张 宇，宋 路

（长春理工大学电子信息工程学院，长春 130022）

宽带雷达检测算法研究

张 宇，宋 路

（长春理工大学电子信息工程学院，长春 130022）

宽带雷达，以其具有高分辨率特性在现代战争中占有越来越重要地位，主要应用于火控雷达、警戒、引导、制导等雷达技术上，随着其应用越加广泛对检测技术需求与日俱增，宽窄带检测技术不同，传统算法工作量不适用实际。对宽带雷达传统检测算法研究并进行仿真性能分析，包括径向积累检测算法研究及仿真性能分析，广义似然比检测算法研究及仿真性能分析，M／N检测算法研究及性能分析。

宽带雷达；检测算法；径向积累；广义似然比；M／N

0 引言

宽带雷达目标检测是基于宽带雷达特点和传统雷达检测技术而形成的一种检测方法，其特点是利用了与发射信号和目标本身相关的宽带雷达回波信号。宽带雷达能探测到一些小目标，比如丛林中的目标，而窄带雷达不具备这样的分辨率，很多国家对雷达波形展开试验。在宽带雷达技术中，检测技术是其关键技术，而这一方面，我们研究的却很少，所有有关于宽带雷达的目标检测技术研究有着尤为关键的意义，这项技术不仅显示了一个国家雷达技术的理论高度和技术水平，更关系到国家的国防安全。

雷达技术层面一个重要的技术指标是雷达的带宽，雷达带宽的衡量标准是工作频率，我们按照雷达的工作频率分为超宽带雷达、宽带雷达、窄带雷达。不同工作频率有着各自特点，但综合比较宽窄带雷达，它们在精确度上存在差异，宽带雷达可以准确地实现目标分类和识别，明显提高了雷达对杂波中目标的检测能力，能够迅速捕捉到战场上的信息，对有用目标探测分析、匹配环境、去除噪声影响，极大地提高了探测的准确度。又由于带宽特性，宽带雷达含有丰富目标信息，从而不易遗漏。故在现在战场环境下，宽带雷达有其必不可缺的用武之地，其实用价值越来越受到广泛推广。

1 最佳检测算法

对于宽带雷达的定义，主要根据式（1）得出，规定雷达的带宽η：

式中：f0为载波频率；Δf为瞬时带宽。

雷达体制中当η在0.01和0.25之间时，称此雷达为宽带雷达，当η在大于0.25的范围内，称此雷达为超宽带雷达。

窄带雷达中，一切目标看做为点，因为目标的大小和距离分辨单元相比要小得多。而响应的信号模型可以看做为冲激响应，可用卷积表示r＝s＊h。换句话说就是窄带雷达回波信号与发射信号是相关的，而宽带雷达则不是，所以宽窄带雷达在高斯背景下关于最佳匹配接收方面有不同性质，对于窄带雷达，发射和接收相匹配，对于宽带雷达，接收不仅要匹配发射还要匹配于目标本身，他们的关系如图1。

图1 宽带雷达匹配过程图

实际具体需要对单脉冲做匹配滤波，然后再对所有具体点做相干积累，需要积累前的输出做相位补偿。如图2所示。

由于每个接头的目标姿态和加权因子，雷达系统多重原因相关，大体都是没有规律的未知量，所以上述最佳接收机只是相对理想的信号处理结构，并非实际应用，但我们需在理想接收机的基础上进行研究，以此作为与其他检测算法进行比较的对比对象。这样便可以更直观地观察到其他检测算法的优缺点和相对比的特点。在现实情况中，我们按照目标特性选择不同检测算法。

图2 多脉冲匹配积累过程图

2 径向积累检测算法

算法原理：此算法是对横向径向单元进行积累。其原理是分布在不同的距离单元的散射中心，其能量是横向积累的，那么我们可以估计目标所占据的距离单元数量选则M大小进行积累。窗口的长度可以选择和目标的估计尺寸相同，滑动步长则可在规定范围内取值相对大些。单脉冲宽带回波如下：

3 M／N检测算法

算法原理：M／N为双门检测算法，顾名思义，2个门限值是其检测原理，实际上，它是借鉴传统的二进制方法对待检窗口进行检测的思想。分为2个门限分别如下：

第一门限是为了获得强散射中心数量和方位。

第二门限为确定是否存在真实目标，我们设定强散射中心数量M为门限值，那么当探测到单元中强散射中心数目大于等于M值，这时确定为发现目标。

虚警概率和检测概率是有双门限共同确定的，我们用字母T和M分别表示第一门限和第二门限。

双门限在检测工作过程中是配合的，第一门限在发现目标确定目标强散射中心的数量上可能由于设定门限的高低而造成检测过程中的虚警和漏警，此时第二门限的提高有利于降低这种概率。双门限最终检测虚警概率Pf如下：

