒在強(qiáng)雜波中，形成漏警；但是若門限偏低就會使強(qiáng)雜波誤報成為目標(biāo)信號，形成虛警。因此，無論從抗干擾或改善雷達(dá)工作質(zhì)量的觀點來看，在一定的虛警概率下使發(fā)現(xiàn)概率盡可能的大都是一個很重要的問題。恒虛警檢測就是在一定虛警率的情況下，使用自適應(yīng)的檢測門限代替固定門限。隨著被檢測單元附近的背景噪聲、雜波和干擾的變化，檢測門限也將自適應(yīng)的調(diào)整。在背景雜波、噪聲、干擾較大的情況下，提高檢測門限。反之，則降低檢測門限，從而提高了對目標(biāo)信號的檢測性能。因此，無論從抗干擾或改善雷達(dá)工作質(zhì)量的觀點來看，在一定的虛警概率下使發(fā)現(xiàn)概率盡可能的大都是一個很重要的問題。針對均勻雜波背景下的目標(biāo)檢測問題，常采用單元平均恒虛警(CA-CFAR)檢測器，以及這種方法的修正單元平均選大恒虛警(GO-CFAR)和單元平均選小恒虛警(SO-CFAR)。目前已經(jīng)形成體系的一類CFAR檢測器，具有一定的代表性。針對非均勻雜波背景下的目標(biāo)檢測問題，提高恒虛警檢測器抗干擾目標(biāo)的能力，常采用有序統(tǒng)計量恒虛警檢測器(OS-CFAR)，對參考采樣值作排序處理，然后取第k個采樣值作為總的背景雜波功率水平估計，刪除均值恒虛警(CMLD-CFAR)檢測器可以有效的提高雜波邊緣處有序統(tǒng)計恒虛警的抗干擾能力，將干擾目標(biāo)從參考單元序列中排除出去，然后根據(jù)刪除后的采樣值重新估計雜波功率。雜波是由地物、海洋、云雨雪霧冰雹以及人為釋放的箔條等物體產(chǎn)生的不需要的散射回波信號。這些不需要的雜波信號將對雷達(dá)目標(biāo)信號的檢測和跟蹤產(chǎn)生干擾。但是為了能夠有效地在復(fù)雜雜波背景下進(jìn)行恒虛警檢測，必須知道雜波的幅度特性和頻譜特性，所以建立準(zhǔn)確、合理的雜波統(tǒng)計模式在恒虛警檢測中是非常重要的，由于實際應(yīng)用中雷達(dá)的工作區(qū)域隨著作戰(zhàn)的環(huán)境的變化而變換。因此采用單一背景建模進(jìn)行恒虛警檢測，就不能有效的檢測出運動目標(biāo)信號。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明針的目的是針對現(xiàn)有的雷達(dá)機(jī)動弱目標(biāo)單一雜波背景下檢測的不足，提出的一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警(MMV1-CFAR)目標(biāo)檢測方法。本發(fā)明基本思想是把目標(biāo)可能經(jīng)歷的雜波背景模式設(shè)為模式集，集合中的各個模式代表不同的雜波背景，利用多個基于不同模式的檢測器并行工作，目標(biāo)檢測概率為各個檢測器檢測概率的加權(quán)。本發(fā)明提出的基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法，即在均勻雜波背景下采用單元平均恒虛警，在雜波邊緣背景下采用單元平均選大恒虛警(GO-CFAR)，非均勻多目標(biāo)背景下采用單元平均選小恒虛警(SO-CFAR)處理。
[0004]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案具體包括如下步驟:
[0005]步驟1.分別建立均勻雜波背景、雜波邊緣背景和非均勻多目標(biāo)背景模型；
[0006]步驟2.建立與雜波背景區(qū)域相應(yīng)的模型集；
[0007]步驟3.將參考窗分為左參考窗口、右參考窗口、全參考窗口三個參考窗；
[0008]步驟4.根據(jù)模型進(jìn)行權(quán)值計算，根據(jù)權(quán)值大小進(jìn)行相應(yīng)的恒虛警處理。
[0009]步驟I所述的建立均勻雜波背景、雜波邊緣背景和非均勻多目標(biāo)背景模型，具體如下:
[0010]1-1.建立瑞利均勻分布,瑞利分布對應(yīng)均勻雜波背景,其概率密度函數(shù)表達(dá)式fi (X)為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟1.分別建立均勻雜波背景、雜波邊緣背景和非均勻多目標(biāo)背景模型； 步驟2.建立與雜波背景區(qū)域相應(yīng)的模型集； 步驟3.將參考窗分為左參考窗口、右參考窗口、全參考窗口三個參考窗； 步驟4.根據(jù)模型進(jìn)行權(quán)值計算，根據(jù)權(quán)值大小進(jìn)行相應(yīng)的恒虛警處理。
2.如權(quán)利要求所述的一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法，其特征在于步驟I所述的建立均勻雜波背景、雜波邊緣背景和非均勻多目標(biāo)背景模型，具體如下: 1-1.建立瑞利均勻分布，瑞利分布對應(yīng)均勻雜波背景，其概率密度函數(shù)表達(dá)式(X)為:
3.如權(quán)利要求所述的一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法，其特征在于步驟2所述的建立與雜波背景區(qū)域相應(yīng)的模型集，具體如下:
P {M1 (k) IZ (k)} +P {M2 (k) IZ (k)} +P {M3 (k) | Z (k)} = I (4) 其中M = {M1，M2, M3}表示雜波的模型集，M1表示均勻雜波背景，M2表示雜波邊緣背景，M3表示非均勻多目標(biāo)背景，Z(k)表示在k時刻的量測集。
4.如權(quán)利要求所述的一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法，其特征在于步驟3所述的將參考窗分為左參考窗口、右參考窗口、全參考窗口三個參考窗，具體如下: 用如下的公式計算每一個參考窗口的VI值:
5.如權(quán)利要求所述的一種基于多模式的變化指數(shù)恒虛警目標(biāo)檢測方法，其特征在于步驟4所述的將根據(jù)模型進(jìn)行權(quán)值計算，根據(jù)權(quán)值大小進(jìn)行相應(yīng)的恒虛警處理，具體如下:
P {M(k) IZ (k)} = U1P {M1 (k) IZ (k)} + u 2P {M2 (k) IZ (k)} + u 3PIM3 (k) | Z (k)} (9)
其中]i 丄=1-入入 2-(1_ 入)*(]__ 入 2)* 入 3、]i 2 = A A 2> U 3 = (1-入！)*(]__ 入 2)* 入 3均為權(quán)值系數(shù)；P{M(k) Z(k)}為權(quán)值計算后的雜波模型；當(dāng)目標(biāo)信號在瑞利均勻分布背景時，權(quán)值系數(shù)U1起主要作用，即采用單元平均恒虛警處理；當(dāng)目標(biāo)信號在K分布時，權(quán)值系數(shù)y 2起主要作用，即采用單元平均選大恒虛警處理；當(dāng)目標(biāo)信號在韋布爾分布時，權(quán)值系數(shù)U3起主要作用，即采用 單元平均選小恒虛警處理。
【文檔編號】G01S7/36GK103760542SQ201410012104
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2014年1月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月10日
【發(fā)明者】郭云飛, 周森山, 薛安克, 劉俊, 唐學(xué)大, 鄭曉楓 申請人:杭州電子科技大學(xué)