摘 要:分布式檢測系統(tǒng)可以提供更高的信噪比,提高系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的生存能力,抗干擾能力。由于OSCA-CFAR檢測器具有較好的抗干擾性能,因此,在此研究了分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)采用“AND”,“OR”融合準則時在非均勻背景下的檢測性能。分析表明,分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)采用“OR”融合準則時在非均勻背景下具有更好的抗干擾性能。
關(guān)鍵詞: 分布式檢測; 恒虛警; 有序統(tǒng)計平均; 融合準則
中圖分類號:TN911; TP206 文獻標識碼:A
文章編號:1004-373X(2010)14-0131-03
Detecting Performance of Distributed OSCA-CFAR Detection System
SONG Yu-zhen1, 2, LIU Lian1, QU Fu-yong2
(1. Unit 91550 of PLA, Dalian 116023, China; 2. Postgraduate Brigade 1 of Navy Aeronautical Engineering Institute, Yantai 264001, China)
Abstract: The distributed detection system can provide higher signal to noise rate (SNR), and improve the viability and anti-jamming ability in complicated magnetoelectric environment. OSCA-CFAR detector has better anti-jamming performance. The detecting performance of distributed OSCA-CFAR detection systems as adopting \"AND\" and \"OR\" fuse rule in the non-uniform background is researchd. The analysis indicates that the distributed OSCA-CFAR detection systemhas better anti-jamming performance when it adopts \"OR\" fuse rule in the non-uniform background.
Keywords: distributed detection; CFAR; OSCA-CFAR; fuse rule
0 引 言
雷達信號的恒虛警率檢測是一種能夠提供自適應(yīng)閾值的信號處理算法,其基本原理就是根據(jù)檢測單元附近的參考單元估計背景雜波的平均功率,以此調(diào)整門限,從而達到恒虛警處理的目的。雷達自動檢測跟蹤中的恒虛警問題是每個雷達系統(tǒng)研究和設(shè)計人員必須重視的重要問題之一。
在空間上分布的多個傳感器構(gòu)成的多傳感器系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)的生存能力,抗干擾能力,增加覆蓋區(qū)域和監(jiān)視目標數(shù),提供更高的總的信噪比,并且可以提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度以及在單個傳感器故障情況下的可靠性[1]。因此,近年來關(guān)于多傳感器的分布式信號處理的研究得到了極大的重視[2-8]。Barkat研究了局部檢測器采用單元平均恒虛警檢測器(CA-CFAR)的分布式CA-CFAR檢測系統(tǒng)的性能[9],Blum研究了局部檢測器采用有序統(tǒng)計恒虛警檢測器(OS-CFAR)的分布式OS-CFAR檢測系統(tǒng)的性能[10]。由于OSCA-CFAR檢測器在均勻背景和非均勻背景下的良好性能,文中研究了分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)的性能。
1 分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)
OSCA-CFAR檢測器的檢測原理是將檢測單元兩側(cè)的參考單元劃分為長度相等的前沿滑窗和后沿滑窗,雜波功率水平估計即為:
Y=Q1(k)+Q2(k) (1)
式中:Q1(k),Q2(k)分別為參考滑窗前后沿中第k個參考單元采樣值。
圖1為分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)得原理框圖,圖1中傳感器即為OSCA-CFAR檢測器。各個OSCA-CFAR檢測器中,參考滑窗長度為Mj=M,左右子滑窗中選取第kj個參考單元作為背景雜波估計,假設(shè)背景雜波服從瑞利分布,目標為Swerling Ⅱ型,則各個局部檢測器的虛警概率Pfj和檢測概率Pdj可表示為:
Pfj=∏kj-1i=0Mj/2-iMj/2-i+Tj2 (2)
Pdj=∏kj-1i=0Mj/2-iMj/2-i+Tj/(1+SNR)2 (3)
融合中心采用“AND”融合規(guī)則(即K=N)時,系統(tǒng)總的虛警概率和檢測概率可表示為:
PF=∏jPfj=∏Nj=1∏ki-1i=0Mj/2-iMj/2-i+Tj2 (4)
PD =∏jPdj=
∏Nj=1∏ki-1i=0Mj/2-iMj/2-i+Tj/(1+SNR)2 (5)
圖1 分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)原理框圖
融合中心采用“OR”融合規(guī)則(即K=1)時,系統(tǒng)總的虛警概率和檢測概率可表示為:
PF =1-∏j(1-Pfj)=
1-∏Nj=11-∏ki-1i=0Mj/2-iMj/2-i+Tj2 (6)
PD= 1-∏j(1-Pdj)=
1-∏Nj=11-∏ki-1i=0Mj/2-iMj/2-i+Tj/(1+SNR)2 (7)
2 性能分析
通常情況下,分布式檢測系統(tǒng)的優(yōu)化是將系統(tǒng)總的虛警概率固定,使得總的檢測概率最大化,通常使用拉格朗日乘子轉(zhuǎn)化為無約束的函數(shù)優(yōu)化問題,由于方程中有未知參數(shù)ki,Ti,即在每組ki下,優(yōu)待化函數(shù)對每個INR=SNR求偏導(dǎo),求解方程組,得到一組Ti值,最后取使得檢測概率最大的一組ki,Ti值作為問題的解。當傳感器數(shù)目增多時,這使得使用常規(guī)方法實現(xiàn)極其困難,因此出現(xiàn)了很多的優(yōu)化算法[8]。
