一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法技术

本发明专利技术公开了一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法，其思路为：分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗A内雷达回波数据模值的方差和参考滑窗B内雷达回波数据模值的方差；分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的可变性参数、参考滑窗B内雷达回波数据模值的可变性参数和参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值与参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值的比率；进而得到雷达回波数据内杂波的参考电平；设定恒虚警检测门限系数K0，然后将雷达回波数据内杂波的参考电平与K0相乘，若待检测单元内的雷达回波数据模值大于所述得到的乘积值，则表明待检测单元中包含雷达目标；反之待检测单元中没有雷达目标。

Adaptive constant false alarm method for detecting clutter edge radar target

The present invention discloses a kind of adaptive clutter edge detection radar CFAR method, the idea is as follows: the reference value, the sliding window A radar echo data model reference sliding mode, the mean radar echo data window B values within the reference model of radar echo data window A value variance and reference slip the variance of radar echo data in B mode window were calculated; the variability of reference parameters, sliding window A radar echo data model reference sliding mode radar data window B values in the variability of parameters and reference slip mean and parameters of radar echo data in A value test mode window sliding mean radar data model window B in the values of the ratios were calculated; and then obtain the reference level of clutter in radar echo data set; CFAR detection threshold coefficient K0, and then the reference level is multiplied by K0 clutter radar echo data, if the detecting unit The model value of the radar echo data is greater than the obtained product value, indicating that the unit to be detected contains a radar target.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信号处理
，特别涉及一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法，适用于自动选择合适的自适应恒虚警CFAR方法判断杂波均匀性，并最终检测雷达目标。
技术介绍
在非均匀的杂波背景下，根据杂波环境自适应地选取恒虚警CFAR方法能够提高恒虚警CFAR检测的正确率；自适应恒虚警CFAR方法通过拟合参考单元内数据的分布，判断杂波均匀性和杂波边缘位置，选择相适应的CFAR方法。2000年，Michael等人提出可变性指示(VariabilityIndex,VI)方法，通过前、后参考滑窗的参考单元内数据的均值和方差来判断杂波是否均匀；利用前后滑窗中样本的均值比(meanratio,MR)判断前后参考单元分布是否相同；这种方法计算简单，判断杂波背景之后使用相适应的CFAR方法，能够极大提高检测概率，降低虚警。然而，当雷达目标非常接近杂波边缘(位于弱杂波区)，且前后杂波起伏较小时；由于此时可变性指示方法直接选择单元平均选大恒虚警(GO_CFAR)方法，因此对雷达目标的检测概率非常低，尤其是前后强弱杂波平均电平相差较大、雷达目标信杂噪比不大时，检测概率接近为0，该可变性指示方法几乎失效。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提出一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法，该种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法是一种适合杂波边缘目标检测的自适应CFAR方法，并能够提高判断杂波边缘的准确度以及雷达目标在杂波背景下的检测概率。