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        一種彈載雷達(dá)末段跟蹤C(jī)FAR檢測方法研究與實(shí)現(xiàn)*

        2021-03-16 09:22:04
        艦船電子工程 2021年2期
        關(guān)鍵詞:檢測方法

        (中國西南電子技術(shù)研究所 成都 610036)

        1 引言

        隨著雷達(dá)技術(shù)不斷革新,彈載雷達(dá)提供高分辨距離-多普勒圖像,更明顯體現(xiàn)出目標(biāo)特性,便于目標(biāo)檢測,同時(shí)高分辨圖像也給數(shù)據(jù)處理帶來挑戰(zhàn),更高的分辨率也意味著更大的數(shù)據(jù)量。由于彈載雷達(dá)高速運(yùn)動(dòng),對數(shù)據(jù)更新率高要求,快速準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測尤為關(guān)鍵。彈載雷達(dá)導(dǎo)引頭在距離-多普勒圖像中一般采用CFAR檢測算法,CFAR檢測技術(shù)能夠在時(shí)變的背景雜波噪聲環(huán)境下保持一定的虛警率[1~3]。傳統(tǒng)CFAR檢測方法針對高分辨一維距離像數(shù)據(jù)采用左右線性滑窗檢測,針對距離-多普勒二維圖像數(shù)據(jù)采用矩形滑窗檢測[4]。

        目標(biāo)檢測是雷達(dá)技術(shù)的重點(diǎn),一直以來都被廣泛研究。張倩[5]等研究了對SAR圖像的自適應(yīng)窗口快速CFAR檢測器。艾加秋[6]等研究了對SAR圖像的雙參數(shù)CFAR艦船檢測算法。Smith M E和Varshney P K提出可變性指示CFAR(VI-CFAR)智能處理框架[7]。文獻(xiàn)[8]提出的一種基于改進(jìn)CFAR的檢測算法對SAR圖像進(jìn)行海面溢油快速檢測。文獻(xiàn)[9]和文獻(xiàn)[10]提出一種復(fù)合高斯分布下適用于高分辨SAR圖像的快速CFAR算法。徐晶[11]提出一種用于SAR圖像目標(biāo)檢測的模糊CAFR算法。這些方法主要針對目標(biāo)測量參數(shù)更新率要求不高的機(jī)載或地面雷達(dá)目標(biāo)檢測。實(shí)現(xiàn)方面,趙冰等[12]在FPGA上實(shí)現(xiàn)GO-CFAR檢測器,F(xiàn)PGA雖能減小處理時(shí)間,但不夠靈活,不易調(diào)試修改。雷達(dá)信號處理一般采用通用DSP處理器,通用DSP芯片具有開發(fā)簡便、使用靈活的優(yōu)點(diǎn),但處理速度相對較低,很難保證信號處理的實(shí)時(shí)性。

        本文從提高處理效率角度出發(fā),提出了一種距離、多普勒兩個(gè)維度聯(lián)合目標(biāo)檢測的雙門限CFAR檢測方法。該方法具有傳統(tǒng)二維CFAR檢測的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)降低了運(yùn)算復(fù)雜度,提升了DSP處理效率。

        2 改進(jìn)的CFAR檢測方法

        恒虛警檢測是雷達(dá)目標(biāo)檢測的基本方法,彈載雷達(dá)導(dǎo)引頭末段跟蹤時(shí)接收數(shù)據(jù)多為距離-多普勒圖像,典型單脈沖跟蹤末段距離-多普勒圖像如圖1所示。

        圖1中,橫向表示散射點(diǎn)所在距離單元,縱向表示散射點(diǎn)所在多普勒單元。雷達(dá)目標(biāo)檢測,即對圖1中散射點(diǎn)進(jìn)行逐一判斷,通過統(tǒng)計(jì)待檢測點(diǎn)周邊信號能量,計(jì)算檢測閾值K,待檢測點(diǎn)能量與閾值K進(jìn)行比較,大于K時(shí)判為亮像素點(diǎn),反之為噪聲或雜波,典型距離-多普勒圖像CFAR檢測方法示意圖如圖2所示。

        圖2 典型二維CFAR檢測

        圖2中,圓點(diǎn)為待檢測點(diǎn),待檢測點(diǎn)周圍為保護(hù)單元,保護(hù)單元外側(cè)為參考單元。

        CFAR檢測門限計(jì)算公式如下:

        式(1)中,K為檢測門限,T為標(biāo)稱化因子,Ai為參考單元內(nèi)信號能量,P為虛警概率,N為參考單元點(diǎn)數(shù)。式(1)和式(2)中的主要運(yùn)算量集中在式(1)中的∑Ai計(jì)算。

        通過分析回波特性,待檢測點(diǎn)周邊雜波能量主要分布于所在距離單元兩側(cè)及所在多普勒單元兩側(cè),為降低運(yùn)算量,設(shè)計(jì)改進(jìn)的二維CFAR檢測方法,示意圖如圖3所示。