這里,做了簡化處理,假設(shè)各個局部傳感器及所處檢測環(huán)境完全一致,則其參數(shù)ki,Ti可認為都是相等的,因此,ki=k,Ti=T。表1給出了當M=24和36時,局部傳感器數(shù)為3個,融合中心采用“AND”,“OR”融合規(guī)則時最佳參數(shù)的取值。設(shè)定系統(tǒng)總的虛警概率為1.0×10-6。
表1 不同融合規(guī)則下,局部傳感器最佳參數(shù)的選擇
融合規(guī)則M=24M=36
kTkT
AND101.652 0151.523 5
OR115.537 4165.068 4
表2給出了分布式OSCA-CFAR檢測器在均勻背景下的檢測概率。顯然,當局部傳感器所處檢測環(huán)境完全一致時,使用OR融合規(guī)則要好于AND融合規(guī)則。
表2 選擇最佳參數(shù)后,分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)在均勻背景下的檢測概率
SNR /dB510152025303540
AND融合M=240.025 30.240 80.615 90.854 60.951 20.984 30.995 00.998 4
M=360.028 40.254 60.628 70.860 50.953 30.984 90.995 20.998 5
OR融合
M=240.006 70.303 50.864 80.991 20.999 6~1~1~1
M=360.010 20.371 90.897 50.993 90.999 8~1~1~1
由于很難得到分布式OSCA-CFAR檢測器在多目標情形下的檢測概率表達式,因此采用monte-carlo仿真得到其在不同多目標情況下的檢測性能。假設(shè)INR=SNR,選擇參數(shù)M=24,相應(yīng)的k,T的選擇可參見表1。圖2和3表示當只有一個傳感器包含干擾目標為r1=1,2,3,6時,“AND”和“OR”融合規(guī)則下,系統(tǒng)的檢測性能與信噪比關(guān)系。由圖可知,隨著干擾目標數(shù)的增加,“AND”融合下降較快,而“OR”下降較緩。這也說明了當只有部分傳感器受到干擾時,“OR”融合規(guī)則對系統(tǒng)地檢測性能影響要小于“AND”融合。圖4和圖5表示當所有傳感器都受到干擾目標影響時,2種融合方法都使得系統(tǒng)的性能下降較快,相比之下,還是“OR”融合規(guī)則要好于“AND”融合。
圖2 多目標環(huán)境下,只有1個傳感器包含
干擾目標時,AND融合檢測性能
圖3 多目標環(huán)境下,只有1個傳感器包含
干擾目標時,OR融合檢測性能
圖4 多目標環(huán)境下,所有傳感器都包含
干擾目標時,AND融合檢測性能
圖5 多目標環(huán)境下,所有傳感器都包含
干擾目標時,OR融合檢測性能
3 結(jié) 語
在此研究了局部檢測器采用OSCA-CFAR檢測器 的分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)融合中心采用“AND”,“OR”融合準則時在均勻背景和非均勻背景下的檢測性能。分析表明,分布式OSCA-CFAR檢測系統(tǒng)采用“OR”融合準則時在均勻背景下檢測性能更好,且在非均勻背景中相比“AND”融合準則具有更好的抗干擾性能。
參考文獻
[1]VARSHNEY P K. Distributed dtection and data fusion[M]. New York: Springer Verlag, 1996: 12-56.
[2]VISWANTHAN R, VARSHNEY P K. Distributed detection with multiple sensors: part I-fundamentals[J], Proceedings of the IEEE, 1997: 85(1): 54-63.
[3]BLUM R, KASSAM S, POOR H V. Distributed detection with multiple sensors: part II-advanced topics[J]. Proceedings of the IEEE, 1997: 85(1): 64-79.
[4]BAKRY Mohamed, MASHADE E. Performance comparison of a linearly combined ordered statistic detectors under poostdetection integration and nonhomogeneous situations[J]. Journal of Electronics, 2006: 23(5): 698-707.
[5]HAMMOUDI Z, SOLTANI F. Distributed CA-CFAR and OS-CFAR detection using fuzzy spaces and fuzzy fusion rules[J]. IEE Proceedings Radar Sonar and Navigation, 2004: 151(3): 135-142.
[6]TAN Tri, GAO Van. A CFAR thresholding approach based on test cell statistics[ C] //Proceedings of the IEEE Radar Conference. [ S.l.] : IEEE, 2004: 349-354.
[7]CONTE E, MAIO A D, RICCI G. CFAR detection of distributed targets in non-gaussian disturbance[ J] . IEEE Trans.AES, 2002, 38(2): 612-620.
[8]SHNIDMAN D A, Radar detection in clutter[ J] . IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2005, 41(3): 1056-1067.
[9]BLUM R S, QIAO J F. Threshold optimization for distributed order-statistic CFAR signal detection[J]. IEEE Trans. on AES (S0018-9251), 1996, 32(1): 368-377.
[10]LIU Wei-xian, LU Yi-long, JEFFREY S F U. Data fusion of multiradar system by using genetic algorithm[ J] . IEEE Trans. on AES[J]. 2002, 38(2): 601-612.