黃黎平，唐詩(shī)，劉興濤

（1.中國(guó)直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所，江西景德鎮(zhèn)，333000；2.成都凱天電子股份有限公司，四川成都，610031）

0 引言

激光測(cè)速系統(tǒng)利用多普勒效應(yīng)和大氣米散射效應(yīng)進(jìn)行速度參數(shù)的探測(cè)[1]，系統(tǒng)的速度探測(cè)性能會(huì)受到大氣成分、大氣運(yùn)動(dòng)、激光的多路徑傳輸過(guò)程及激光器的相對(duì)強(qiáng)度噪聲和相位噪聲等影響，影響系統(tǒng)高精度探測(cè)的主要因素包括：硬靶干擾、大氣環(huán)境特性干擾及系統(tǒng)自身光電特性干擾等[2～5]。

激光測(cè)速系統(tǒng)有著復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境，又受到自身光電特性干擾，且激光測(cè)速系統(tǒng)探測(cè)到的空速信號(hào)信噪比較低，如果使用固定檢測(cè)閾值或者單一的恒虛警算法，極易對(duì)干擾信號(hào)造成誤檢[6～7]。目前各類型的恒虛警算法應(yīng)用于激光測(cè)速系統(tǒng)中均存在不足，比如單元平均恒虛警算法易將能量較大的激光器強(qiáng)度噪聲誤檢為有效信號(hào)，單元平均取大恒虛警算法會(huì)對(duì)能量較大的干擾信號(hào)附近的微弱信號(hào)造成漏檢。綜上，單一恒虛警檢測(cè)算法易受激光測(cè)速系統(tǒng)干擾信號(hào)的影響，無(wú)法有效檢測(cè)空速信號(hào)[9]。

傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)的主要手段是通過(guò)人工判斷或者設(shè)置固定檢測(cè)閾值，但不同的干擾源具有不同的信號(hào)特性，固定檢查閾值存在局限，需要針對(duì)不同的干擾源設(shè)計(jì)合適的檢測(cè)閾值提高系統(tǒng)對(duì)于目標(biāo)信號(hào)的有效探測(cè)率[10～11]。根據(jù)系統(tǒng)中不同干擾源的信號(hào)特性，本文基于恒虛警（CFAR）檢測(cè)設(shè)計(jì)了一種適用于激光測(cè)速系統(tǒng)的自適應(yīng)CFAR 算法。

1 基本原理

恒虛警（Constant False Alarm Rate，CFAR）檢測(cè)在雷達(dá)數(shù)據(jù)檢測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用，該檢測(cè)算法可以根據(jù)背景噪聲、雜波和干擾信號(hào)自適應(yīng)調(diào)整閾值大小，使虛警概率恒定[1]。根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境和干擾信號(hào)特征選擇不同的恒虛警檢測(cè)器，主要有噪聲恒虛警、單元平均恒虛警、有序恒虛警檢測(cè)器等。單元恒虛警檢測(cè)器作為最常用的恒虛警檢測(cè)器，示意圖如圖1 所示。

圖1 單元恒虛警檢測(cè)器示意圖

CA-CFAR，GO-CFAR 和SO-CFAR 三種檢測(cè)器的檢測(cè)門(mén)限為[2]：

其中kCA、kGO、kSO分別為單元平均恒虛警算法、單元平均取大恒虛警算法、單元平均取小恒虛警算法的乘性因子；VCA、VGO、VSO分別為采用單元平均恒虛警算法、單元平均取大恒虛警算法、單元平均取小恒虛警算法計(jì)算得到的檢測(cè)門(mén)限。在單元恒虛警檢測(cè)器中，檢測(cè)閾值由參考單元的信號(hào)均值和乘性因子k 決定，選擇合適的參考單元、CFAR 類型和乘性因子具有重要意義[3]。

2 算法設(shè)計(jì)

激光測(cè)速數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過(guò)相干探測(cè)鑒頻得到某時(shí)刻整個(gè)電子系統(tǒng)采樣帶寬內(nèi)的散射信號(hào)頻譜，其中包括空速多普勒移頻信號(hào)、直流噪聲信號(hào)、激光器相對(duì)強(qiáng)度噪聲和相位噪聲及干擾物多普勒噪聲信號(hào)等，如圖2 所示。

