CN111123212A - 一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，将当前扫描周期下的回波数据分别传送给图像检测通道与MTD检测通道；图像检测通道先进行脉冲非相干积累，再将脉冲非相干积累后的数据分为相同的两路数据，第一路数据用于建立视频图，第二路数据用于目标图像检测并更新背景图；MTD检测通道进行AMTD滤波，零频道进行卡尔马斯滤波后，与其它频道一起建立精细化杂波图进行恒虚警检测；利用背景图和恒虚警检测后过门限点进行点迹处理；利用建立的视频图和确定的目标点迹进行目标轮廓提取。本发明能够满足场面监视雷达高检测能力的要求，实时有效的监测场面的动静目标，降低虚警率，提高在复杂杂波环境下对各种目标的检测能力和检测精度。
Description
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其是一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法。
背景技术
随着数字技术的发展和应用，DSP、FPGA等技术得到广泛应用，传统的模拟信号处理逐渐转为高效的数字化和软件化信号处理，以满足数据处理的实时性和高速性的要求。为使场面管制人员及时掌握机场的地面信息，场面监视雷达需要更高的实时性和高检测精度，以保证机场场面的安全运行。
现有的用于场面监视雷达的信号处理方法，虚警率高，假目标多，且在复杂杂波背景下目标检测能力低，特别是对静止目标的检测，容易造成目标丢失，无法保证机场的运行效率和安全水平。
发明内容
为了克服上述现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，能够满足场面监视雷达的检测能力的要求，能够实时有效的监测场面的动、静目标，降低虚警率，提高了场面监视雷达在复杂杂波背景下对各种目标的检测能力和检测精度。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案，包括：
一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，包括以下步骤：
S1，对场面监视雷达所接收的当前扫描周期下的原始宽脉冲I、Q信号进行脉冲压缩处理，脉冲压缩处理后得到正交的宽脉冲I、Q数据；对原始窄脉冲I、Q数据和脉压后的宽脉冲I、Q数据进行数据抽取即拼接处理，得到拼接后的包含有宽、窄脉冲的数据；再将拼接后的包含有宽、窄脉冲的数据即当前扫描周期下的回波数据分别传送给图像检测通道与MTD检测通道；
S2，图像检测通道先将其所接收的当前扫描周期下的回波数据进行脉冲非相干积累即视频积累，再将脉冲非相干积累后的数据分别作为第一路数据和第二路数据；
雷达的整个探测区域在方位上划分为M等份，在距离上划分为N等份，即雷达的整个探测区域被划分为M×N个方位距离单元，相对应的，回波信号图像包括有M×N个图像单元；
当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下脉冲非相干积累后的数据中，各个方位距离单元即各个图像单元(i,j)上均有其对应的幅度值Vn(i,j)和方差值En(i,j)；
其中，下标n表示雷达的扫描周期，即扫描圈数；i表示图像单元对应第i个方位等份，i＝1,2,3…M；j表示图像单元对应第j个距离等份，j＝1,2,3…N；Vn(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下图像单元(i,j)的幅度值；En(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下图像单元(i,j)的方差值，且En(i,j)是：雷达扫描的前n个周期中该图像单元(i,j)的幅度值即V1(i,j),V2(i,j),…,Vn-1(i,j),Vn(i,j)之间的方差；即：
S201，将第一路数据先依次进行幅相衰减补偿和脉压副瓣抑制的处理，再利用处理后的第一路数据建立视频图；所述视频图是指：根据雷达所接收的当前扫描周期下的回波数据构建的回波信号图像；
S202，利用第二路数据对背景图进行图像检测，并对当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下的背景图进行更新；所述背景图是指：场面上不存在目标时所构建的回波信号图像；
当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下的背景图中，各个图像单元(i,j)上均有其对应的第一标记位；各个图像单元(i,j)上均存储有其对应的方位距离上的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限E′n(i,j)；
其中，V′n(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下的背景图中图像单元(i,j)所对应的方位距离上的幅度值门限，且V′n(i,j)是：雷达扫描的前n-1个周期中该图像单元(i,j)的幅度值即V1(i,j),V2(i,j),…,Vn-1(i,j)之间的平均值；E′n(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下的背景图中图像单元(i,j)所对应的方位距离上的方差值门限；且E′n(i,j)是：雷达扫描的前n-1个周期中该图像单元(i,j)的方差值即E1(i,j),E2(i,j),…,En-1(i,j)之间的平均值；