式中Pfcell为T门限虚警概率。

我们可以根据此公式来选取第一门限和第二门限值，具体方法是：我们先估计强散射点数目，选取小于此值但接近此值的数为第二门限值，由第二门限值已知后再根据公式来确定第一门限值。

4 广义似然比（GLRT）检测算法

4.1 算法原理

通过对广义似然比检测算法进行研究，并且在其基础上设计出了很多新的检测方法，实际上广义似然比检测算法就是对多脉冲回波进行积累，我们已经证实了在高斯背景下，广义似然比的性能非常好，但却不是最佳检测算法。下面我们对高斯背景下的宽带雷达广义似然比算法进行讨论研究。

4.2 回波模型

4.3 杂波模型

通过观察其为复合型杂波，其中sr为speckle分量，那么设sr－CN（0，M）即零均值分布，τr为texture分量，其值是随机的变量，此时可以设定在多脉冲情况下其为定值，那么当M＝I杂波协方差矩阵时。即可以得出单元杂波的概率密度函数为：

我们知道多普勒扩展和距离扩展为目标回波扩展，那么我们就不仅要有其一，要两者都要考虑，那么我们设Pr为每个距离单元所具有散射中心的数量，那么这时我们知道多普勒值则是已知确定。现在的回波则为距离单元回波，如下：

Er＝UrSrVHr，br与ar对应，其为确定的。另外，pr＜N，r＝1…L，并且在确定N内保持不变，这是根据检测算法设计理论要求而制定。

5 宽带雷达目标检测算法比较

和传统窄带雷达相比，宽带雷达的目标回波的变化是质的，点目标回波不再属于其特征。窄带信号目标的接收信号与接收回波波形是相似的，单次回波检测是经典的随机信号参量信号检测的范畴。宽带存在的时候，目标变为扩展目标，在一维距离像（HRRP）上，单次目标回波具有强散射中心的特性，整个目标回波具有不确定的波形，已知波形含随机参量的回波信号检测理论与确知回波信号的匹配滤波器理论都属于经典的能量积累检测理论的内容。

宽带雷达在高斯杂波存在的情况下，只有同时匹配发射信号与目标，才能够获得最佳匹配接收。可是，最佳匹配滤波接收只是处于一种理想的状态，这主要是由于和目标匹配在现实中具有很大的难度，其在现实中，只能够作为分析检测算法性能的比对对象，进而能够直观地认识检测算法的性能。根据仿真验证，在高斯背景杂波的条件下，当信杂比达到12dB的时候，宽带单脉冲才能够和滤波检测达到最佳的状况。这一结论同样被窄带单脉冲匹配滤波检测验证。

作为一种能量检测算法，在一维距离像内，扩展目标强散射中心能量进行检测是径向积累检测算法的主要内容，检测的方法包括模平方积累与有幅值积累，分别和两种检测算法相对应。

M／N检测算法的基础是多散射中心，属于联合检测方法，第一步是为了得到强散射中心的位置与数目，检测HRRP，接着，根据扩展目标的相关信息，对目标的有无进行判断。

6 结语

本文通过对各种检测算法的分析和仿真，得出其各自特点，首先研究了径向积累检测算法，其结构简单，原理是对一维能量直接进行积累检测，而双门限是在其基础上通过先确定M值再取得T值后，在二维门限中进行积累。两种方法都具有简单的结构，容易实现。通过各种杂波对比，双门限具有相对径向积累更好的检测性能。但不同的M／T选择会对其算法检测性能的稳定性造成影响。GLRT检测算法在多种文献中引用，它实际上是运用目标上的能量积累来达到对信噪比的提高，所以它的检测性能相比于单元GLRT更上一层台阶。脉冲数量的降低，目标在长度上失衡，杂波尖锐度降低等等这些因素使得GLRT检测算法性能降低。此外，从以上各种分析和仿真结果上我们可以看出，宽带GLRT要优于窄带相干检测算法的检测性能。但是这种检测算法结构非常复杂，运算和应用只存在于理论上，实际上却很少应用。

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Study on broadband radar detection algorithm

ZHANG Yu，etc.
（School of Electronic Information Engineering，
Changchun University of Science and Technology，Changchun130022，China）

Wideband radar，with its high resolution feature，plays an increasingly important role in modern warfare.It is mainly used in fire control radar，warning，guide，guidance and other radar technology.With increasing demand for its applications the detection technology becomes increasingly widespread.Because of the different broadband and narrowband detection technologies，the traditional algorithm can not apply the actual workload.This paper makes a study on the traditional detection algorithm to broadband radar and simulation performance analysis.It also includes radial accumulation detection algorithm and simulation performance analysis；generalized likelihood detection algorithm analysis and simulation performance；and M／N detection algorithm and performance analysis.

broadband radar；detection algorithm；radial accumulation；generalized likelihood ratio；M／N

TN957.51

：A

：1009－8984（2014）01－0049－03

10.3969／j.issn.1009－8984.2014.01.012

2014－01－02

张宇（1985－），男（回），长春，硕士主要研究检测技术。