劉恒燕,熊 偉,宋 杰,周 凱2,梁曉軍3,李啟超
(1.海軍航空大學(xué),山東煙臺 264001; 2.中國人民解放軍91917部隊,北京 102100;3.中國人民解放軍91951部隊,山東威海 264200)
與低分辨率、低入射余角下檢測不同,高分辨率大入射余角海雜波下目標檢測面臨一系列問題。隨著入射余角增大,海面等效后向散射截面積迅速增大,大部分海雜波能量投射到少數(shù)距離單元,造成了能量空間分布不均勻,從檢測角度看,檢測單元所處環(huán)境變得相對復(fù)雜多變。傳統(tǒng)CFAR檢測器的檢測性能大大下降。虛警概率與誤檢概率大大增加。文獻[1]提出了自動刪除單元平均(ACCA-ODV-)CFAR檢測器。ACCA-ODV-CFAR檢測器在多目標環(huán)境中的穩(wěn)定性同CA-CFAR在均勻環(huán)境中一樣,在雜波邊緣有著良好的虛警控制能力。文獻[2]提出了可以適應(yīng)不同環(huán)境的復(fù)合探測器——變化指數(shù)(VI-)CFAR檢測器,它是基于單元平均(CA-)CFAR、最小選擇(SO-)CFAR、最大選擇(GO-)CFAR的一種綜合檢測方法。該算法能夠通過計算參考單元的二階統(tǒng)計量(即變化指數(shù)VI)以及前后滑窗均值之比,動態(tài)地調(diào)整雜波功率的估計水平,在均勻環(huán)境中具有較低的CFAR損失,在存在干擾和雜波邊緣的非均勻環(huán)境中表現(xiàn)出與CA-CFAR近乎相同的魯棒性[3],但在有4個及以上干擾目標時檢測性能下降嚴重。
此外,由于海雜波空間分布不均勻,出現(xiàn)了能量突然增大的異常單元,使得檢測器對參考單元所處環(huán)境的誤判概率增加,降低了檢測性能。為解決這個問題,在海雜波進入檢測器前進行雜波抑制,去除能量突然增大的海雜波異常單元的影響。文獻[4]提出了一個在多目標情況下基于正定矩陣空間和有限訓(xùn)練樣本的新檢測結(jié)構(gòu)PDLT,仿真說明了PDLT在多目標情況下檢測性能的穩(wěn)健性,證明了協(xié)方差矩陣在估計雜波功率具有可靠性。本文使用參考單元協(xié)方差矩陣構(gòu)造正定矩陣來估計背景功率水平,根據(jù)背景功率設(shè)置動態(tài)門限,去除異常單元。同時用ACCA-CFAR代替VI-CFAR中的CA-CFAR與SO-CFAR檢測器,對去除異常單元后的數(shù)據(jù)進行檢測。該檢測器命名為基于異常單元刪除的改進可變指數(shù)(CVI-)CFAR檢測器。
如圖1所示,從匹配濾波接收器接收的回波同相I路信號和正交Q路信號作為整個算法的輸入信號。對于均勻噪聲加雜波環(huán)境,I和Q信號為零均值獨立同分布(IID)高斯隨機過程[5]。因此,平方律檢波器輸出指數(shù)分布隨機變量,連續(xù)發(fā)送到長度為N的抽頭延遲線,對應(yīng)偶數(shù)N個參考窗口。參考單元為xn(n=1,2,…,N),D為測試單元。
CVI-CFAR檢測器共包含雜波抑制模塊與CFAR模塊兩大部分。雜波抑制模塊的主要作用是設(shè)置動態(tài)門限,并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,即去除異常單元。其中動態(tài)門限的設(shè)置是通過參考單元協(xié)方差矩陣進行功率估計,再設(shè)置合適調(diào)整因子得到的。CFAR模塊的主要任務(wù)是對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行目標檢測,輸出檢測結(jié)果。該模塊由VI-CFAR檢測器改進得來,最大的改進在于環(huán)境判別方法與用ACCA-CFAR代替VI-CFAR中的CA-CFAR與SO-CFAR部分。