所述图像检测是分别对背景图中的单个图像单元(i,j)进行处理，具体方式为：利用第二路数据，即利用在雷达扫描的第n个周期即当前扫描周期下脉冲非相干积累后的数据中的各个图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)和方差值En(i,j)，对背景图中对应图像单元(i,j)进行判断，判断是否需要更新对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限E′n(i,j)，以及确定该对应图像单元(i,j)的第一标记位的取值；
更新后的背景图中，若图像单元(i,j)的第一标记位的值为1，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标；若图像单元(i,j)的第一标记位的值为0，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标；
S3，MTD检测通道先将其所接收的当前扫描周期下的回波数据进行AMTD滤波；其中，零频道上的回波数据采用卡尔马斯滤波；
零频道上的卡尔马斯滤波后的回波数据与其它频道上AMTD滤波后的回波数据均先根据雷达的方位扫描范围、距离扫描范围、方位分辨率、距离分辨率分频道建立精细化杂波图，将雷达的整个探测区域在方位上划分为M等份，在距离上划分为N等份，即雷达的整个探测区域被划分为M×N个方位距离单元，相对应的，各个频道上的精细化杂波图包括有M×N个图像单元，且精细化杂波图中的各个图像单元(i,j)上均有其对应的第二标记位；再利用精细化杂波图确定各个图像单元(i,j)的恒虚警门限，并依据各个图像单元(i,j)的恒虚警门限对各个图像单元(i,j)进行恒虚警检测，将精细化杂波图中过门限的图像单元(i,j)的第二标记位的值置为1，将精细化杂波图中未过门限的图像单元(i,j)的第二标记位的值置为0；
步骤S2和步骤S3的M×N个方位距离单元彼此一一对应；
恒虚警检测后的各个频道的精细化杂波图中，若图像单元(i,j)的第二标记位为1，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标；若图像单元(i,j)的第二标记位为0，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标；
S4，利用步骤S202中更新后的背景图和步骤S3中恒虚警检测后各个频道的精细化杂波图，将第一标记位为1或第二标记位为1的图像单元均认定为过门限单元，进行点迹处理，确定目标点迹；
S5，利用步骤S201中所建立的视频图和步骤S4中经点迹处理后所确定的目标点迹进行目标轮廓提取；
步骤S2和步骤S3不区分先后顺序，步骤S201和步骤S202不区分先后顺序。
步骤S202中，所述图像检测是分别对背景图中的单个图像单元(i,j)进行处理，具体包括以下步骤：
S2021，第二路数据中，即在雷达扫描的第n个周期即当前扫描周期下的回波数据中，某图像单元(i,j)的幅度值为Vn(i,j)，某图像单元(i,j)的方差值为En(i,j)；
S2022，判断第二路数据中该图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)是否大于背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)与方差阈值TE×E′n(i,j)之间的乘积，即判断Vn(i,j)是否大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)；TE表示方差阈值系数；
S2023，若Vn(i,j)不大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)，则表示当前扫描周期下该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标，并将背景图中对应图像单元(i,j)的第一标记位的值置为0，且对背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限En(i,j)进行更新，更新方式为：
用
的值作为更新后的背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)；k表示幅度遗忘系数；
用
的值作为更新后的背景图中对应该图像单元(i,j)的方差值门限En(i,j)；l表示方差遗忘系数；
若Vn(i,j)大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)，则表示当前扫描周期下该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标，并将背景图中对应图像单元(i,j)的第一标记位的值置为1，且不对背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′(i,j)和方差值门限E′(i,j)进行更新。
步骤S202中，在对场面监视雷达的信号进行处理之前，雷达系统中预存有一张初始化的背景图；此初始化的背景图是场面上不存在目标时所构建的回波信号图像。