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波数据，所述雷达回波数据包含噪声、杂波和雷达目标，且雷达目标位于杂波边缘；设定雷达回波数据包含L个回波数据，选取其中第i'个回波数据作为待检测单元，并分别在待检测单元两侧分别划分出一段雷达回波数据，划分出的两段雷达回波数据分别包含N'个回波数据，N'<L，N'<i'<L-N'；并且划分出的两段雷达回波数据分别包括第一单侧参考单元、第一单侧保护单元、第二单侧保护单元和第二单侧参考单元，进而依次得到第一单侧参考单元、第一单侧保护单元、待检测单元、第二单侧保护单元和第二单侧参考单元；其中，待检测单元两侧各自包括N个回波数据，分别为第一单侧保护单元中的N个回波数据和第二单侧保护单元中的N个回波数据；第一单侧参考单元包含M1个回波数据，第二单侧参考单元包含M1个回波数据；然后分别将第一单侧参考单元记为参考滑窗A，将第二单侧参考单元记为参考滑窗B，参考滑窗A和参考滑窗B各自包含M1个参考单元，且M1个回波数据与M1个参考单元一一对应；N'＝N+M1，N和M1分别为大于0的正整数；分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗A内雷达回波数据模值的方差和参考滑窗B内雷达回波数据模值的方差；步骤2，根据参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗A内雷达回波数据模值的方差和参考滑窗B内雷达回波数据模值的方差，分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的可变性参数、参考滑窗B内雷达回波数据模值的可变性参数和参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值与参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值的比率；步骤3，分别设定可变性参数门限和均值比率门限，并根据参考滑窗A内雷达回波数据模值的可变性参数、参考滑窗B内雷达回波数据模值的可变性参数和参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值与参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值的比率，得到雷达回波数据内杂波的参考电平；步骤4，设定恒虚警检测门限系数，然后将雷达回波数据内杂波的参考电平与设定的恒虚警检测门限系数相乘，并将得到的乘积与待检测单元内的雷达回波数据模值相比较，若待检测单元内的雷达回波数据模值大于所述得到的乘积值，则表明待检测单元中包含雷达目标；反之若待检测单元内的雷达回波数据模值小于或等于所述得到的乘积值，则表明待检测单元中没有雷达目标。本专利技术的有益效果：本专利技术方法利用了改变参考单元数目前后，参考单元内数据均值变化参数来大致判断杂波边缘位置；与原可变性指示(VI)算法相比，在保持虚警率不变的前提下，能够大大提高雷达目标在杂波边缘位置的检测概率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法流程示意图；图2为使用本专利技术方法进行恒虚警(CFAR)检测时的简单流程示意图；图3为使用本专利技术方法得到雷达回波数据内杂波的参考电平的过程示意图；图4(a)为雷达目标位于弱杂波区时杂波和雷达目标各自的幅度图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图4(b)为图4(a)中方框处的局部放大图；图5(a)为雷达目标位于强杂波区(K分布杂波尺度参数a>1)时杂波和雷达目标各自的幅度图；其中强杂波区为K分布杂波尺度参数a>1的区域；图5(b)为图5(a)中方框处的局部放大图；图6(a)为雷达目标位于弱杂波区且M2＝8时，现有可变性指示算法和本专利技术各自的检测概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图6(b)为雷达目标位于弱杂波区且M2＝16时现有可变性指示算法和本专利技术各自的检测概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图7(a)为雷达目标位于弱杂波区且M2＝8时现有可变性指示算法和本专利技术各自的虚警概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图7(b)为雷达目标位于弱杂波区且M2＝16时现有可变性指示算法和本专利技术各自的虚警概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图8(a)为雷达目标位于强杂波区且M2＝8时现有可变性指示算法和本专利技术各自的检测概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图8(b)为雷达目标位于强杂波区且M2＝16时现有可变性指示算法和本专利技术各自的检测概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图9(a)为雷达目标位于强杂波区且M2＝8时现有可变性指示算法和本专利技术各自的虚警概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