圖2 激光測(cè)速數(shù)據(jù)系統(tǒng)頻譜信號(hào)示意圖

不同時(shí)刻的干擾信號(hào)具有不同的頻率成分，不能直接對(duì)本底噪聲進(jìn)行抑制。如果使用固定檢測(cè)閾值，極易對(duì)干擾信號(hào)造成誤檢，如圖2 中的激光器強(qiáng)度噪聲和相位噪聲，這兩種噪聲信號(hào)具有較強(qiáng)的能量，容易超過(guò)檢測(cè)閾值，干擾檢測(cè)結(jié)果。為了準(zhǔn)確解算大氣矢量信號(hào)，從信號(hào)頻譜中精確地檢測(cè)出空速多普勒移頻信號(hào)，我們基于恒虛警（CFAR）檢測(cè)原理設(shè)計(jì)了一種用于激光測(cè)速的自適應(yīng)調(diào)整檢測(cè)閾值的算法，設(shè)計(jì)的算法流程如圖3 所示，通過(guò)檢測(cè)單元的變化指數(shù)角系數(shù)Sk=xD-xD-1 自適應(yīng)調(diào)整參考單元與保護(hù)單元的個(gè)數(shù)及選擇CFAR 處理方法。

圖3 一種自適應(yīng)CFAR 檢測(cè)流程圖

S1：對(duì)激光測(cè)速數(shù)據(jù)系統(tǒng)取得的頻譜數(shù)據(jù)，采用漢明窗函數(shù)對(duì)頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波，其窗口長(zhǎng)度為激光測(cè)速數(shù)據(jù)系統(tǒng)輸出頻譜數(shù)據(jù)總的單元個(gè)數(shù)除以100 后取整，該步驟可以有效去除隨機(jī)噪聲點(diǎn)。

S2：本文假設(shè)左右參考單元窗長(zhǎng)都為10 個(gè)單元，左右保護(hù)單元都為2 個(gè)，根據(jù)濾波后的頻譜數(shù)據(jù)滑窗計(jì)算每個(gè)檢測(cè)單元的角系數(shù)指標(biāo)Sk。

S3：將角系數(shù)指標(biāo)Sk與閾值Ts和Tg（Tg>Ts）進(jìn)行判斷，根據(jù)判斷結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)的處理方法得到各時(shí)刻的對(duì)應(yīng)檢測(cè)門(mén)限，檢測(cè)門(mén)限的計(jì)算見(jiàn)公式1。如果SkTg，為了降低系統(tǒng)對(duì)于干擾信號(hào)的虛假概率，采用GO-CFAR 檢測(cè)器，即檢測(cè)單元的變化指數(shù)大于第二閾值Tg，則采用單元平均取大恒虛警算法，保護(hù)單元個(gè)數(shù)增加1 個(gè)，參考單元的個(gè)數(shù)減少9 個(gè)的方式調(diào)整保護(hù)單元與參考單元的個(gè)數(shù)。

S4：將每個(gè)檢測(cè)單元與對(duì)應(yīng)檢測(cè)門(mén)限進(jìn)行比較，當(dāng)檢測(cè)單元數(shù)值大于步驟S3 中的檢測(cè)門(mén)限時(shí)，判斷為空速信號(hào)。

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證算法對(duì)空速信號(hào)探測(cè)的準(zhǔn)確性，將激光測(cè)速系統(tǒng)進(jìn)行飛行試驗(yàn)，對(duì)取得的頻譜信號(hào)進(jìn)行分析，得出每時(shí)刻的真空速，最終對(duì)比系統(tǒng)輸出的真空速數(shù)據(jù)與GPS 速度動(dòng)態(tài)變化的一致性。激光測(cè)速系統(tǒng)安裝如圖4 所示。