步骤S3中，在精细化杂波图中，选取待检测的图像单元(i,j)周围邻近的a个图像单元，并将所选取的此a个图像单元的平均幅度值作为该待检测的图像单元(i,j)的恒虚警门限T(i,j)，判断待检测的图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)是否大于该待检测的图像单元(i,j)的恒虚警门限T(i,j)，若大于，则表示该待检测的图像单元(i,j)为过门限，否则表示该待检测的图像单元(i,j)为未过门限。
步骤S3中，卡尔马斯滤波是将AMTD滤波器的0#滤波输出与N-1#滤波输出先分别求模值后，再取二者之差的绝对值作为最终输出。
步骤S3中，AMTD滤波使用FIR的窄带滤波器组。
步骤S3中，卡尔马斯滤波与AMTD滤波总共输出4个频道的回波数据，对此4个频道的回波数据分别建立精细杂波图。
步骤S5中，采用图像识别的方法提取目标中心，主要是基于目标轮廓图在波束或方位上的分布来确定中心，实现目标轮廓的提取和图像识别的中心提取。
本发明的优点在于：
(1)由于机场场面监视雷达不仅要监视运动的目标，还需要确定静止目标的位置和相关信息。因此，本发明在针对复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理主要包括：视频检测处理通道和MTD检测处理通道。其中，视频检测处理通道通过获得机场场景和目标的雷达二维图像，通过图像处理的方法进行检测，有利于对静止目标的识别，弥补了单MTD检测处理的不足；MTD检测处理通道对具有不同速度的目标和杂波区分，实现跑道、滑行道及其临近区域的目标检测。
(2)本发明利用背景图进行图像检测，有效的提高了运动目标和低速目标的检测能力和检测精度。
(3)本发明对零频道上的回波数据采用卡尔马斯滤波，有效的提高了强地物杂波背景下低速目标的检测能力和检测精度。
(4)AMTD滤波使用FIR的窄带滤波器组，使得落入每个滤波器通带中的杂波能量和噪声尽可能小。
(5)卡尔马斯滤波与AMTD滤波总共输出4个频道，将4个频道输出分别建立精细杂波图，能够保证在对地杂波高度抑制的前提下，尽量减少信噪比损失，提高了系统对弱小目标的检测能力。
(6)场面监视雷达区别传统雷达的显著特点就是高分辨率，尤其是飞机目标反射面大，其理想的点迹分布轮廓接近真实机体轮廓，若采用传统的幅度质心法或中间值法不能准确反映目标的点迹中心，因此本发明采用图像识别的方法提取目标中心，主要是基于目标轮廓图在波束或方位上的分布来确定目标中心，主要包含目标轮廓提取和图像识别的中心提取，能够实现目标轮廓跟踪处理，并且能够准确的反映目标的点迹中心。
附图说明
图1为本发明的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法的整体示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
由图1所示，一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，对场面监视雷达所接收的当前扫描周期下的原始宽脉冲I、Q信号进行脉冲压缩处理，脉冲压缩处理后得到正交的宽脉冲I、Q数据；对原始窄脉冲I、Q数据和脉压后的宽脉冲I、Q数据进行数据抽取即拼接处理，得到拼接后的包含有宽、窄脉冲的数据；再将拼接后的包含有宽、窄脉冲的数据即当前扫描周期下的回波数据分别传送给图像检测通道与MTD检测通道。
本实施例中，每个波束宽度内包含12个脉冲，满足两组6脉冲AMTD处理的要求，两个脉组按宽窄脉冲的作用距离分别对应窄脉冲距离区和宽脉冲距离区。所述数据抽取是将两个脉组中宽窄脉冲进行抽取，进行宽窄脉冲信号的拼接。
S2，图像检测通道先将接收到的数据进行脉冲非相干积累即视频积累，再将脉冲非相干积累后的数据分别作为第一路数据和第二路数据。
所述脉冲非相干积累通过对经过包络检测器的信号幅度进行累加来提高信噪比，由于检波后相位信息丢失，回波变为非相参的，仅对信号的幅度或幅度平方或幅度对数等进行积累，成为纯粹的视频信号，故称为非相干积累。
将雷达的整个探测区域在方位上划分为M等份，在距离上划分为N等份，即雷达的整个探测区域被划分为M×N个方位距离单元，相对应的，回波信号图像包括有M×N个图像单元。
当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下脉冲非相干积累后的数据中，各个方位距离单元即各个图像单元(i,j)上均有其对应的幅度值Vn(i,j)和方差值En(i,j)。
其中，下标n表示雷达的扫描周期，即扫描圈数，即帧数；i表示图像单元对应第i个方位等份，i＝1,2,3…M；j表示图像单元对应第j个距离等份，j＝1,2,3…N；Vn(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下图像单元(i,j)的幅度值；En(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下图像单元(i,j)的方差值，且En(i,j)是：雷达扫描的前n个周期中该图像单元(i,j)的幅度值即V1(i,j),V2(i,j),…,Vn-1(i,j),Vn(i,j)之间的方差；即：