高分辨率大入射余角海雜波異常單元有如下特點:雜波功率突然增大,遠高于周圍距離單元;時間相關(guān)性及空間相關(guān)性突然成倍增加。異常單元的存在大大增加了虛警及誤檢概率。雜波抑制模塊的任務(wù)就是設(shè)置動態(tài)門限以刪除異常單元。
(1)
(2)
前滑窗和測試單元的可變指數(shù)記為VIA,后滑窗和測試單元的可變指數(shù)記為VIB。均勻環(huán)境中,目標信號處于測試單元中,低功率噪聲在參考窗口中,此時認為VIA和VIB都是不變的。同樣地,如果一個或多個干擾目標存在于前滑窗或后滑窗中,VIA和VIB仍然為不變的環(huán)境,此時選擇ACCA-CFAR檢測器,自適應(yīng)門限為ACCA-CFAR在均勻環(huán)境及多目標環(huán)境中的檢測門限。對于雜波邊緣環(huán)境,雜波首先進入?yún)⒖即翱?,一個或多個前滑窗單元將會出現(xiàn)較高的功率雜波。但測試單元和后滑窗只包含低功率噪聲。此時此刻,VIA可變,VIB不可變。隨著雜波的繼續(xù)進入后滑窗,VIA不變,VIB可變。最后,雜波同時占據(jù)了前滑窗和后滑窗,兩個指數(shù)均不變。此時,選擇GO-CFAR,自適應(yīng)門限為GO-CFAR在雜波邊緣的檢測門限??勺冎笖?shù)、自適應(yīng)檢測門限與環(huán)境的關(guān)系總結(jié)如表1所示。
表1 可變指數(shù)與環(huán)境的關(guān)系
由于誤判現(xiàn)象的存在,在已選擇檢測器的基礎(chǔ)上會額外帶來檢測概率與虛警概率的變化,當實際情況為均勻雜波或者多目標背景下有目標時,輸出應(yīng)為y=1且D>TACCA,如果因為誤判而輸出y=-1且D Pd,PSVM=Pd,ACCA-μ (3) 式中,μ=P[y=-1,D Pfa,PSVM=Pfa,GO+ν (4) 式中,ν=P[y=1,D>TACCA|y=-1,D 選取36個參考單元,分別畫出最優(yōu)檢測器,CA-CFAR,ACCA-CFAR,GO-CFAR,SO-CFAR,VI-CFAR以及CVI-CFAR檢測器分別在均勻環(huán)境、一個干擾目標、4個干擾目標的檢測概率曲線及雜波邊緣環(huán)境下的虛警概率曲線。圖2顯示的是各個檢測器在均勻環(huán)境不同信噪比下的檢測概率曲線。CA-CFAR檢測器、ACCA-CFAR檢測器與CVI-CFAR檢測器檢測性能幾乎相同,VI-CFAR檢測性能略次之,其次是SO-CFAR檢測器,最差的是SO-CFAR檢測器。 圖2 均勻環(huán)境下檢測概率曲線 圖3顯示的是各個檢測器在一個干擾目標環(huán)境不同信噪比下的檢測概率曲線。CA-CFAR檢測器、GO-CFAR檢測器檢測性能下降嚴重,ACCA-CFAR檢測性能最佳,其次是SO-CFAR/CVI-CFAR與VI-CFAR。 圖4顯示的是各個檢測器在4個干擾目標環(huán)境不同信噪比下的檢測概率曲線。CA-CFAR檢測器、GO-CFAR檢測器檢測性能進一步下降,SO-CFAR,VI-CFAR下降嚴重,CVI-CFAR檢測性能也大幅下降。ACCA-CFAR檢測性能最佳,在多目標環(huán)境中檢測性能穩(wěn)定。 圖3 一個干擾目標時檢測概率曲線 圖4 4個干擾目標時檢測概率曲線 圖5顯示的是各個檢測器在雜波邊緣環(huán)境不同信噪比下的虛警概率曲線。虛警控制能力由高到低依次為VI-CFAR,GO-CFAR,CVI-CFAR,CA-CFAR,ACCA-CFAR及SO-CFAR。 圖5 虛警概率曲線 本次使用高分辨大入射余角海雜波數(shù)據(jù)依舊由Ku波段雷達采集,極化方式為水平極化,距離分辨率為1.8 m,設(shè)置虛警概率為Pfa=10-6,采集時海面風(fēng)平浪靜。