一种基于同质杂波内容共享的改进雷达目标检测方法与流程

1.本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种雷达目标检测方法，具体涉及一种基于同质杂波内容共享的改进雷达目标检测方法，可用于提高雷达在非均匀杂波背景下的目标检测性能。


背景技术：

2.雷达目标检测技术一直以来是雷达系统设计的核心技术，而现代雷达目标检测面临的主要挑战有杂波背景复杂多变和低空可观测目标的回波幅度小，信杂噪比低，容易被杂波淹没，这导致了传统的检测算法较难解决实际问题。
3.机载雷达以高空运动平台为载体，具有机动性强、突破地球曲率对视距的限制、能够有效克服地形遮挡问题等优势，大大提升了对低空目标和地面目标的检测性能。机载雷达在进行目标检测前的空时自适应处理(space
‑
time adaptive processing，stap)时，理论上全维stap能够获得最优的处理效果。reed等人在“rapid convergence rate in adaptive array”ieee transactions on aerospace and electronic systems(volume:aes
‑
10,issue:6,nov.1974)，文中分析了高斯杂波背景下统计型stap方法的收敛性，指出为保证由样本估计加噪声协方差数据矩阵带来的输出信杂噪比不超过3db，所需的独立同分布的训练样本数至少为系统自由度的两倍。但在实际应用中，机载雷达的系统空时自由度通常很高，因此上述条件是很难满足的。为解决上述小样本问题，学者们提出了降维stap方法，如保铮等人在《现代雷达》1994年01期中刊登的“机载雷达空时二维信号处理”一文中提出3dt(多普勒三通道联合自适应处理)算法，该算法在不严重损失系统性能的前提下，联合了多个多普勒通道与全部空域通道进行自适应处理，在均匀杂波环境中其形成的滤波器凹口能较好地与杂波匹配。然而，机载雷达面临的杂波环境往往是非均匀的，使用非均匀训练样本估计得到的杂波加噪声协方差矩阵无法反映待检测距离单元真实的杂波统计特性，从而使3dt算法的杂波抑制性能严重下降。
4.目前，现有的雷达目标检测方法如单元平均恒虚警(cell
‑
averaging cfar，ca
‑
cfar)检测方法在均匀杂波背景中有较好的检测性能，但是在非均匀杂波背景中，杂波采样可能不再满足独立同分布特性，使得目标检测性能严重下降。


技术实现要素：

5.针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于同质杂波内容共享的改进雷达目标检测方法，旨在提高非均匀复杂杂波背景下雷达对目标的检测性能。
6.为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。
7.一种基于同质杂波内容共享的改进雷达目标检测方法，包括以下步骤：
8.(1)获取回波信号及其多普勒谱，基于3dt算法思想，得到所有距离单元以第k个多普勒通道为中心的特征矩阵z
k
＝[z
k,1
,...,z
k,i
...,z
k,s
]
t
；上标t表示转置操作；s表示距离单元个数；i表示距离单元序号；
[0009]
(2)采样k均值聚类方法对特征矩阵z
k
中的每个特征向量z
k,i
进行聚类，得到对应的同质杂波区域；
[0010]
(3)根据步骤(2)划分的杂波区域，挑选每个多普勒通道对应的训练样本集；即将同一多普勒通道下所有同类距离单元数据组成的k个集合作为该多普勒通道下的训练样本集，其中，第k个多普勒通道对应的训练样本集为c
k,1
,...c
k,j
,...c
k,k
；k为类别总数；
[0011]
(4)对每个多普勒通道对应的所有训练样本在空
‑
多普勒域进行自适应滤波，得到每个多普勒通道对应的滤波输出结果；
[0012]
(5)选取第k个多普勒通道下第i个距离单元的滤波输出结果作为待检测单元，据此选取与当前待检测单元对应的参考单元；