S201，将第一路数据先依次进行幅相衰减补偿和脉压副瓣抑制的处理，再利用处理后的第一路数据建立视频图。所述视频图是指：根据雷达所接收的当前扫描周期下的回波数据构建的回波信号图像。
由于场面监视雷达不间断工作，幅相变化会恶化地杂波改善因子，进而影响杂波区的目标检测能力，脉冲重复频率参差也会导致周期性的幅度和相位变化，因此采用幅相衰减补偿处理，以避免复杂的校正手续，所述幅相衰减补偿是从发射脉冲耦合出一部分送入接收机，然后送到信号处理进行分析，对每一脉组信号的周期性变化进行分析，经积累后抑制随机的不稳定，然后确定施加于I和Q矢量上的相位和幅度修正项，以保证场面监视雷达无论在什么工作条件都能稳定运行。
由于脉冲压缩处理引起旁瓣电平升高，主瓣电平宽度增加，会造成距离副瓣对视频信号产生影响，因此使用脉冲副瓣抑制，以对脉冲压缩处理所引起的旁瓣电平进行消除。
S202，利用第二路数据对背景图进行图像检测，并对当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下的背景图进行更新；所述背景图是指：场面上不存在目标时所构建的回波信号图像。在对场面监视雷达的信号进行处理之前，雷达系统中预存有一张初始化的背景图。
当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下的背景图中，各个图像单元(i,j)上均有其对应的第一标记位；各个图像单元(i,j)上均存储有其对应的方位距离上的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限E′n(i,j)。
其中，V′n(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下的背景图中图像单元(i,j)所对应的方位距离上的幅度值门限，且V′n(i,j)是：雷达扫描的前n-1个周期中该图像单元(i,j)的幅度值即V1(i,j),V2(i,j),…,Vn-1(i,j)之间的平均值；E′n(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下的背景图中图像单元(i,j)所对应的方位距离上的方差值门限；且E′n(i,j)是：雷达扫描的前n-1个周期中该图像单元(i,j)的方差值即E1(i,j),E2(i,j),…,En-1(i,j)之间的平均值。
所述图像检测是分别对单个图像单元(i,j)进行处理，具体包括以下步骤：
S2021，第二路数据中，即在雷达扫描的第n个周期即当前扫描周期下的回波数据中，某图像单元(i,j)的幅度值为Vn(i,j)，某图像单元(i,j)的方差值为En(i,j)。
S2022，判断第二路数据中该图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)是否大于背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)与方差阈值TE×E′n(i,j)之间的乘积，即判断Vn(i,j)是否大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)；TE表示方差阈值系数；
S2023，若Vn(i,j)不大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)，则表示当前扫描周期下该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标，并将背景图中对应图像单元(i,j)的第一标记位的值置为0，且对背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限En(i,j)进行更新，更新方式为：
用
的值作为更新后的背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)；k表示幅度遗忘系数，k取值为当前的帧数；
用
的值作为更新后的背景图中对应该图像单元(i,j)的方差值门限En(i,j)；l表示方差遗忘系数，l取值为当前的帧数；
若Vn(i,j)大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)，则表示当前扫描周期下该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标，并将背景图中对应图像单元(i,j)的第一标记位的值置为1，且不对背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′(i,j)和方差值门限E′(i,j)进行更新。
更新后的背景图中，若图像单元(i,j)的第一标记位的值为1，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标；若图像单元(i,j)的第一标记位的值为0，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标；
S3，MTD检测通道先将其所接收的当前扫描周期下的数据进行AMTD滤波。
雷达工作时遇到的杂波包括固定杂波和运动杂波，AMTD滤波使用FIR的窄带滤波器组，使得落入每个滤波器通带中的杂波能量和噪声尽可能小，当目标和杂波在滤波器的不同频道时，可建立多频道的精细化杂波图，并分频道进行恒虚警处理。
