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低空复杂环境下雷达目标检测的Matlab算法实现

2019-12-05魏鑫魏俊杰柏佳

无线互联科技 2019年17期
关键词:目标检测

魏鑫 魏俊杰 柏佳

摘   要:雷达目标检测在军事中是一项具有重大意义的应用课题。随着科学技术的发展,低空低速飞行器逐渐投入到军事应用中,对于低空复杂环境下的目标追踪,需要采取合适的虚警算法。文章通过Matlab仿真,使用单元平均恒虚警技术对目标进行检测,获得目标航迹,给出了每个步骤的过程和结果,对实际问题的解决有一定的指导作用。

关键词:目标检测;Matlab;单元平均恒虚警技术

雷达是Radar的音泽,意为“无线电探测和测距”(Radio Detection and Ranging),利用电磁波对障碍物的反射特性来发现目标。通过接受回波的电平与门限电平相比较,判断是否捕捉到目标。因为地面是起伏不平的,有很多小山、小丘陵,另外,地面建筑、树木、飞鸟等可以挡住雷达波,从而产生各种辐射杂波,导致虚假量较多,难以判断是否为低空飞行的飞行器。

雷达目标检测算法中,常用恒虚警算法,即在一定的虚警概率下,尽量提高检测的概率[1]。几种典型的恒虚警算法有CA-CFAR,GO,SO-CFAR,OS-CFAR,本文就CA-CFAR算法进行Matlab仿真。

1    CA-CFAR算法

CA-CFAR算法的基本流程如图1所示。输入信号需要包括检测单元Y和位于检测单元两侧的共2n个参考单元以及保护单元。保护单元主要用在单目标情况下,防止目标能量泄漏到参考单元影响检测效果。Z为总的杂波功率水平的估计,通过对2n个参考单元的CFAR处理得到。T为标称化因子,和Z的乘积作为参考门限电平。当检测单元的值超过T×Z时,认为有目标;反之,认为无目标。

2    数据处理

数据模型为单部雷达监测一个200×200 km的二维数据平面,平面上存在多个匀速运动的目标,每个单目标均根据匀速运动模型进行状态转移。传感器采集的原始数据(共40帧)经Matlab绘制,如图2所示。

雷达参数设定为:虚警概率Pf=10-6;检测概率Pd=0.75;信噪比SNR=20 dB。

波门尺寸为d=5 km2,波门概率为1-exp(-d2÷2)。

原始数据经过恒虚警检测处理后,获得的二维平面下的数据航迹,如图3所示。

3    目标航迹确认

目标跟踪包括航迹起始、航迹关联、航迹维持和航迹终止几个过程,传统跟踪流程如图4所示。

航迹起始指航迹形成的过程,输入被處理后检测区内的数据,输出目标航迹。起始航迹的方法较多,最常见的有直接法、逻辑法、霍夫变换法等[2]。本文采用直接法,航迹关联技术使用最近邻数据关联技术,航迹维持使用常用的卡尔曼滤波算法[3]。航迹终止通过一定的准则对确认航迹过程中产生的航迹进行判断,进一步减少假航迹的生成。常用的准则为L逻辑准则,其步骤如图5所示。

完成跟踪过程后的目标航迹如图6所示,其中,方形为CA-CFAR检测后的目标点;曲线为卡尔曼滤波之后的目标状态时间序列,即目标真实轨迹。

4    结语

本文针对单元平均恒虚警技术进行了Matlab仿真,通过对雷达传感器数据的处理、目标航迹的跟踪,实现了复杂噪声环境中目标航迹的确认。同时,本文利用Matlab软件进行数据分析、滤波仿真,对于初学者来说,可以更快地掌握相关雷达算法的学习,具有良好的学习价值。

[参考文献]

[1]刘朝军,张欣,王守权.雷达目标恒虚警检测算法研究[J].舰船电子工程,2008(169):113-115.

[2]徐明慧.基于知识辅助的小目标跟踪算法研究[D].成都:电子科技大学,2012.

[3]斯科尼克.雷达系统导论[M].左群声,译.北京:电子工业出版社,2010.

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