圖4 激光測(cè)速數(shù)據(jù)系統(tǒng)機(jī)上安裝

激光測(cè)速系統(tǒng)飛行試驗(yàn)取得的頻譜如圖5(a)所示，圖中綠色實(shí)線表示待測(cè)信號(hào)，紅色虛線表示本文提出的自適應(yīng)CFAR 算法取得的檢測(cè)閾值，藍(lán)色點(diǎn)劃線表示使用傳統(tǒng)的CA-CFAR 算法得到的檢測(cè)閾值。將頻譜目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行局部放大，如圖5(b)所示，圖中紅色空心圓圈表示使用自適應(yīng)CFAR 算法檢測(cè)到的有效峰值，藍(lán)色星點(diǎn)表示CA-CFAR 算法檢測(cè)到的有效峰值。可以看出傳統(tǒng)的CA-CFAR 算法抗環(huán)境干擾能力差，會(huì)將具有較高能量的激光器強(qiáng)度噪聲干擾信號(hào)誤檢為有效信號(hào)。

圖5 激光測(cè)速系統(tǒng)試飛試驗(yàn)算法對(duì)比（誤檢）

另一時(shí)刻的激光測(cè)速系統(tǒng)飛行試驗(yàn)取得的頻譜如圖6(a)所示，該時(shí)刻激光器相位噪聲信號(hào)頻譜成分與圖5(a)中的相位噪聲信號(hào)不同，但無(wú)論是自適應(yīng)CFAR 算法還是CACFAR 算法取得的檢測(cè)閾值都能隨著干擾信號(hào)不同而自主調(diào)整檢測(cè)閾值，驗(yàn)證了CFAR 檢測(cè)在復(fù)雜環(huán)境中的性能優(yōu)勢(shì)。將頻譜目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行局部放大，如圖6(b)所示，可以看出當(dāng)?shù)托旁氡鹊挠行盘?hào)在能量較強(qiáng)的干擾信號(hào)附近時(shí)， CACFAR 檢測(cè)容易出現(xiàn)漏檢。使用利用角系數(shù)的自適應(yīng)CFAR算法能提高信號(hào)的有效探測(cè)率。

圖6 激光測(cè)速系統(tǒng)試飛試驗(yàn)算法對(duì)比（漏檢）

比較采用自適應(yīng)CFAR 算法與CA-CFAR 算法在系統(tǒng)不同信噪比條件下的數(shù)據(jù)檢測(cè)率結(jié)果，如圖7 所示，圖中藍(lán)色實(shí)線表示自適應(yīng)CFAR 算法的檢測(cè)概率，紅色虛線表示CACFAR 算法的檢測(cè)概率。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，自適應(yīng)CFAR 算法在信號(hào)低信噪比時(shí)比CA-CFAR 算法有更高的檢測(cè)概率，即使在信號(hào)信噪比為0.5 的情況下也具有45%的檢測(cè)概率，整體性能優(yōu)于傳統(tǒng)的CFAR 算法。

圖7 自適應(yīng)CFAR 算法和CA-CFAR 算法性能對(duì)比

使用自適應(yīng)CFAR 算法對(duì)激光測(cè)速系統(tǒng)試飛頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行空速信號(hào)檢測(cè)，根據(jù)頻譜數(shù)據(jù)解算出飛機(jī)真空速，探測(cè)結(jié)果與GPS 數(shù)據(jù)變化吻合，如圖8 所示，圖中藍(lán)色點(diǎn)線表示GPS 輸出的地速信號(hào)，綠色點(diǎn)線表示激光測(cè)速系統(tǒng)輸出的真空速，紅色虛線表示飛機(jī)飛行高度。

圖8 激光測(cè)速系統(tǒng)解算真空速與GPS 速度對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于單元平均恒虛警檢測(cè)器，提出一種用于激光測(cè)速系統(tǒng)的自適應(yīng)CFAR 檢測(cè)算法，并給出了算法流程。對(duì)激光測(cè)速數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，利用角系數(shù)對(duì)算法中的參考單元和保護(hù)單元進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，此算法用于一維的頻譜信號(hào)檢測(cè)，相較于傳統(tǒng)的CFAR 算法檢測(cè)，降低了系統(tǒng)的誤檢、漏檢概率，有效地提高了信號(hào)檢測(cè)率，特別增加了信噪比小于1.5dB 時(shí)的探測(cè)概率。后續(xù)將對(duì)自適應(yīng)CFAR 進(jìn)一步優(yōu)化，推廣應(yīng)用于激光測(cè)速系統(tǒng)二維數(shù)據(jù)信號(hào)探測(cè)。