本实施例中，由于每个波束宽度内包含12个脉冲，需要实现两组6脉冲AMTD处理，因此采用的MTD滤波器是自适应控制的5脉冲FIR滤波器即AMTD滤波。信号处理根据杂波强度自动产生或选择FIR滤波器的加权系数。
零频道上的回波数据采用卡尔马斯滤波。
卡尔马斯滤波器是将AMTD滤波器输出的0#滤波与N-1#滤波分别求模值后相减，再取二者之差的绝对值作为最终输出；卡尔马斯滤波与AMTD滤波总共输出4个频道，将4个频道输出分别建立精细杂波图，保证在对地杂波高度抑制的前提下，尽量减少信噪比损失，提高系统对弱小目标的检测能力。
零频道上的卡尔马斯滤波后的回波数据与其它频道上AMTD滤波后的回波数据均先根据雷达的方位扫描范围、距离扫描范围、方位分辨率、距离分辨率分频道建立精细化杂波图。
建立精细杂波图的具体方式为：AMTD滤波器输出的4个频道，每个频道上都根据雷达的整个探测区域进行方位距离的等划分，将雷达的整个探测区域在方位上划分为M等份，在距离上划分为N等份，即在每个频道上，雷达的整个探测区域均被划分为M×N个方位距离单元，相对应的，每个频道上的精细化杂波图包括有M×N个图像单元，且精细化杂波图中的各个图像单元(i,j)上均有其对应的第二标记位。步骤S2和步骤S3的M×N个方位距离单元彼此一一对应。
再利用精细化杂波图确定各个图像单元(i,j)的恒虚警门限，并依据各个图像单元(i,j)的恒虚警门限对各个图像单元(i,j)进行恒虚警检测，将精细化杂波图中过门限的图像单元(i,j)的第二标记位的值置为1，将精细化杂波图中未过门限的图像单元(i,j)的第二标记位的值置为0。
恒虚警检测采用杂波图恒虚警检测器PAC-CFAR，在每个频道的精细化杂波图中，选取待检测的图像单元(i,j)周围邻近的a个图像单元，并将所选取的此a个图像单元的平均幅度值作为该待检测的图像单元(i,j)的恒虚警门限T(i,j)，判断待检测的图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)是否大于该待检测的图像单元(i,j)的恒虚警门限T(i,j)，若大于，则表示该待检测的图像单元(i,j)为过门限，否则表示该待检测的图像单元(i,j)为未过门限。
恒虚警检测后的各个频道的精细化杂波图中，若图像单元(i,j)的第二标记位为1，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标；若图像单元(i,j)的第二标记位为0，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标。
S4，利用步骤S202中更新后的背景图和步骤S3中恒虚警检测后各个频道的精细化杂波图，将第一标记位为1或第二标记位为1的图像单元均认定为过门限单元，进行点迹处理，确定目标点迹。
由于场面监视雷达具有很高的距离分辨力和方位分辨力，其分辨单元远小于飞机尺度，即使是机场车辆也可占据多个分辨单元，雷达扫描飞机、汽车等目标后会返回多个相邻点迹。为了便于进行航迹跟踪处理，需要先对检测数据进行凝聚处理，将来自同一目标的多个目标点迹合并为一个中心点迹，这样既可以提高目标的跟踪精度，也能有效地减少系统的运算量。
S5，利用步骤S201中所建立的视频图和步骤S4中经点迹处理后所确定的目标点迹进行目标轮廓提取。
场面监视雷达区别传统雷达的显著特点就是高分辨率，尤其是飞机目标反射面大，其理想的点迹分布轮廓接近真实机体轮廓，若采用传统的幅度质心法或中间值法不能准确反映目标的点迹中心，因此本发明采用图像识别的方法提取目标中心，主要是基于目标轮廓图在波束或方位上的分布来确定目标中心，实现目标轮廓的提取和图像识别的中心提取。
后续的，目标轮廓提取后送上报软件进行协议转换，并向SMGCS系统即机场场面活动引导及控制系统输出目标的轮廓线、位置点迹信息。
本发明中，步骤S2和步骤S3在实际过程中不区分先后顺序，步骤S201和步骤S202在实际过程中不区分先后顺序，步骤S301和步骤S302在实际过程中不区分先后顺序。
由于机场场面监视雷达不仅要监视运动的目标，还需要确定静止目标的位置和相关信息。因此，本发明在针对复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理主要包括：视频检测处理通道和MTD检测处理通道。其中，视频检测处理通道通过获得机场场景和目标的雷达二维图像，通过图像处理的方法进行检测，有利于对静止目标的识别，弥补了单MTD检测处理的不足；MTD检测处理通道对具有不同速度的目标和杂波区分，实现跑道、滑行道及其临近区域的目标检测。
以上仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，对场面监视雷达所接收的当前扫描周期下的原始宽脉冲I、Q信号进行脉冲压缩处理，脉冲压缩处理后得到正交的宽脉冲I、Q数据；对原始窄脉冲I、Q数据和脉压后的宽脉冲I、Q数据进行数据抽取即拼接处理，得到拼接后的包含有宽、窄脉冲的数据；再将拼接后的包含有宽、窄脉冲的数据即当前扫描周期下的回波数据分别传送给图像检测通道与MTD检测通道；
S2，图像检测通道先将其所接收的当前扫描周期下的回波数据进行脉冲非相干积累即视频积累，再将脉冲非相干积累后的数据分别作为第一路数据和第二路数据；
雷达的整个探测区域在方位上划分为M等份，在距离上划分为N等份，即雷达的整个探测区域被划分为M×N个方位距离单元，相对应的，回波信号图像包括有M×N个图像单元；