[0013]
(6)根据选取的参考单元，计算当前待检测单元的噪声与杂波估计值z
k,i
；
[0014]
(7)设定虚警概率p
fa
，计算当前待检测单元的门限乘积因子α
k,i
；
[0015]
(8)计算待检测单元的检测门限t
k,i
，据此对待检测单元的滤波输出结果进行目标检测，得到检测目标。
[0016]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0017]
1、本发明采用传统3dt算法与基于多普勒谱的k均值聚类方法相结合的自适应滤波方法，相较传统stap方法，降低了系统自由度，从而降低对独立同分布训练样本个数的需求。同时，针对不同的多普勒通道挑选不同的训练样本集并依次计算其聚类后各类杂波的协方差矩阵，使得杂波协方差矩阵的估计更加准确，从而提升了自适应滤波器的滤波性能，有效解决了高原杂波非均匀非平稳的问题，使杂波的抑制效果更显著。
[0018]
2、本发明改善了传统cfar选取参考单元的准则，即采用基于多普勒谱k均值聚类方法聚类后的同类杂波样本作为当前待检测单元的参考单元。在改善准则下，即使是非邻近的距离单元也可以相互辅助，不仅使参考单元的选取更合适，还对参考单元数目进行了一定的扩充，有效缓解了小样本问题。同时，本发明由于参考单元样本与待检测单元的杂波统计特性保持一致，避免了传统cfar方法筛选参考单元时，不能保证参考单元杂波背景与当前待检测单元同类的问题，提升了雷达对目标的检测性能。
附图说明
[0019]
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
[0020]
图1是本发明的实现流程图；
[0021]
图2是本发明与现有技术在某波位处的杂波数据滤波结果图；其中，(a)为滤波前的距离
‑
多普勒图，(b)为3dt算法滤波后的距离
‑
多普勒图，(c)为本发明滤波后的距离
‑
多普勒图；
[0022]
图3是本发明与现有技术在某波位处的检测性能对比图。
具体实施方式
[0023]
下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限制本发明的范围。
[0024]
参考图1，本发明提供的一种基于同质杂波内容共享的改进雷达目标检测方法，包
括以下步骤：
[0025]
(1)获取回波信号及其多普勒谱，基于3dt算法思想，得到所有距离单元以第k个多普勒通道为中心的特征矩阵z
k
＝[z
k,1
,...,z
k,i
...,z
k,s
]
t
；上标t表示转置操作；s表示距离单元总数；i表示距离单元序号；
[0026]
基于3dt算法思想，针对所有天线子阵选取杂波多普勒谱中第k
‑
1,k,k 1三个相邻的多普勒通道的波束维数据，得到第i个距离单元以第k个多普勒通道为中心的特征向量：
[0027]
z
k,i
＝[z
1(k
‑
1),i
,z
1k,i
,z
1(k 1),i
,...,z
r(k
‑
1),i
,z
rk,i
,z
r(k 1),i
,...z
n(k
‑
1),i
,z
nk,i
,z
n(k 1),i
]
t
，
[0028]
进而得到所有距离单元以第k个多普勒通道为中心的特征矩阵z
k
＝[z
k,1
,z
k,2
...,z
k,s
]
t
，其中，n表示天线阵元总数，正整数k的取值范围为1～m表示总脉冲数；z
r(k
‑
1),i
,z
rk,i
,z
r(k 1),i
分别表示第r个天线阵元第i个距离单元下的第k
‑
1,k,k 1三个相邻的多普勒通道的波束维数据。
[0029]
(2)采样k均值聚类方法对特征矩阵z
k
中的每个特征向量z
k,i
进行聚类，得到对应的独立同分布杂波区域；
[0030]
对步骤(1)所得特征矩阵z
k
中的各特征向量z
k,i
以欧式距离为距离测度进行k均值聚类，得到每个多普勒通道下各个距离单元波束维数据的聚类结果，其中，第k个多普勒通道下每个距离单元样本的类别索引为l