图9(b)为雷达目标位于强杂波区且M2＝16时现有可变性指示算法和本专利技术各自的虚警概率分别随目标离杂波边缘距离变化的仿真图；其中弱杂波区为K分布杂波尺度参数a∈[0,1]的区域；图10(a)为雷达目标位于非杂波区且M2＝8时现有可变性指示算法和本专利技术各自的检测概率分别随杂噪比变化的仿真图；其中非杂波区为仅含高斯白噪声、不含杂波的区域；图10(b)为雷达目标位于非杂波区且M2＝16时现有可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波数据，所述雷达回波数据包含噪声、杂波和雷达目标，且雷达目标位于杂波边缘；设定雷达回波数据包含L个回波数据，选取其中第i'个回波数据作为待检测单元，并分别在待检测单元两侧分别划分出一段雷达回波数据，划分出的两段雷达回波数据分别包含N'个回波数据，N'<L，N'<i'<L‑N'；并且划分出的两段雷达回波数据分别包括第一单侧参考单元、第一单侧保护单元、第二单侧保护单元和第二单侧参考单元，进而依次得到第一单侧参考单元、第一单侧保护单元、待检测单元、第二单侧保护单元和第二单侧参考单元；其中，待检测单元两侧各自包括N个回波数据，分别为第一单侧保护单元中的N个回波数据和第二单侧保护单元中的N个回波数据；第一单侧参考单元包含M1个回波数据，第二单侧参考单元包含M1个回波数据；然后分别将第一单侧参考单元记为参考滑窗A，将第二单侧参考单元记为参考滑窗B，参考滑窗A和参考滑窗B各自包含M1个参考单元，且M1个回波数据与M1个参考单元一一对应；N'＝N+M1，N和M1分别为大于0的正整数；分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗A内雷达回波数据模值的方差和参考滑窗B内雷达回波数据模值的方差；步骤2，根据参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗A内雷达回波数据模值的方差和参考滑窗B内雷达回波数据模值的方差，分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的可变性参数、参考滑窗B内雷达回波数据模值的可变性参数和参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值与参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值的比率；步骤3，分别设定可变性参数门限和均值比率门限，并根据参考滑窗A内雷达回波数据模值的可变性参数、参考滑窗B内雷达回波数据模值的可变性参数和参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值与参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值的比率，得到雷达回波数据内杂波的参考电平；步骤4，设定恒虚警检测门限系数，然后将雷达回波数据内杂波的参考电平与设定的恒虚警检测门限系数相乘，并将得到的乘积与待检测单元内的雷达回波数据模值相比较，若待检测单元内的雷达回波数据模值大于所述得到的乘积值，则表明待检测单元中包含雷达目标；反之若待检测单元内的雷达回波数据模值小于或等于所述得到的乘积值，则表明待检测单元中没有雷达目标。...

【技术特征摘要】
1.一种检测杂波边缘雷达目标的自适应恒虚警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取雷达回波数据，所述雷达回波数据包含噪声、杂波和雷达目标，且雷达目标位于杂波边缘；设定雷达回波数据包含L个回波数据，选取其中第i'个回波数据作为待检测单元，并分别在待检测单元两侧分别划分出一段雷达回波数据，划分出的两段雷达回波数据分别包含N'个回波数据，N'<L，N'<i'<L-N'；并且划分出的两段雷达回波数据分别包括第一单侧参考单元、第一单侧保护单元、第二单侧保护单元和第二单侧参考单元，进而依次得到第一单侧参考单元、第一单侧保护单元、待检测单元、第二单侧保护单元和第二单侧参考单元；其中，待检测单元两侧各自包括N个回波数据，分别为第一单侧保护单元中的N个回波数据和第二单侧保护单元中的N个回波数据；第一单侧参考单元包含M1个回波数据，第二单侧参考单元包含M1个回波数据；然后分别将第一单侧参考单元记为参考滑窗A，将第二单侧参考单元记为参考滑窗B，参考滑窗A和参考滑窗B各自包含M1个参考单元，且M1个回波数据与M1个参考单元一一对应；N'＝N+M1，N和M1分别为大于0的正整数；分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗A内雷达回波数据模值的方差和参考滑窗B内雷达回波数据模值的方差；步骤2，根据参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值、参考滑窗A内雷达回波数据模值的方差和参考滑窗B内雷达回波数据模值的方差，分别计算参考滑窗A内雷达回波数据模值的可变性参数、参考滑窗B内雷达回波数据模值的可变性参数和参考滑窗A内雷达回波数据模值的均值与参考滑窗B内雷达回波数据模值的均值的比率；步骤3，分别设定可变性参数门限和均值比率门限，并根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伯孝，刘黛琳，潘孟冠，杨明磊，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61