当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下脉冲非相干积累后的数据中，各个方位距离单元即各个图像单元(i,j)上均有其对应的幅度值Vn(i,j)和方差值En(i,j)；
其中，下标n表示雷达的扫描周期，即扫描圈数；i表示图像单元对应第i个方位等份，i＝1,2,3…M；j表示图像单元对应第j个距离等份，j＝1,2,3…N；Vn(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下图像单元(i,j)的幅度值；En(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下图像单元(i,j)的方差值，且En(i,j)是：雷达扫描的前n个周期中该图像单元(i,j)的幅度值即V1(i,j),V2(i,j),…,Vn-1(i,j),Vn(i,j)之间的方差；即：
S201，将第一路数据先依次进行幅相衰减补偿和脉压副瓣抑制的处理，再利用处理后的第一路数据建立视频图；所述视频图是指：根据雷达所接收的当前扫描周期下的回波数据构建的回波信号图像；
S202，利用第二路数据对背景图进行图像检测，并对当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下的背景图进行更新；所述背景图是指：场面上不存在目标时所构建的回波信号图像；
当前扫描周期即雷达扫描的第n个周期下的背景图中，各个图像单元(i,j)上均有其对应的第一标记位；各个图像单元(i,j)上均存储有其对应的方位距离上的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限E′n(i,j)；
其中，V′n(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下的背景图中图像单元(i,j)所对应的方位距离上的幅度值门限，且V′n(i,j)是：雷达扫描的前n-1个周期中该图像单元(i,j)的幅度值即V1(i,j),V2(i,j),…,Vn-1(i,j)之间的平均值；E′n(i,j)表示雷达扫描的第n个周期下的背景图中图像单元(i,j)所对应的方位距离上的方差值门限；且E′n(i,j)是：雷达扫描的前n-1个周期中该图像单元(i,j)的方差值即E1(i,j),E2(i,j),…,En-1(i,j)之间的平均值；
所述图像检测是分别对背景图中的单个图像单元(i,j)进行处理，具体方式为：利用第二路数据，即利用在雷达扫描的第n个周期即当前扫描周期下脉冲非相干积累后的数据中的各个图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)和方差值En(i,j)，对背景图中对应图像单元(i,j)进行判断，判断是否需要更新对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限E′n(i,j)，以及确定该对应图像单元(i,j)的第一标记位的取值；
更新后的背景图中，若图像单元(i,j)的第一标记位的值为1，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标；若图像单元(i,j)的第一标记位的值为0，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标；
S3，MTD检测通道先将其所接收的当前扫描周期下的回波数据进行AMTD滤波；其中，零频道上的回波数据采用卡尔马斯滤波；
零频道上的卡尔马斯滤波后的回波数据与其它频道上AMTD滤波后的回波数据均先根据雷达的方位扫描范围、距离扫描范围、方位分辨率、距离分辨率分频道建立精细化杂波图，将雷达的整个探测区域在方位上划分为M等份，在距离上划分为N等份，即雷达的整个探测区域被划分为M×N个方位距离单元，相对应的，各个频道上的精细化杂波图包括有M×N个图像单元，且精细化杂波图中的各个图像单元(i,j)上均有其对应的第二标记位；再利用精细化杂波图确定各个图像单元(i,j)的恒虚警门限，并依据各个图像单元(i,j)的恒虚警门限对各个图像单元(i,j)进行恒虚警检测，将精细化杂波图中过门限的图像单元(i,j)的第二标记位的值置为1，将精细化杂波图中未过门限的图像单元(i,j)的第二标记位的值置为0；
步骤S2和步骤S3的M×N个方位距离单元彼此一一对应；
恒虚警检测后的各个频道的精细化杂波图中，若图像单元(i,j)的第二标记位为1，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标；若图像单元(i,j)的第二标记位为0，则表示该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标；
S4，利用步骤S202中更新后的背景图和步骤S3中恒虚警检测后各个频道的精细化杂波图，将第一标记位为1或第二标记位为1的图像单元均认定为过门限单元，进行点迹处理，确定目标点迹；
S5，利用步骤S201中所建立的视频图和步骤S4中经点迹处理后所确定的目标点迹进行目标轮廓提取；
步骤S2和步骤S3不区分先后顺序，步骤S201和步骤S202不区分先后顺序。
2.根据权利要求1所述的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，步骤S202中，所述图像检测是分别对背景图中的单个图像单元(i,j)进行处理，具体包括以下步骤：
