王兆鋒

摘要：微波對(duì)射雷達(dá)抗干擾能力強(qiáng)、覆蓋范圍廣，在安防周界防護(hù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。由于微波波束寬的特點(diǎn)，微波覆蓋范圍內(nèi)樹木等的晃動(dòng)容易引起雷達(dá)的虛警。傳統(tǒng)的算法是基于當(dāng)前接收信號(hào)的能量變化與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較來判定是否有目標(biāo)入侵，但在覆蓋范圍內(nèi)有樹木等影響的場(chǎng)景效果不佳。文章提出一種基于置信度預(yù)測(cè)的對(duì)射雷達(dá)檢測(cè)算法，通過歷史數(shù)據(jù)的積累，預(yù)測(cè)當(dāng)前接收能量的置信度區(qū)間，判斷當(dāng)前實(shí)際接收能量是否在置信度區(qū)間以及當(dāng)前能量值的離散程度是否超出閾值來判斷入侵事件。經(jīng)過數(shù)據(jù)采集驗(yàn)證，該算法對(duì)覆蓋范圍內(nèi)樹木的影響抑制效果大大提升。

關(guān)鍵詞：微波對(duì)射雷達(dá)；安防周界；置信度預(yù)測(cè)；算法優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TN953? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

微波雷達(dá)以其出色的低功耗以及卓越的抗干擾能力在安防等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用［1］。小巧的尺寸、經(jīng)濟(jì)的成本以及高可靠性等特點(diǎn)，使得微波雷達(dá)在惡劣環(huán)境下進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)［2-3］。其中，微波對(duì)射雷達(dá)由1臺(tái)發(fā)射雷達(dá)和1臺(tái)接收雷達(dá)組成，有入侵事件的時(shí)候，接收雷達(dá)接收到的微波信號(hào)會(huì)發(fā)生變化，通過判斷接收到的信號(hào)的變化特征可以輸出報(bào)警信息。傳統(tǒng)的思想是基于歷史數(shù)據(jù)的變化設(shè)置判定閾值，但是對(duì)環(huán)境、天氣等的普適性較差。為優(yōu)化雷達(dá)的報(bào)警效果，國(guó)內(nèi)外也提出提高普適性的算法，李廣柱［4］提出了基于遞歸最小二乘法優(yōu)化降水天氣對(duì)雷達(dá)算法的影響。本文提出一種基于置信度預(yù)測(cè)的算法，抑制覆蓋范圍內(nèi)樹木的影響帶來的虛警。

1 微波對(duì)射雷達(dá)測(cè)量原理

在微波對(duì)射雷達(dá)中，電磁波信號(hào)遇到入侵目標(biāo)的遮擋或者傳播路徑的變化，導(dǎo)致接收雷達(dá)側(cè)接收到的電磁波強(qiáng)度發(fā)生變化或發(fā)生擾亂型波動(dòng)，通過相關(guān)的算法處理，可以判斷入侵行為，算法結(jié)果通過上位機(jī)軟件輸出或者聯(lián)動(dòng)報(bào)警器報(bào)警［5］。其檢測(cè)原理如圖1所示。

由于雷達(dá)發(fā)射天線及接收天線的方向性，會(huì)在空間形成一個(gè)對(duì)稱的紡錘體包絡(luò)區(qū)域，具體表現(xiàn)為中間胖兩邊瘦的一個(gè)立體防護(hù)區(qū)域。當(dāng)使用環(huán)境有水泥地面、鐵欄桿、柵欄、樹木等影響因素時(shí)，接收雷達(dá)除了接收到發(fā)射雷達(dá)直線傳播過來的電磁波以外，還會(huì)接收到多徑折射的電磁波信號(hào)。因此，當(dāng)入侵人員入侵防護(hù)區(qū)域時(shí)，除了遮擋直線傳播的電磁信號(hào)之外，可能還會(huì)改變多徑折射信號(hào)的變化。另外，入侵目標(biāo)的不同位置、截面積影響信號(hào)變化程度也不同。同樣的截面積，越靠近中軸線引起的變化越強(qiáng)；同樣的位置，截面積越大對(duì)信號(hào)的影響越強(qiáng)。

典型的入侵事件信號(hào)變化為：無(wú)入侵時(shí)，信號(hào)會(huì)有緩慢的漂移；有入侵時(shí)，在邊緣進(jìn)入防護(hù)區(qū)域時(shí)其均值無(wú)明顯變化，但波動(dòng)明顯變大，入侵防護(hù)區(qū)域接近中線時(shí)，信號(hào)幅度均值及波動(dòng)都發(fā)生較大變化，離開中軸線后基本會(huì)形成一個(gè)與上述對(duì)稱的波形。

2 改進(jìn)的算法流程

本文基于傳統(tǒng)的對(duì)射雷達(dá)算法，提出一種低成本的優(yōu)化算法，用于降低安防周界應(yīng)用的誤報(bào)率及漏報(bào)率。算法流程如圖2所示。

（1）雷達(dá)參數(shù)的初始化。初始化的信息包含時(shí)鐘、中斷、算法參數(shù)等。

（2）雷達(dá)上電后，獲取雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)運(yùn)算，并通過統(tǒng)計(jì)分析記錄當(dāng)前背景的特征。

（3）判斷是校準(zhǔn)模式還是判斷模式。校準(zhǔn)模式下雷達(dá)會(huì)一直采集背景數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算分析，并更新歷史背景特征數(shù)據(jù)；判斷模式下雷達(dá)進(jìn)入預(yù)測(cè)和判定計(jì)算。

