朱源才,王 紅,譚賢四,曲智國(guó)

(空軍預(yù)警學(xué)院防空預(yù)警裝備系,湖北 武漢 430019)

0 引 言

本文討論的探測(cè)對(duì)象是指飛行速度較慢和雷達(dá)散射截面積(radar cross section,RCS)小的目標(biāo)[1-2],簡(jiǎn)稱“慢速小目標(biāo)”(slow and small target,SST)。隨著各類滿足SST特征飛行器的快速發(fā)展和我國(guó)低空開放的迫切需求[3],SST對(duì)現(xiàn)代防空預(yù)警系統(tǒng)威脅程度越來(lái)越大。而目前缺乏專用于SST的探測(cè)裝備,該類目標(biāo)的探測(cè)任務(wù)主要依靠常規(guī)地面情報(bào)雷達(dá)[4]和空中預(yù)警機(jī)[5]等裝備完成,由于這些裝備均不是為探測(cè)SST而量身設(shè)計(jì)[6],普遍缺乏有效發(fā)現(xiàn)SST的手段[7],即使通過(guò)信號(hào)處理能夠?qū)⑵錂z測(cè)出來(lái),也往往會(huì)因?yàn)殡s波干擾強(qiáng)度大和目標(biāo)回波微弱等原因[8-9],導(dǎo)致雷達(dá)操縱員將其誤當(dāng)成雜波點(diǎn)[10-11]。從目前多個(gè)SST探測(cè)案例來(lái)看,雷達(dá)對(duì)該類目標(biāo)并非完全沒(méi)有檢測(cè)能力,在其檢測(cè)視頻的連續(xù)多幀(雷達(dá)天線掃描一周為一幀)掃描中,有部分幀還是可以檢測(cè)到SST的,只是信號(hào)很弱,且可能“淹沒(méi)”在雜波中,難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)。SST是世界公認(rèn)的技術(shù)難題,目前國(guó)內(nèi)外對(duì)其研究依然處于初步階段。文獻(xiàn)[12]提出一種強(qiáng)激光輻照低慢小目標(biāo)抖動(dòng)光斑功率密度估計(jì)方法,在特定大氣能見(jiàn)度條件下得出了瞄準(zhǔn)誤差角度、目標(biāo)天頂角和目標(biāo)高度的關(guān)系,同時(shí)得到了不同初始天頂角條件下到達(dá)目標(biāo)表面光斑形態(tài)及功率密度,分析輻照天頂角及目標(biāo)飛行高度對(duì)目標(biāo)表面歸一化功率密度的影響,得出了低慢小目標(biāo)尼龍材料激光防御中對(duì)獲取、跟蹤、瞄準(zhǔn)(acquisition,tracking ,and pointing,ATP)跟瞄誤差的要求,為SST探測(cè)參數(shù)設(shè)置提供了依據(jù)。文獻(xiàn)[13]提出一種低空慢速小目標(biāo)探測(cè)與定位技術(shù)研究方法,利用標(biāo)準(zhǔn)時(shí)基發(fā)生器對(duì)計(jì)時(shí)電路進(jìn)行驗(yàn)證,通過(guò)線性擬合方法使測(cè)量時(shí)間精度達(dá)到10-10量級(jí),該方法能夠在近距離內(nèi)快速定位SST,加大雷達(dá)裝備對(duì)SST發(fā)現(xiàn)概率。文獻(xiàn)[14]提出一種檢測(cè)前跟蹤 (track-before detect,TBD自動(dòng)檢測(cè)SST方法,該方法借助數(shù)據(jù)處理算法和計(jì)算機(jī)處理能力,能夠?qū)ST有一定的探測(cè)能力,同時(shí)可以降低操作員勞動(dòng)強(qiáng)度、提高SST被自動(dòng)發(fā)現(xiàn)的可能。文獻(xiàn)[15]提出一種SST探測(cè)時(shí)的氣象干擾抑制方法,在目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤,形成穩(wěn)定航跡時(shí),聯(lián)合目標(biāo)信號(hào)特征、航跡分布特征,通過(guò)多幀回波積累,減小了氣象干擾對(duì)SST探測(cè)影響。以上文獻(xiàn)所提及的方法,在常規(guī)背景條件下對(duì)SST探測(cè)性能有一定提高,但在強(qiáng)雜波背景條件下依然難以檢測(cè)到SST。