        圖3 改進(jìn)的二維CFAR檢測

        改進(jìn)二維CFAR檢測門限計(jì)算同式(1)和式(2),保護(hù)窗和參考窗參數(shù)與改進(jìn)前相同,參考單元選取圖3中灰色部分。

        距離向參考單元寬度為W,多普勒向參考單元寬度為H,距離向保護(hù)單元寬度為WP,多普勒向保護(hù)單元為HP,與傳統(tǒng)方法相比,改進(jìn)的CFAR檢測算法單點(diǎn)檢測時(shí),減少的運(yùn)算量為(2W+1)×(2H+1)-(2WP+1)×(2HP+1)-(2W+2H)個(gè)復(fù)數(shù)計(jì)算功率累加求和。對距離-多普勒圖像逐像素點(diǎn)檢測時(shí),運(yùn)算量減少非??捎^。

        3 算法仿真與實(shí)現(xiàn)分析

        3.1 算法仿真

        為了驗(yàn)證算法性能,采用相同的數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)和改進(jìn)的CFAR檢測方法進(jìn)行了仿真,典型距離-多普勒圖像檢測效果如圖4所示。

        圖4 檢測效果對比

        圖4給出了典型距離-多普勒圖像傳統(tǒng)和改進(jìn)二維CFAR算法檢測效果圖,圖中中心位置亮像素點(diǎn)為地面停放的車輛目標(biāo),兩種方法檢測效果相同。

        為了驗(yàn)證算法魯棒性,對掛飛數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,檢測結(jié)果如表1所示。

        表1 掛飛數(shù)據(jù)處理結(jié)果統(tǒng)計(jì)

        由表1統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)中目標(biāo)散射點(diǎn)檢測結(jié)果可得,改進(jìn)的CFAR檢測方法目標(biāo)散射點(diǎn)漏檢概率為0,虛警概率約為2.19%。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,改進(jìn)的CFAR檢測性能與傳統(tǒng)方法基本一致,雖產(chǎn)生了一定的虛警,但對目標(biāo)跟蹤結(jié)果并無影響,圖5、圖6、圖7給出了目標(biāo)參數(shù)(距離、方位角、俯仰角)測量結(jié)果對比。

        圖5 距離測量及誤差

        圖7 俯仰角測量及誤差

        經(jīng)統(tǒng)計(jì),與傳統(tǒng)二維CFAR檢測相比,改進(jìn)的CFAR檢測方法引入測量誤差相比指標(biāo)要求:距離測量誤差為4.74%,方位角測量誤差為0.13%,俯仰角測量誤差為0.6%。改進(jìn)的CFAR檢測方法帶來的測量誤差遠(yuǎn)低于指標(biāo)要求,可以忽略。

        3.2 實(shí)時(shí)性分析

        為了驗(yàn)證改進(jìn)CFAR算法的實(shí)時(shí)性,在TMS320C6678DSP平臺設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了兩種CFAR檢測方法。硬件板卡由一片K7 FPGA、一片TMS320C6678DSP、2片 S29GL512P13FFIV10 FLASH、4片IS43TR16256A X4 DDR3、接口電路、時(shí)鐘電路、遙測圖像LVDS電路和電源管理模塊構(gòu)成。平臺硬件電路結(jié)構(gòu)框圖如圖8所示。

        圖8 硬件電路結(jié)構(gòu)框圖

        TMS320C6678是業(yè)界目前最高性能的定、浮點(diǎn)DSP,它采用KeyStone多核體系結(jié)構(gòu),內(nèi)部集成8個(gè)最新的C66×DSP內(nèi)核。設(shè)計(jì)中充分利用其8個(gè)內(nèi)核,通過配置IPC中斷實(shí)現(xiàn)多核同步控制。系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用Core0作為輸入輸出核,接收距離-多普勒圖像數(shù)據(jù),Core1作為流程控制并完成運(yùn)算量較小主核任務(wù)處理,Core2-Core7接收任務(wù)分配,完成多核并行的CFAR檢測處理。各核間功能劃分明確,核間耦合較小,便于程序移植和調(diào)試,圖9給出了多核并行實(shí)現(xiàn)CFAR檢測算法。

        圖9 多核并行實(shí)現(xiàn)CFAR檢測算法

        為了驗(yàn)證算法時(shí)效性,對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,平均處理時(shí)間如表2所示。

        表2 算法實(shí)效性對比

        由表2可知,與傳統(tǒng)CFAR檢測方法相比,改進(jìn)后CFAR檢測算法處理時(shí)間由43.27ms縮短為13.76ms,處理效率提升約68.19%。

        4 結(jié)語

        本文針對彈載導(dǎo)引頭距離-多普勒圖像CFAR檢測時(shí)效性問題,提出改進(jìn)的二維CFAR檢測方法,該方法在保證檢測性能前提下,有效降低了運(yùn)算量。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)二維CFAR檢測方法相比,目標(biāo)檢測性能基本一致,散射點(diǎn)檢測虛警率約為2.19%;大幅降低了目標(biāo)檢測處理時(shí)間,目標(biāo)檢測時(shí)間由43.27ms縮短為13.76ms,處理效率提升約68.19%。該方法已通過某項(xiàng)目試驗(yàn)驗(yàn)證,滿足彈載雷達(dá)目標(biāo)檢測性能和處理時(shí)間指標(biāo)要求,可推廣應(yīng)用于處理效率要求較高的實(shí)際彈載雷達(dá)系統(tǒng)中。

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