王丁一 杜力 李碩

摘 ?要：在不同的參考背景條件下，雷達(dá)恒虛警的實(shí)際檢測(cè)性能往往也會(huì)有很大的不同。當(dāng)參考背景單元呈現(xiàn)為瑞利分布時(shí)，GO-CFAR有著最好的檢測(cè)性能。但在多目標(biāo)同時(shí)存在的干擾環(huán)境下，GO-CFAR的檢測(cè)性能會(huì)隨著干擾點(diǎn)的增加而迅速下降?；谟行蚪y(tǒng)計(jì)量的OS-CFAR具有良好的抗干擾能力，因此在有多目標(biāo)干擾的條件下，選擇OS-CFAR可以獲得最好的檢測(cè)性能。該文使用MATLAB分析了兩種檢測(cè)方法的性能，并且用DSP分別進(jìn)行了工程實(shí)現(xiàn)與檢測(cè)性能對(duì)比。

關(guān)鍵詞：雙邊檢測(cè)比較恒虛警 ?有序統(tǒng)計(jì)恒虛警 ?檢測(cè)性能 ?數(shù)字信號(hào)處理器

中圖分類號(hào)：TN95 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2019）07（a）-0011-02

在一個(gè)雷達(dá)系統(tǒng)中，檢測(cè)往往扮演著重要的角色。現(xiàn)階段檢測(cè)的方法有很多種，但每個(gè)方法都有著一定的特殊性，因此選擇合適的檢測(cè)算法變得尤為重要。在大多數(shù)的情況下，經(jīng)典的單元平均選大GO-CFAR可以滿足檢測(cè)要求。但在CFAR參考單元中出現(xiàn)多目標(biāo)干擾與同一目標(biāo)跨單元分布的情況時(shí)，GO-CFAR的檢測(cè)性能會(huì)大大下降。針對(duì)這種情況，使用OS-CFAR檢測(cè)可以獲得最佳的檢測(cè)性能，它具有良好的抗多目標(biāo)干擾能力[1]。

1 ?GO-CFAR算法模型

GO-CFAR是一種均值類CFAR檢測(cè)方法，其在雜波邊緣環(huán)境中能保持良好的虛警控制性能，但在多目標(biāo)檢測(cè)的環(huán)境中有可能出現(xiàn)“目標(biāo)遮蔽”的現(xiàn)象[2]。

GO-CFAR即兩邊求平均后取大比較，具體操作為如下步驟[3]：

（1）分別對(duì)左、右兩邊邊的N個(gè)參考單元求和后取平均值，得到C1、C2。

（2）比較C1與C2的大小，取二者的大值C作為比較參數(shù)。

（3）用C與門(mén)限系數(shù)α相乘，得到結(jié)果K與檢測(cè)目標(biāo)相比較。

（4）若K小于檢測(cè)目標(biāo)，則判定為目標(biāo)，反著則不認(rèn)為是目標(biāo)。

2 ?OS-CFAR算法模型

OS-CFAR屬于有序統(tǒng)計(jì)類CFAR檢測(cè)方法，OS類檢測(cè)方法在多目標(biāo)環(huán)境下?lián)碛休^好的分辨能力，能同時(shí)完成對(duì)多目標(biāo)的檢測(cè)，其這一點(diǎn)上比均值類檢測(cè)方法具有良好的優(yōu)勢(shì)[2]。

OS-CFAR具體檢測(cè)流程如下[3]：

（1）對(duì)左、右兩邊的參考單元進(jìn)行從大到小的排序。

（2）選出第K個(gè)最小值Z，并將其與門(mén)限系數(shù)α相乘，得到比較值T。

（3）將比較結(jié)果T與檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行比較，若其小于目標(biāo)，判定為目標(biāo)，反之則不認(rèn)為是目標(biāo)。

3 ?兩種算法在不同條件下性能的比較

在不同的環(huán)境下，GO-CFAR與OS-CFAR的檢測(cè)性能有著一定的不同，在兩種不同的情形下使用MATLAB對(duì)兩種檢測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比，以此明確二者的性能。

情景一：僅有一個(gè)目標(biāo)存在的單目標(biāo)檢測(cè)。

當(dāng)一次檢測(cè)中僅存在一個(gè)目標(biāo)是，在CFAR算法的虛警率分別為10-6與10-3的情況下，GO-CFAR與OS-CFAR的ROC曲線如圖1、圖2所示。

通過(guò)圖1、圖2的ROC曲線對(duì)比，可以得知：當(dāng)僅有單目標(biāo)存在時(shí)，為擁有相同的檢測(cè)性能，OS-CFAR所需的信噪比要比GO-CFAR高。因此在單目標(biāo)存在的環(huán)境下，GO -CFAR的檢測(cè)性能要略優(yōu)于OS-CFAR。