通過(guò)事后情報(bào)分析可知,如果將連續(xù)多幀檢測(cè)視頻圖像進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間積累,再輔以濾波處理,這些難以發(fā)現(xiàn)的弱小目標(biāo)會(huì)連成斷斷續(xù)續(xù)的航線,這種情況就便于操縱員發(fā)現(xiàn)SST?；谶@個(gè)特點(diǎn),本文立足現(xiàn)有雷達(dá)裝備(文中若不做特殊說(shuō)明,均是指現(xiàn)有地面情報(bào)雷達(dá)裝備)的探測(cè)能力,研究基于多幀雷達(dá)圖像積累的SST探測(cè)方法,旨在利用該方法檢測(cè)出可能的SST。

1 SST積累特性

SST由于速度較慢、RCS小和回波微弱等特點(diǎn),其回波在多幀雷達(dá)圖像積累后,往往會(huì)呈現(xiàn)以下兩種情況:

(1)SST由于運(yùn)動(dòng)速度慢,相鄰掃描幀間運(yùn)動(dòng)距離不大(以徑向速度55 m/s、天線轉(zhuǎn)速6 r/min計(jì)算,天線掃描一周,SST的運(yùn)動(dòng)距離為550 m),假設(shè)雷達(dá)每次掃描都能檢測(cè)到其回波,那么多幀積累后,其回波在顯示器上顯示時(shí),會(huì)聚集于同一位置及周圍相鄰的位置上,形成一個(gè)連通的區(qū)域,本文將這種情況定義為“目標(biāo)回波連通”,如圖1(a)和圖1(c)“目標(biāo)回波連通”區(qū)域所示,其中Q為多幀積累的雷達(dá)幀數(shù)。

(2) SST還具有RCS小的特性,本身回波很弱,加之速度慢,有可能被雷達(dá)作為慢動(dòng)雜波處理掉,這樣雷達(dá)很難每次掃描都能檢測(cè)到SST回波,往往只能隔幀或相隔多幀檢測(cè)到,那么多幀積累后目標(biāo)回波間就會(huì)有一定的間隔距離,本文將這種情況定義為“目標(biāo)回波不連通”,如圖1(b)和圖1(c)“目標(biāo)回波不連通”區(qū)域所示。

圖1 多幀雷達(dá)圖像積累的SST連通性定義圖示Fig.1 Multi-frame radar image accumulation SST connectivity definition diagram

現(xiàn)有雷達(dá)的信號(hào)處理很難完全濾除雜波,因此,在送往雷達(dá)顯示終端的0/1檢測(cè)信號(hào)中,依然會(huì)存在大量的雜波剩余。其中,慢動(dòng)雜波具有與SST相近的運(yùn)動(dòng)速度,在多幀雷達(dá)圖像積累中,慢動(dòng)雜波也會(huì)聚集于同一位置或同一區(qū)域。但是,由于SST和慢動(dòng)雜波在運(yùn)動(dòng)方向和運(yùn)動(dòng)規(guī)律上存在較大不同,因此多幀雷達(dá)圖像積累后,SST和慢動(dòng)雜波的目標(biāo)回波就會(huì)存在較大差異。主要表現(xiàn)在:

(1) 慢動(dòng)雜波往往是無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng)的,多幀積累后,其回波會(huì)呈現(xiàn)無(wú)規(guī)則的形狀,且大多無(wú)確定的方向,如圖2(a)所示;

(2) SST的運(yùn)動(dòng)是有方向的,多幀積累后,其回波會(huì)呈現(xiàn)具有一定長(zhǎng)寬比的、較規(guī)則的“線狀”或“航跡狀”形狀,如圖2(b)所示。

圖2 SST和慢動(dòng)雜波多幀積累Fig.2 SST and slow clutter multi-frame accumulation

本文討論的算法就是基于SST和雜波多幀積累后,目標(biāo)回波間存在的這種積累特性差異而設(shè)計(jì)的。

圖2是SST和慢動(dòng)雜波回波不連通的多幀積累示意圖,當(dāng)然,在實(shí)際工作中,也經(jīng)常會(huì)遇到SST在雜波環(huán)境中運(yùn)動(dòng)的情況,這時(shí)的多幀積累回波情況就會(huì)比上述目標(biāo)與雜波分離的情況復(fù)雜得多。

本文處理的雷達(dá)圖像是一種二值圖像[16-17],其中“1”表示存在目標(biāo),“0”表示不存在目標(biāo)。在多幀雷達(dá)圖像積累中,如果目標(biāo)回波出現(xiàn)疊加將難以對(duì)所檢測(cè)目標(biāo)類型進(jìn)行區(qū)分,因此本文處理的前提是假設(shè)目標(biāo)回波相互間不存在疊加現(xiàn)象。

