低空复杂环境下雷达目标检测的Matlab算法实现

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.