（4）根據(jù)預(yù)測(cè)置信度及離散度，判定當(dāng)前采集數(shù)據(jù)的特征是否入侵事件。

具體算法執(zhí)行過程舉例如圖3所示，在7.72 s之前為上電采集背景信息段，7.72 s之后進(jìn)入判斷模式，7.72～17.19 s沒有目標(biāo)入侵，滑窗更新背景，17.19 s后目標(biāo)入侵，停止滑窗更新背景，并根據(jù)算法判定目標(biāo)入侵。

其中，目標(biāo)判定算法中，采集的信號(hào)特征接近正態(tài)分布，假設(shè)歷史滑窗數(shù)據(jù)塊為d1［x1…xm］， d2［xm+1…x2m］，…，dn［x（n-1）m+1…xnm］，每個(gè)數(shù)據(jù)塊xn均值為：

xn=1m∑mi=1xi

其中，xi為數(shù)據(jù)塊內(nèi)通過其特征去除極值及異常值的數(shù)據(jù)，m為參與運(yùn)算的點(diǎn)數(shù)，n為總的數(shù)據(jù)塊數(shù)量。

離散度θn為：

θn=1m∑mi=1（xi-x）2

預(yù)測(cè)樣本值y為：

y=1n∑ni=1xi

預(yù)測(cè)樣本離散度θ′為：

θ′=1n∑ni=1θi

置信區(qū)間可以通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布臨界值z(mì)α/2來構(gòu)造。這個(gè)臨界值對(duì)應(yīng)于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線下面積為1-zα/2的點(diǎn)，其中，α是顯著性水平。設(shè)定置信水平為x，因此，顯著性水平α=1-x，并且需要考慮雙尾檢驗(yàn)，每個(gè)尾部的概率為α/2=（1-x）/2。置信區(qū)間的下限l和上限u分別為：

l=y-zα/2×θ′

u=y+zα/2×θ′

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文驗(yàn)證算法效果，所使用的微波對(duì)射雷達(dá)總體參數(shù)如下。

（1）發(fā)射調(diào)頻波形：方波調(diào)制；

（2）中心頻率：24 GHz；

（3）發(fā)射功率：10 dbm；

（4）發(fā)射天線尺寸：4×4；

（5）接收天線尺寸：4×4。

選取50 m的典型真實(shí)應(yīng)用的安裝場(chǎng)景，檢測(cè)區(qū)域有樹木及墻體柵欄，進(jìn)行100次入侵實(shí)驗(yàn)檢測(cè)并架設(shè)72 H誤報(bào)統(tǒng)計(jì)。

在采集的數(shù)據(jù)中，截取典型的20 m及50 m的檢測(cè)結(jié)果如圖4—5所示。

檢測(cè)率統(tǒng)計(jì)如表1所示。通過統(tǒng)計(jì)對(duì)比較傳統(tǒng)算法，效果有明顯提升。

4 結(jié)語(yǔ)

傳統(tǒng)的算法是基于當(dāng)前接收信號(hào)的能量變化與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較來判定是否有目標(biāo)入侵，但在覆蓋范圍內(nèi)有樹木等影響的場(chǎng)景效果不佳。本文基于傳統(tǒng)的算法，提出一種基于置信度預(yù)測(cè)的對(duì)射雷達(dá)檢測(cè)算法，用于覆蓋范圍內(nèi)有樹木等影響的場(chǎng)景。本文研究了中進(jìn)程對(duì)射雷達(dá)的應(yīng)用，對(duì)于遠(yuǎn)程超過100 m以上的復(fù)雜場(chǎng)景，由于覆蓋范圍非常廣，需要進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

［1］遲博恩.基于FMCW雷達(dá)的多目標(biāo)測(cè)距與定位系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn)［D］.成都：電子科技大學(xué)，2020.

［2］楊俊杰.毫米波安防雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法研究［D］.成都：電子科技大學(xué)，2022.

［3］陳思程.毫米波雷達(dá)和視頻聯(lián)合處理系統(tǒng)在安防中的應(yīng)用研究［D］.廈門：廈門大學(xué)，2019.

［4］李廣柱.基于遞歸最小二乘的微波對(duì)射雷達(dá)信號(hào)處理算法［J］.長(zhǎng)沙大學(xué)學(xué)報(bào)，2023（2）：1-5.

［5］盧曉旭，魏金光，周斐.雷達(dá)安防軟件設(shè)計(jì)［J］.電聲技術(shù)，2023（11）：97-100.

（編輯 王雪芬）

Detection algorithm for opposing radar based on confidence prediction

WANG? Zhaofeng

（Linyi New Smart City Operation Co.， Ltd.， Linyi 276000， China）

Abstract：? Microwave opposing radar is widely used in the field of security perimeter protection due to its strong anti-interference ability and wide coverage range. Due to its wide beam width， the shaking of trees and other objects within te coverage range can easily cause false alarms in the radar. Traditional algorithms compare the energy changes of the current received signal with the set threshold to determine whether there is target intrusion. However， the effect is not good in scenarios with trees and other objects within the coverage range. This article proposes a confidence based detection algorithm for target radar， which predicts the confidence interval of the current received energy through the accumulation of historical data. It determines whether the actual received energy is within the confidence interval and whether the dispersion of the current energy value exceeds the threshold to determine the intrusion event. After data collection and verification， this algorithm has greatly improved its impact suppression effect on trees within the coverage area.

Key words： microwave targeting radar; security perimeter; confidence prediction; algorithm optimization