k,1
,...l
k,i
,...l
k,s
，k个类别中每类样本所含的距离单元个数为n
k,1
,...n
k，j
，...n
k,k
，保存聚类结果。
[0031]
(3)根据步骤(2)划分的杂波区域，挑选每个多普勒通道对应的训练样本集；即将同一多普勒通道下所有同类距离单元数据组成的k个集合作为该多普勒通道下的训练样本集，其中，第k个多普勒通道对应的训练样本集为c
k,1
,...c
k，j
,...c
k，k
；
[0032]
每类训练样本集所含的样本数分别为n
k，1
，...n
k，j
，...n
k，k
。
[0033]
(4)对每个多普勒通道对应的所有训练样本在空
‑
多普勒域进行自适应滤波，得到每个多普勒通道对应的滤波输出结果；
[0034]
步骤4a)根据步骤(3)中所得结果，依次计算不同多普勒通道下各类训练样本集的协方差矩阵，其中第k个多普勒通道下第j类样本的协方差矩阵为r
k,j
，其计算公式为：
[0035][0036]
其中，x
k,j
表示第k个多普勒通道下第j类样本的距离单元阵元维数据，上标h表示共轭转置；n
k,j
为第j类训练样本集所含的样本数；
[0037]
步骤4b)根据步骤4a)所得r
k,j
计算第k个多普勒通道下第j类样本的自适应权向量w
k,j
，其中w
k,j
的计算公式为：
[0038][0039]
式中，s
k
表示经过3dt降维后第k个多普勒通道下的目标导向矢量；
[0040]
步骤4c)依次计算不同多普勒通道下各距离单元样本的滤波输出结果，即向量y
j
＝[y
1,j
,y
2,j
,...,y
m,j
]
t
,其中y
k,j
表示第j类样本在第k个多普勒通道下的滤波输出结果，其计算公式为：
[0041][0042]
(5)选取第k个多普勒通道下第i个距离单元的滤波输出结果作为待检测单元，据此选取与当前待检测单元对应的参考单元；
[0043]
步骤5a)选取第k个多普勒通道下第i个距离单元数据作为待检测单元数据，将左右两侧相邻的一个距离单元作为保护单元，分别计算保护单元左侧的两个距离单元数据和保护单元右侧的两个距离单元数据与待检测单元数据之间的欧式距离；
[0044]
步骤5b)记录步骤5a)中与待检测单元最近的距离单元的类别标号l'
k,i
；
[0045]
步骤5c)根据步骤(2)的聚类结果，将第k个多普勒通道下所有类别标号为l'
k,i
的距离单元样本作为当前待检测单元的参考单元，记录参考单元的数量n'
k,j
。
[0046]
(6)根据选取的参考单元，计算当前待检测单元的噪声与杂波估计值z
k,i
；
[0047]
根据步骤5c)中所得结果，计算当前待检测单元所有参考单元数据的均值，将所得均值作为当前待检测单元的噪声与杂波的估计值。其中，第k个多普勒通道下第i个距离单元数据为待检测单元时的噪声与杂波的估计值为z
k,i
，其计算公式为：
[0048][0049]
(7)设定虚警概率p
fa
，计算当前待检测单元的门限乘积因子α
k,i
；
[0050]
设定虚警概率p
fa
，结合步骤5b)中的参考单元数量n'
k,i
计算当前待检测单元的门限乘积因子α
k,i
，其计算公式为：
[0051][0052]
(8)计算待检测单元的检测门限t
k,i
，据此对待检测单元的滤波输出结果进行目标检测，得到检测目标。
[0053]
将门限乘积因子α
k,i
与待检测单元的噪声与杂波的估计值z
k,i
相乘得到检测门限t
k,i
，其计公式为：
[0054]
t
k,i
＝α
k,i
z
k,i
[0055]
对待检测单元数据进行目标检测：
[0056]
比较待检测单元的滤波输出结果的自适应滤波输出值y
k,j
与检测门限t
k,i
的大小，若当前待检单元的的自适应滤波输出值y
k,j
大于等于检测门限t
k,i
，判别为检测到目标，否则判别为未检测到目标。
[0057]
仿真实验
[0058]