保護窗口為1×100、背景窗口為1×200。用K分布擬合入射余角分別約為44°,59°,69°,74°四組數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果如表2~表5所示,調(diào)整因子取經(jīng)驗值0.9。 表2 44°入射余角實測數(shù)據(jù)仿真結(jié)果 44°入射余角實測數(shù)據(jù)K分布仿真擬合,各檢測器表現(xiàn)如表2所示,檢測概率由高到低依次為ACCA-CFAR,CVI-CFAR,SO-CFAR,VI-CFAR,CA-CFAR,GO-CFAR,其中ACCA-CFAR的檢測概率為95.9%。虛警概率由低到高依次為VI-CFAR,GO-CFAR,CVI-CFAR,CA-CFAR,ACCA-CFAR,SO-CFAR,其中虛警概率最低的為18.4%。 表3 59°入射余角實測數(shù)據(jù)仿真結(jié)果 59°入射余角實測數(shù)據(jù)K分布仿真擬合,各檢測器表現(xiàn)如表3所示,檢測概率由高到低依次為ACCA-CFAR,CVI-CFAR,VI-CFAR,SO-CFAR,CA-CFAR,GO-CFAR,其中ACCA-CFAR的檢測概率為95.8%。虛警概率由低到高依次為VI-CFAR,GO-CFAR,CVI-CFAR,CA-CFAR,ACCA-CFAR,SO-CFAR,其中虛警概率最低的為19.3%。 表4 69°入射余角實測數(shù)據(jù)仿真結(jié)果 69°入射余角實測數(shù)據(jù)K分布仿真擬合,各檢測器表現(xiàn)如表4所示,檢測概率由高到低依次為ACCA-CFAR,CVI-CFAR,VI-CFAR,SO-CFAR,CA-CFAR,GO-CFAR,其中ACCA-CFAR的檢測概率為89.9%。虛警概率由低到高依次為VI-CFAR,GO-CFAR,CVI-CFAR,CA-CFAR,ACCA-CFAR,SO-CFAR,其中虛警概率最低的為20.2%。 表5 74°入射余角實測數(shù)據(jù)仿真結(jié)果 74°入射余角實測數(shù)據(jù)K分布仿真擬合,各檢測器表現(xiàn)如表5所示,檢測概率由高到低依次為ACCA-CFAR,CVI-CFAR,VI-CFAR,SO-CFAR,CA-CFAR,GO-CFAR,其中ACCA-CFAR的檢測概率為84.8%。虛警概率由低到高依次為VI-CFAR,GO-CFAR,CVI-CFAR,CA-CFAR,ACCA-CFAR,SO-CFAR,其中虛警概率最低的為22.5%。 本文首先簡單介紹包括CA-CFAR,SO-CFAR,GO-CFAR的傳統(tǒng)均值類CFAR與VI-CFAR,ACCA-ODV-CFAR兩個基于自適應(yīng)閾值的CFAR,分析以上傳統(tǒng)檢測器在各個不同雜波環(huán)境下的性能。然后介紹高分辨大入射余角海雜波的特點,針對此環(huán)境下目標檢測時傳統(tǒng)CFAR面臨的困難,提出CVI-CFAR,具體介紹其設(shè)計思想、算法描述及算法性能分析。性能仿真結(jié)果表明,CVI-CFAR在均勻雜波環(huán)境中及在一個干擾目標環(huán)境中表現(xiàn)出性能穩(wěn)定,在存在4個干擾目標場景時檢測器性能略有下降。其雜波邊緣環(huán)境虛警控制能力幾乎與GO-CFAR相同。實測數(shù)據(jù)仿真結(jié)果與性能仿真結(jié)果基本相同,綜合考慮實測數(shù)據(jù)中各個檢測器的檢測結(jié)果,CVI-CFAR在高分辨大入射余角情況下具有良好的綜合檢測性能。2.2 仿真結(jié)果驗證
3 高分辨率大入射余角實測數(shù)據(jù)驗證
4 結(jié)束語