汪 洋， 李光平

(廣東工業(yè)大學 信息工程學院，廣東 廣州 510006)

0 引 言

在雷達系統(tǒng)中，對統(tǒng)計檢測的性能估計通常需要對目標和背景進行建模，雷達檢波器中包含將接收到的回波信號幅值與固定門限值作比較，當幅度值高于固定門限值，則判定為目標存在，但在實際的雷達應用中，總會有許多不同類型的噪聲和雜波出現(xiàn)的復雜環(huán)境背景，而且這些雜波將隨著時間和空間的不同時刻改變[1]，所以,一旦當這些不同種類的噪聲和雜波高于固定門限值就會產(chǎn)生虛警。雷達目標恒虛警檢測主要包括均值類和有序統(tǒng)計類。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)異的檢測性能，但在非均勻的雜波背景環(huán)境下，CA-CFAR的檢測性能大大降低。Rohling H提出的基于有序統(tǒng)計的恒虛警處理(ordered statistics CFAR,OS-CFAR)技術[3]在非均勻雜波背景環(huán)境下表現(xiàn)出優(yōu)異的檢測性能，同時在多目標環(huán)境下也能表現(xiàn)出良好的檢測效率。

本文提出了一種將CA-CFAR和OS-CFAR相結合的二維田字型恒虛警檢測窗,并與傳統(tǒng)的二維矩形窗通過實驗進行了比較與分析。

1 經(jīng)典的二維恒虛警處理模型和算法

1.1 自適應恒虛警檢測模型

目標檢測的主要任務是在距離—多普勒維數(shù)據(jù)所組成的距離—多普勒矩陣(range Doppler matrix,RDM)中的每個檢測單元做出判決[4,5]，目標檢測的信號處理過程如圖1所示。

圖1 目標檢測的信號處理過程

根據(jù)奈曼—皮爾遜檢測準則[6]，假設檢驗的判決結果由2種假設組成,即

y0H1

≥

H0TZ

(1)

(2)

1.2 二維CA-CFAR和OS-CFAR矩形參考窗

二維的恒虛警檢測[7,8]首先需要準確地估計系統(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參考單元樣本獨立且都服從高斯分布，則在二維CA-CFAR處理下的每個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值更精確，通常在待檢單元周圍設置保護單元，這些保護單元在進行平均干擾功率估計時不代入運算。則二維CA-CFAR的虛警概率為

(4)

當利用OS-CFAR方法時，二維檢測窗中不需要引入?yún)⒖紗卧枰獙λ袇⒖紗卧碾s波和噪聲功率水平進行升序排列形成一個新的序列，并選取該序列中第K個功率值X(k)作為平均干擾功率的估計值，這樣可以降低計算的復雜度[10]。則二維OS-CFAR的虛警概率為

pOSfa=p(Y0≥αOS·X(k))

(5)

2 改進的二維恒虛警檢測參考窗方法

基于文獻[11]提出的改進型二維矩形參考窗，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個維度得到的結果相乘，然后估計雜波功率得到檢測報告。如圖2(b)所示，在二維矩形窗的基礎上作出改進形成一種新的檢測窗。

圖2 二維CA-CFAR矩形和改進型參考窗

由于二維距離—多普勒矩形窗的參考窗數(shù)目過多且部分參考單元包含與判決無關的信息，在矩形窗中減少部分參考單元形成田字窗，可以使計算量減小也使得雜波功率能夠更準確地估計。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，在對參考單元中雜波功率水平進行估計時剔除待檢單元左上、左下、右上和右下的4個保護單元。

2)首先將距離維參考單元的功率水平進行升序排列，選出該序列中第K個值x(k)作為距離維背景雜波功率， 將標稱化門限因子αCA與第(1)步得到的多普勒維雜波功率水平估計值相乘得到檢測門限值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目標。

3 外場試驗

為了測試二維矩形參考窗和二維田字形參考窗的外場實際目標檢測性能，將二維CA-CFAR和OS-CFAR檢測方法運用到以上兩種參考窗中。實驗所使用的儀器為德州儀器的AWR1642雷達開發(fā)板，雷達發(fā)射波形為鋸齒波，外部連接一個單片機作為控制模塊，U盤存儲雷達回波信號數(shù)據(jù)。雷達基本參數(shù)如下：載波頻率f0：77 GHz；掃頻周期：57.14 μs；掃頻帶寬：4 GHz。

實驗場景如圖3(a)所示，選擇在空曠的室外，并選取2個測試人員作為檢測目標。將AWR1642雷達模塊置放在汽車引擎蓋中間，該雷達的所能檢測到目標的方位角為±60°。如圖3(b)所示，2個測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檢測區(qū)域內(nèi)，雷達所接收到回波信號將包含實際所檢測到的目標和一些雜波加噪聲。

圖3 實際場景

如圖4(a)所示，取圖3(b)中的場景的一幀原始數(shù)據(jù)經(jīng)過MATLAB進行處理可以發(fā)現(xiàn)2個尖峰值正好與車輛前方的2個測試人員相對應，在尖峰周圍為檢測區(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圖3(b)中的實測數(shù)據(jù)進行處理，二維田字窗的仿真結果如圖4(b)所示。結合圖3(b)和圖4(a)可得，在圖4(a)中2個尖峰分別對應2個測試人員，這2個檢測到的目標相對雷達的距離分別為6.497 m和7.587 m，相對雷達的徑向速度為0.250 2 m/s。如圖4(c)所示為二維矩形窗檢測結果。

從圖4(b)和(c)可以看到，利用二維矩形滑窗檢測方法雖然能檢測到實際場景中的2個真實目標，但圖4(c)中卻檢測到5個目標，產(chǎn)生了3個虛假目標，對檢測效率有一定的影響，通過在二維矩形窗的基礎上剔除一些與檢測判決無關的參考單元形成田字窗可以提高檢測效率，對降低虛警概率起到一定的作用。

圖4 實驗結果

4 結束語

仿真結果表明：雖然兩種參考窗均可以檢測到測試車輛前方的目標，但由于二維矩形窗中部分參考單元與目標檢測判決無關，則會產(chǎn)生虛警，而田字窗剔除掉這些與判決無關的參考單元后可以更精確地估計平均雜波功率水平，降低虛警概率。所以2種參考窗在進行恒虛警檢測時，二維田字窗的檢測效率更高。