2 多幀雷達(dá)圖像濾波

由于本文處理的是目標(biāo)回波不連通的SST(見(jiàn)圖2),因此多幀雷達(dá)圖像中的SST與單幀雷達(dá)圖像的SST大小將會(huì)很相似,所占像素值[18]不會(huì)很大。可以通過(guò)控制所設(shè)定的目標(biāo)回波像素值門限,提前濾除大片連通目標(biāo)回波,減小運(yùn)算的工作量。在像素值濾波后的多幀積累雷達(dá)圖像中,還是會(huì)存在很多慢動(dòng)雜波,這些慢動(dòng)雜波難以通過(guò)控制設(shè)定的像素值門限進(jìn)行濾除。但從多幀雷達(dá)圖像積累來(lái)看,這些SST和慢動(dòng)雜波在運(yùn)動(dòng)方向存在著很大差別,基于這個(gè)特點(diǎn)通過(guò)濾波可以實(shí)現(xiàn)對(duì)SST和慢動(dòng)雜波的部分區(qū)分。

多幀雷達(dá)圖像積累SST的濾波由目標(biāo)回波的像素值濾波、目標(biāo)回波分類、距離值濾波、SST的確定組成。

2.1 目標(biāo)回波像素值濾波

(1)

(2)

2.2 目標(biāo)回波分類

占空比和長(zhǎng)寬比是目標(biāo)的描述向量,同一目標(biāo)相鄰幀目標(biāo)回波的占空比和長(zhǎng)寬比將會(huì)很相似,根據(jù)目標(biāo)回波的占空比和長(zhǎng)寬比可以把目標(biāo)特性相似的SST分到一個(gè)域中,減小不同目標(biāo)回波間的相互干擾。信息值[21-22]是常用的描述向量之一,本文使用的信息值由占空比和長(zhǎng)寬比設(shè)計(jì)得到。

在K×M的Q幀雷達(dá)圖像積累中,目標(biāo)回波信息值表達(dá)式為

(3)

2.3 距離值濾波

目標(biāo)回波分類可以減小不同目標(biāo)間的相互干擾,在SST存在的分類域中,依然存在很多與SST具有相同積累特性的慢動(dòng)雜波。對(duì)于SST的多幀積累雷達(dá)圖像而言,目標(biāo)回波的間隔距離會(huì)小于或等于多幀積累時(shí)間與SST運(yùn)動(dòng)速度之積。根據(jù)SST多幀積累時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)距離,可以進(jìn)一步縮小SST的探測(cè)范圍。

在K×M的Q幀雷達(dá)圖像積累中,SST的運(yùn)動(dòng)距離表達(dá)式為

(4)

式中,α為SST多幀積累時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)距離；V為SST運(yùn)動(dòng)速度；Tr為雷達(dá)掃描一幀的時(shí)間；R為現(xiàn)有雷達(dá)探測(cè)范圍。當(dāng)多幀積累的雷達(dá)圖像K一定時(shí),R的大小不但會(huì)影響目標(biāo)回波的連通性而且還會(huì)影響距離值濾波的門限設(shè)定,即R越大目標(biāo)回波不連通的可能性也就越大,α的取值則會(huì)變得越小。

(5)

式中,dIJ為目標(biāo)回波的間隔距離;δ=1,2,…,K;β=1,2,…,M,I=1,2,…,KM;J=1,2,…,KM。在同一目標(biāo)回波分類區(qū)域中,若dIJ>α,則該目標(biāo)回波將會(huì)被濾除,反之則目標(biāo)回波將會(huì)繼續(xù)保留在多幀雷達(dá)圖像積累中,等待下一步處理。

2.4 SST的確定

在同一目標(biāo)回波分類區(qū)域內(nèi),通過(guò)判斷目標(biāo)回波間隔距離,很多慢動(dòng)雜波能被濾除。但在SST存在的分類區(qū)域中,滿足距離條件的慢動(dòng)雜波依然還有很多,依舊難以進(jìn)行分辨。因此，還需要進(jìn)一步濾波處理。

本文基于SST的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)設(shè)計(jì)濾波方法。即當(dāng)SST回波不連通時(shí),經(jīng)過(guò)多幀積累,多點(diǎn)目標(biāo)回波間隔距離應(yīng)不超過(guò)α。圖3為SST的確定示意圖。