本发明的效果可以通过以下具体实例进一步说明：
[0059]
1.仿真条件和内容：
[0060]
实测数据来自机载预警雷达，雷达的距离分辨率为60m，一个相干处理间隔cpi时间内的脉冲数为321。通过聚类得到该批实测数据中独立同分布的杂波数据，加入人工目标
做检测，它们的信噪比范围为0db～60db，目标的速度范围为
‑
254.717m/s～253.722m/s，虚警概率为p
fa
＝10
‑6。
[0061]
实验内容：
[0062]
实验1)，在试验条件下，机载预警雷达在某波位处接收来自青藏高原背景下的实测数据。分别采用3dt算法加传统cfar、基于聚类的3dt算法加传统cfar，结果如图2所示，其中图2(a)为滤波前的距离
‑
多普勒图，图2(b)为3dt算法滤波后的距离
‑
多普勒图，图2(c)为本发明滤波后的距离
‑
多普勒图。图2中横纵坐标分别是多普勒和距离。
[0063]
实验2)，在试验条件下，机载预警雷达在某波位处接收来自青藏高原背景下的实测数据，将人工目标加入实测数据。分别采用3dt算法加传统cfar、基于聚类的3dt算法加传统cfar和本发明进行目标检测。结果如图3所示，其中带有
‘○’
号的线对应的是本发明给出的方法；带有
‘
*’号的线对应3dt算法加传统cfar方法；带有号的线对应基于聚类的3dt算法加传统cfar方法。图3中横纵坐标分别是信噪比和检测概率p
d
。
[0064]
2.实验结果分析：
[0065]
参照图2，可以看出本发明能够有效地滤除高原地区由于地形起伏引起的非均匀强地杂波，而传统的3dt算法在滤波处理后仍有较强的杂波剩余。本发明实验背景为高原杂波背景，高原杂波因高原地区地形特点而具有强度大、功率不均匀和非平稳等特点，这些特点使得高原杂波的小样本问题严重，均匀样本少，不同分布的样本众多且杂乱。在自适应滤波中，训练样本的数量和均匀性对于杂波协方差估计影响极大，而杂波协方差矩阵又是自适应滤波器设计的重要组成部分。本发明利用了相同多普勒通道中的独立同分布的训练样本在波束域的分布特性相同这一特点，针对不同的多普勒通道挑选不同的训练样本集并依次计算其聚类后各类杂波的协方差矩阵，使得杂波协方差矩阵的估计更加准确，从而提升了自适应滤波器的滤波性能，有效解决了高原杂波均匀样本少，不同分布的样本众多且杂乱的问题。本发明能够有效提高机载预警雷达系统在高原环境下的杂波抑制性能，在非均匀杂波背景下相较传统3dt算法对纯杂波数据有更好的滤除效果。
[0066]
参照图3，可以看出，本发明在信噪比为15db～45db范围内的检测性能要优于3dt算法加传统cfar方法与基于聚类的3dt算法加传统cfar方法。当检测率为百分之五十且虚警概率为10
‑6时，本发明比3dt算法加传统cfar方法所需的信噪比小5db，比基于聚类的3dt算法加传统cfar方法所需的信噪比小2.5db。说明本发明改善了传统cfar算法，本发明的检测方法能够充分利用与待检单元独立同分布的地物杂波类型，一方面保证了在高信噪比时在非均匀杂波环境下与传统检测方法的检测性能相似，另一方面保证了在低信噪比时在非均匀杂波环境下优于传统检测方法的检测性能。
[0067]
综上，本发明通过基于杂波多普勒谱的k均值聚类方法进行自适应滤波前训练样本的挑选及cfar检测时待检测单元参考单元的选取，使非邻近的距离单元也可以相互辅助，不仅使自适应滤波时的训练样本与cfar检测时参考单元的选取更合适，还对参考单元数目进行了一定的扩充，有效缓解了小样本问题。提高了非均匀背景下杂波的抑制性能，同时还避免了传统cfar方法筛选参考单元时，不能保证参考单元杂波背景与当前待检测单元同类的问题，提高了非均匀背景下的目标检测性能。
[0068]
虽然，本说明书中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。
因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。