基于频域的一种多目标检测方法

李佩针 刘 珂

（零八一电子集团有限公司，四川 成都 611731）

基于频域的一种多目标检测方法

李佩针 刘 珂

（零八一电子集团有限公司，四川 成都 611731）

在多目标回波环境中，杂波剩余、噪声虚警等始终存在，采用传统单一的检测方法已经不能满足检测需求。文章基于频域，介绍了一种多目标的检测方法。该方法采用频域递归型MTI和频域杂波图检测相结合的方法检测出多目标，并提出将杂波图恒虚警和有序恒虚警级联的一种恒虚警处理措施解决虚警概率增加的问题。

频域；递归型MTI；杂波图恒虚警；迭代；有序恒虚警

雷达目标信号检测是在有噪声和干扰条件下进行的，如何抑制这些干扰信号则成了影响雷达检测性能的关键技术。在多目标回波环境中，杂波剩余、噪声虚警等始终存在[1]，由于杂波在空间的分布是非同态的，有些还是时变的，不同区间的杂波强度也有大的区别，采用传统单一的检测方法已经不能满足检测需求。对于岸基雷达，当海杂波与低空小目标的回波同时进入雷达，往往都是杂波将目标回波给淹没了，这种情况下，在时域上根本无法将其分辨出来。鉴于海杂波在频谱上与动目标回波频谱的差别，可在频域上将杂波和回波分开，但又因为低速运动的海杂波其频谱的偏移和展宽使落在附近频段的目标较难从频率上分开，故而还需要采用恒虚警检测来提高雷达在海杂波环境下的检测能力。传统的检测都是在时域上进行，本文基于频域，描述了一种岸基雷达采用的抗海杂波检测方法，针对该方法的不足提出了采用频域递归型MTI抑制杂波，将频域杂波图和有序统计量恒虚警检测相结合的方法提高检测性能。

1 频域递归型MTI

当杂波和运动目标回波在雷达显示器上同时显示时，会使目标的观察变得很困难。如果目标处在杂波背景内，弱的目标湮没在强杂波中，特别是当强杂波使接收系统产生过载时，发现目标十分困难。目标不在杂波背景内时，要在成片杂波中很快分辨出运动目标回波也不容易。如果雷达终端采用自动检测和数据处理系统，则由于大量杂波的存在，将引起终端过载或者不必要地增大系统的容量和复杂性。因此，无论从抗干扰或改善雷达工作质量的观点来看，选择运动目标回波而抑制固定杂波背景都是一个很重要的问题。

区分运动目标和固定杂波的基础是他们在速度上的差别。由于运动速度不同而引起回波信号频率产生的多卜勒频移不相等，这就可以从频率上区分不同速度目标的回波。在动目标显示（MTI）雷达中使用了各种滤波器，滤去固定杂波而保留运动目标的回波，从而大大改善了在杂波背景下检测运动目标的能力，并且提高了雷达的抗干扰能力。

这里采用的是递归型一次相消器，当用Z变换进行分析时，可将其画成如图1所示。

图1　递归型一次相消MTI滤波器

递归型一次相消滤波器的传递函数通过下面的关系式可求得：

K1越接近于1，递归型滤波器频率响应的平坦范围就越宽，但抑制杂波的凹口也越窄[2]。这里正是利用这种方法来扩大速度响应范围。递归型滤波器可以比较灵活的改变其频率响应的形状，但它的暂态响应比较长。这种暂态响应限制了递归型滤波器在雷达中的应用。可结合海杂波的相关性，选取适当的K1来克服这种暂态响应的影响。

2 频域恒虚警

一般CFAR都是基于时域进行的，但其实也可以在频域进行。频域CFAR处理就是根据有用信号与杂波的频域特性差异，将回波信号变换到频域，在频域上检测有用信号。由于海杂波幅度相关性强，利用雷达天线扫描-扫描间积累的方法，会使雷达检测性能明显提高。杂波图迭代是一种有效实现扫描-扫描间积累的方法[3]，故而此处选用频域杂波图的方法实现恒虚警。

频域杂波图是在方位-距离二维空间上划分，在多普勒频率上再分层，存储的杂波估值是多次天线扫描的杂波在频域上的幅度平均值的估值，称为“全速度杂波图”[4]。该估值的更新是根据当前一个 CPI的回波数据包对应的方位码和距离单元找到相对应的距离方位单元，将当前数据经过FFT处理后求取其幅度，同时对该组结果分别在距离上按照划分的每个距离单元中包含的距离门数，在方位上按照一个波束内的划窗数进行平均，再与相应距离方位单元中存储的上一个周期数据，做一次记忆迭代运算，最后结果再存入可读写存储器相应的距离方位单元地址中。杂波图更新的迭代公式如下：

上式中：k为小于1的迭代因子，可根据具体的应用环境，由检测目标的速度计算穿越波束的时间，确定迭代的快慢来选定；z为天线扫描周期的延迟。由此，天线多圈扫描以后，杂波图中存储的则成了相应距离方位单元对应的杂波均值。