圖3 SST的確定示意圖Fig.3 SST to determine the schematic

步驟1由圖3(a)可知,A、B、C為3個(gè)目標(biāo)回波,SAB、SBC、SAC為3個(gè)目標(biāo)回波中心坐標(biāo)的間隔距離,若SAB<α,SBC<α,SAC<α,則這3個(gè)目標(biāo)回波能構(gòu)成一個(gè)有效的目標(biāo)航跡,并標(biāo)記該目標(biāo)航跡回波個(gè)數(shù)為“3”。同樣方法,可以找出每個(gè)分類域中滿足目標(biāo)回波個(gè)數(shù)等于“3”的目標(biāo)航跡,并濾除目標(biāo)回波個(gè)數(shù)小于“3”的目標(biāo)回波。

步驟2由圖3(b)可知,A、B、C和B、C、D構(gòu)成的目標(biāo)航跡都滿足目標(biāo)回波個(gè)數(shù)等于“3”的要求,如果SAD<α,則這4個(gè)目標(biāo)回波可以確定為同一個(gè)目標(biāo);如果SAD>α,則這4個(gè)目標(biāo)回波不能確定為同一個(gè)目標(biāo),在后續(xù)處理時(shí)把相關(guān)目標(biāo)回波濾除。

在SST確定時(shí),對(duì)于同一目標(biāo)而言,滿足距離條件目標(biāo)回波個(gè)數(shù)越多,該目標(biāo)航跡被檢測(cè)為SST的概率也就越大。

目標(biāo)回波不連通的SST探測(cè)方法算法步驟如下:

步驟3通過(guò)式(3)求解出O個(gè)目標(biāo)回波最小外接矩形的信息值H(Aj),當(dāng)ΔH(Aj)=0.5時(shí),對(duì)目標(biāo)回波進(jìn)行分類處理,把1≤H(Aj)≤1.5的目標(biāo)回波分到W1,把1.53的目標(biāo)回波分到W5;

步驟4通過(guò)式(4)求出多幀積累時(shí)間內(nèi)的SST運(yùn)動(dòng)距離α,根據(jù)式(5)求出每個(gè)分類域中目標(biāo)回波間隔距離dIJ,如果dIJ<α轉(zhuǎn)至步驟5,否則把相關(guān)目標(biāo)回波濾除;

步驟5根據(jù)圖3(a)所示的規(guī)律,求解出滿足dIJ條件目標(biāo)回波個(gè)數(shù),當(dāng)目標(biāo)回波個(gè)數(shù)等于“3”時(shí),把滿足條件3個(gè)目標(biāo)回波確定的區(qū)域暫定為一個(gè)目標(biāo)航跡并轉(zhuǎn)至步驟6,否則把相關(guān)目標(biāo)回波濾除;

步驟6根據(jù)圖3(b)所示的規(guī)律,判斷滿足步驟5的任意相鄰兩個(gè)目標(biāo)航跡是否存在目標(biāo)回波共用,如果不存在目標(biāo)回波公共用則判定為SST;如果存在目標(biāo)回波公共用,則繼續(xù)判定兩個(gè)目標(biāo)航跡是否屬于同一目標(biāo),如果兩個(gè)目標(biāo)航跡屬于同一個(gè)目標(biāo)則判定為SST,否則把相關(guān)目標(biāo)回波濾除。

3 仿真分析

為了驗(yàn)證所提出算法的有效性,截取了部分送往雷達(dá)終端顯示的雷達(dá)圖像,圖4是第1～第4幀試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

圖4 仿真數(shù)據(jù)Fig.4 Simulation data

由圖4可以發(fā)現(xiàn),在雷達(dá)連續(xù)掃描4幀中“目標(biāo)區(qū)域”的SST只檢測(cè)到2次,加之SST的RCS小,導(dǎo)致這樣的數(shù)據(jù)難以被雷達(dá)有效地探測(cè)。為了成功的發(fā)現(xiàn)這類SST,本文把連續(xù)多幀的雷達(dá)圖像進(jìn)行累積,增大對(duì)SST發(fā)現(xiàn)概率。

把圖4所示采集的連續(xù)28幀雷達(dá)圖像進(jìn)行多幀積累,得到圖5所示的多幀雷達(dá)圖像積累圖。

圖5 多幀雷達(dá)圖像積累圖Fig.5 Multi-frame radar image accumulation figure

由圖4和圖5比較可知,多幀積累后,目標(biāo)回波不連通SST的像素值與單幀雷達(dá)圖像SST的像素值相比變化不是很大,但會(huì)形成一條目標(biāo)回波不連通的SST航跡,這類SST航跡比單幀雷達(dá)圖像的SST體積要大,通過(guò)檢測(cè)該類目標(biāo)航跡能一定程度提高對(duì)SST發(fā)現(xiàn)概率。