情景二：一次檢測(cè)中存在兩個(gè)信噪比恒定的目標(biāo)時(shí)。

當(dāng)一次檢測(cè)存在兩個(gè)信噪比不同但是恒定的目標(biāo)，其中一個(gè)是較大的目標(biāo)，另一個(gè)是較小的目標(biāo)。檢查過(guò)程中，保護(hù)單元為2個(gè)、參考單元為10個(gè)時(shí)，GO-CFAR與OS-CFAR的檢測(cè)概率與目標(biāo)間隔距離的關(guān)系如圖3、圖4所示。

通過(guò)圖中的數(shù)據(jù)，可以得到如下的結(jié)論：

（1）當(dāng)兩個(gè)目標(biāo)之間相距的間隔較近時(shí)，OS-CFAR的檢測(cè)概率要明顯高于GO-CFAR的檢測(cè)概率。這是由于兩個(gè)目標(biāo)的信噪比不同，大的信號(hào)會(huì)使一邊的平均值增大，從而導(dǎo)致整體比較值的變大，這就會(huì)使得小信噪比的目標(biāo)被漏掉。但使用OS-CFAR卻不會(huì)有這種問(wèn)題產(chǎn)生。

（2）當(dāng)兩個(gè)目標(biāo)之間相距的間隔較遠(yuǎn)時(shí)，OS-CFAR與GO-CFAR的對(duì)于相同的兩個(gè)目標(biāo)的檢測(cè)概率基本相同，二者的檢測(cè)性能基本一致。

4 ?兩種CFAR檢測(cè)方法在DSP中的實(shí)現(xiàn)

此文中使用TMS320C6678這款DSP作為CFAR檢測(cè)的處理器。芯片內(nèi)部擁有擁有8個(gè)獨(dú)立的核，是一款運(yùn)算能力極其強(qiáng)大的數(shù)字運(yùn)算芯片[4]。

（1）GO-CFAR DSP實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵點(diǎn)。

為了最大限度地提高計(jì)算效率，GO-CFAR的左、右兩邊比較值C1、C2應(yīng)由劃窗法進(jìn)行求取。即在第一次計(jì)算時(shí)，分別計(jì)算出左邊參考單元的數(shù)據(jù)總和SUM1，與右邊參考單元的數(shù)據(jù)總和SUM2，在之后的計(jì)算中，分別使用SUM1、SUM2減去其最左邊的一個(gè)參考單元數(shù)據(jù)，并加上最右邊的參考單元數(shù)據(jù)，以此進(jìn)行劃窗計(jì)算處理，從而使得整體計(jì)算效率達(dá)到最高。

（2）OS-CFAR DSP實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵點(diǎn)。

OS-CFAR是一種基于排序的檢測(cè)方法，在DSP中，如果頻繁地進(jìn)行數(shù)據(jù)大小比較與排序是十分緩慢的。為了提高計(jì)算效率，在工程運(yùn)用中往往使用簡(jiǎn)易版的OS-CFAR進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。其具體流程為：當(dāng)選定一個(gè)檢測(cè)單元后，分別同左、右兩邊參考單元中每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，統(tǒng)計(jì)總共有多少個(gè)參考單元中的數(shù)據(jù)小于檢測(cè)單元數(shù)據(jù)，當(dāng)統(tǒng)計(jì)的個(gè)數(shù)大于一個(gè)門(mén)限值后，則判斷當(dāng)前的檢測(cè)單元是一個(gè)目標(biāo)，反之則認(rèn)為其不是一個(gè)目標(biāo)。

5 ?結(jié)語(yǔ)

不同的CFAR檢測(cè)方法在不同的檢測(cè)環(huán)境下具有不同的檢測(cè)性能，以此文中的兩種檢測(cè)方法為例，GO-CFAR的多目標(biāo)抗干擾檢測(cè)能力較差，其適用于單目標(biāo)檢測(cè)，但它的檢測(cè)時(shí)間較短，檢測(cè)效率較高。OS-CFAR可以避免多目標(biāo)干擾，檢測(cè)性能整體也不錯(cuò)，但它的檢測(cè)耗時(shí)卻比較長(zhǎng)。因此在實(shí)際工程應(yīng)用中，針對(duì)不同的環(huán)境選擇合適的檢測(cè)方法是十分必要的。

參考文獻(xiàn)

[1] 丁鷺飛，耿富錄.雷達(dá)原理[M].北京：電子工業(yè)出版社，2014.

[2] 何友，關(guān)鍵.雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)與恒虛警處理[M].北京：清華大學(xué)出版社，2011.

[3] 張明友，汪學(xué)剛.雷達(dá)系統(tǒng)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2011.

[4] 王俊，張玉璽.DSP/FPGA嵌入式實(shí)時(shí)處理技術(shù)及應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2015.