该类方法的杂波图恒虚警在处理海杂波时，具备了如下优点：

（1）克服了天线相继的扫掠间强相关的问题[5]；

（2）采用积累反馈思想，通过系数加权克服了由于运动目标进入杂波估值单元而引起的杂波单元估值问题；

（3）由于参加估值的单元数的增加，使得恒虚警检测器的损失有所下降，从而改善了恒虚警性能。

3 有序恒虚警检测器

在多目标环境中，有序恒虚警OS-CFAR相对于均值类恒虚警CA-CFAR具有较好的抗干扰目标能力，同时在均匀杂波背景和杂波边缘环境中的性能下降也是适度的，可以接受的。

这里选用的是一种改进的有序恒虚警检测器CMLD-CFAR，其模型为：

图2　CMLD_CFAR

它先将参考单元采样值按幅值排序，然后删去从最大值开始的m个最大单元，取其余单元的线性组合作为检测单元杂波功率水平估计Z。m的经验取值为m≈1／6L。

在多目标环境中，OS相对于CA有一定的优势。因为它删除了一些高幅度参考单元采用值，在一定程度下减少了干扰目标回波进入Z的概率，使Z更趋于合理，因此具有更好的抗干扰目标的能力。

4 一种恒虚警改进措施

采用上述频域杂波图恒虚警检测方法能达到提高检测性能的目的，尤其是在多目标的发现问题上发挥了非常重要的作用；但是实际检测过程中，在雷达量程切换、工作状态切换和信号增益突然增大时，会出现虚警过多情况，严重时会使后端点迹处理机通信堵塞，雷达没法正常工作。上述杂波图恒虚警思想，是直接将当前杂波幅度存入杂波图估值单元，作为杂波图建立初值，杂波图从建立到平稳的周期由迭代系数的大小决定，在杂波图趋于平稳的这段时间里，虚警就会增大。这个缺陷只要采用了杂波图恒虚警就不可避免，因为杂波图恒虚警是慢门限恒虚警，需要一定时间的积累起到恒虚警的作用。起初，笔者采用了一些规避措施，比方说，将雷达设计成，开机那段时间的回波数据只拿来做杂波图，待杂波图开始平稳后才开始检测，这样可防止工作状态切换带来的通信拥堵影响；但是在正常检测过程中，在大目标出现周期内会引起周围一带距离范围整个噪声电平的抬高，从而导致过门限“目标”数增加，这种情况就需要再考虑引入快门限恒虚警检测器进行改进。前面提到了在多目标环境中，有序恒虚警相对于均值类恒虚警具有较好的抗干扰目标的能力，这里笔者选用有序恒虚警。

图3　改进前信号处理框图

改进后的信号处理框图如图 3所示，将频域杂波图检测器的输出结果再通过一个有序恒虚警检测器。频域杂波图检测器在正常工作时起主要作用，当工作状态改变时，在杂波图趋于平稳过程中杂波图门限失效，起主要作用的则是有序恒虚警检测器CMLD-CFAR。将CMLD-CFAR检测方法应用在频域上，就是对每个检测单元，分别先对其两侧邻近的若干个参考单元进行排序，剔除掉其中的几个最大幅度参考单元，再求取剩下参考单元的平均值作为杂波均值估计，进而实现对目标的自适应门限检测处理，这样既降低了虚警率，又实时有效地解决了非均匀干扰带来的有序恒虚警方法的虚警率突变问题。这两种恒虚警结合的检测方法，能对两者的缺陷相互弥补，但由此会加大信噪比的损失，这将是笔者进一步需要分析和解决的问题。

图4　改进后的信号处理框图

5 结束语

本文介绍了一种基于频域的多目标检测方法，该方法在频域上实现对消和杂波图检测，已经非常成熟的应用在雷达上，能实时有效地检测多目标。针对文中所提的状态改变时，虚警率增大的问题，提出的将杂波图恒虚警检测方法和有序恒虚警检测方法两种结合应用的改进方案，也是行之有效且易于工程实现的，值得推广。

[1] 吴顺君,梅晓春.雷达信号处理和数据处理技术[M].北京:电子工业出版社,2008.

[2] 丁鹭飞,耿富录.雷达原理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2002.

[3] 沈福明,刘铮.毫米波海杂波背景下的雷达信号处理[J].西安电子科技大学学报,1997,(12):173-177.

[4] 刘艳萍.一种海杂波背景下快速小目标的检测方法[J].舰船电子对抗,2006,(5):41-44.

[5] 雷旺敏,张飚.岸基雷达的抗海杂波措施[J].现代雷达, 2006,(5):5-7.

A multiple-target detection method based on frequency domain

In the multiple-target echo environment, the remaining clutter and noise is always existed. So, detection methods using the traditional single way don't meet detection requirements. Based on the frequency domain, it describes a method for detecting multiple-targets. The method using frequency-domain recursive MTI and clutter maps combined detects multiple-targets. Finally, it proposed the improvement scheme by the way of clutter map CFAR cascading order statistic CFAR to decrease the probability of false alarm.

Frequency domain; recursive MTI; clutter map CFAR; iteration; order statistic CFAR

TN95

A

1008-1151(2015)12-0001-02

2015-11-10

李佩针（1980-），女，四川仁寿人，零八一电子集团有限公司工程师，硕士，研究方向为雷达信号处理；刘珂（1981-），男，四川成都人，零八一电子集团有限公司工程师，硕士，研究方向为雷达发射机。