3.1 目標(biāo)回波像素值濾波仿真分析

圖6 濾波效果Fig.6 filter effect

3.2 目標(biāo)回波分類仿真分析

圖7 目標(biāo)回波分類效果Fig.7 Target echo classification effect

由圖6和圖7比較可知,分類處理可以把具有相同積累特性的SST分到同一個(gè)域中,能有效避免不同積累特性目標(biāo)回波間的相互干擾,一定程度的提高對(duì)SST發(fā)現(xiàn)概率。

3.3 距離值濾波仿真分析

雖然分類處理能一定程度避免不同目標(biāo)回波間的相互干擾,但在同一個(gè)目標(biāo)回波分類域中,依然會(huì)存在著大量雜波干擾。本小節(jié)通過(guò)對(duì)SST多幀積累時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)距離進(jìn)行檢測(cè),進(jìn)一步減小SST出現(xiàn)的范圍。

在該組數(shù)據(jù)中,雷達(dá)探測(cè)距離R為385 km,多幀積累時(shí)間QTr為280 s,SST的速度V與SST類型、運(yùn)動(dòng)特性、氣候、風(fēng)向等均有關(guān),為研究方便,本文將V定為55 m/s,根據(jù)式(4)可得α的最大取值為14。當(dāng)dIJ<α,1≤H(Aj)≤1.5,1.5

圖8 距離值濾波效果Fig.8 Distance value filtering effect

由圖6和圖8(a)比較可知,通過(guò)未分類處理的距離值濾波,目標(biāo)回波個(gè)數(shù)由132減少為119;由圖6和圖8(b)比較可知,通過(guò)分類處理的距離值濾波,目標(biāo)回波個(gè)數(shù)由132減少為72。以上仿真結(jié)果表明:

(1) 分類與未分類處理的兩種距離值濾波方法都有一定的濾波效果,該結(jié)果很好地驗(yàn)證了距離值濾波處理的有效性;

(2) 分類處理距離值濾波效果遠(yuǎn)好于未分類處理距離值濾波效果,該結(jié)果很好地驗(yàn)證了目標(biāo)分類處理的有效性。

3.4 SST的確定仿真分析

把圖8(b)分類處理的距離濾波效果作為仿真對(duì)象,通過(guò)60次蒙特卡羅仿真,可以得到如圖9所示SST探測(cè)效果圖。

圖9 SST探測(cè)效果Fig.9 SST detection effect

由圖9可知,滿足目標(biāo)回波個(gè)數(shù)等于“3”且相鄰目標(biāo)航跡存在目標(biāo)回波共用的目標(biāo)回波個(gè)數(shù)為50,滿足目標(biāo)回波個(gè)數(shù)等于“3”且相鄰目標(biāo)航跡不存在目標(biāo)回波共用的目標(biāo)回波個(gè)數(shù)為27,該仿真結(jié)果表明,在滿足距離值要求且目標(biāo)回波個(gè)數(shù)等于“3”時(shí),依然存在著23個(gè)目標(biāo)回波所確定的目標(biāo)航跡存在目標(biāo)回波共用現(xiàn)象。由于存在目標(biāo)回波共用的相鄰兩個(gè)目標(biāo)航跡不屬于同一個(gè)目標(biāo),因此該類目標(biāo)回波是慢動(dòng)雜波的概率要大于SST。

由圖8(b)和圖9(b)可知,通過(guò)SST的確定,目標(biāo)回波個(gè)數(shù)由72減少為27。該仿真結(jié)果表明,通過(guò)SST的確定能進(jìn)一步濾除很多雜波干擾。

由圖5和圖9(b)可知,通過(guò)對(duì)多幀雷達(dá)圖像積累的濾波,目標(biāo)回波個(gè)數(shù)由212減少為27,其中9個(gè)為SST,18個(gè)為慢動(dòng)雜波。該仿真結(jié)果表明:

(1) 本文提出的多幀雷達(dá)圖像積累的濾波方法濾除了大量的雜波干擾,能一定程度提高對(duì)SST的探測(cè)能力;

(2) 雖然本文算法能一定程度提高SST探測(cè)性能,但最終檢測(cè)出的目標(biāo)不一定全部是SST,因此需要雷達(dá)操縱員對(duì)提醒的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注,根據(jù)自身專業(yè)知識(shí)和后續(xù)目標(biāo)情況做出合理的判斷。

4 結(jié) 論