S2021，第二路数据中，即在雷达扫描的第n个周期即当前扫描周期下的回波数据中，某图像单元(i,j)的幅度值为Vn(i,j)，某图像单元(i,j)的方差值为En(i,j)；
S2022，判断第二路数据中该图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)是否大于背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)与方差阈值TE×E′n(i,j)之间的乘积，即判断Vn(i,j)是否大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)；TE表示方差阈值系数；
S2023，若Vn(i,j)不大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)，则表示当前扫描周期下该图像单元(i,j)所对应的方位距离上不存在目标，并将背景图中对应图像单元(i,j)的第一标记位的值置为0，且对背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)和方差值门限En(i,j)进行更新，更新方式为：
用
的值作为更新后的背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′n(i,j)；k表示幅度遗忘系数；
用
的值作为更新后的背景图中对应该图像单元(i,j)的方差值门限En(i,j)；l表示方差遗忘系数；
若Vn(i,j)大于V′n(i,j)×TE×E′n(i,j)，则表示当前扫描周期下该图像单元(i,j)所对应的方位距离上存在目标，并将背景图中对应图像单元(i,j)的第一标记位的值置为1，且不对背景图中对应图像单元(i,j)的幅度值门限V′(i,j)和方差值门限E′(i,j)进行更新。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，步骤S202中，在对场面监视雷达的信号进行处理之前，雷达系统中预存有一张初始化的背景图；此初始化的背景图是场面上不存在目标时所构建的回波信号图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，步骤S3中，在精细化杂波图中，选取待检测的图像单元(i,j)周围邻近的a个图像单元，并将所选取的此a个图像单元的平均幅度值作为该待检测的图像单元(i,j)的恒虚警门限T(i,j)，判断待检测的图像单元(i,j)的幅度值Vn(i,j)是否大于该待检测的图像单元(i,j)的恒虚警门限T(i,j)，若大于，则表示该待检测的图像单元(i,j)为过门限，否则表示该待检测的图像单元(i,j)为未过门限。
5.根据权利要求1所述的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，步骤S3中，卡尔马斯滤波是将AMTD滤波器的0#滤波输出与N-1#滤波输出先分别求模值后，再取二者之差的绝对值作为最终输出。
6.根据权利要求1所述的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，步骤S3中，AMTD滤波使用FIR的窄带滤波器组。
7.根据权利要求1所述的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，步骤S3中，卡尔马斯滤波与AMTD滤波总共输出4个频道的回波数据，对此4个频道的回波数据分别建立精细杂波图。
8.根据权利要求1所述的一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法，其特征在于，步骤S5中，采用图像识别的方法提取目标中心，主要是基于目标轮廓图在波束或方位上的分布来确定中心，实现目标轮廓的提取和图像识别的中心提取。
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|---|---|
| CN (1) | CN111123212B (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109782248A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-05-21 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种雷达杂波处理方法 |
| CN111624605A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-04 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于角度维回波特征的航海雷达目标检测方法 |
| CN112153384A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-12-29 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像编解码方法及装置 |
| CN112147582A (zh) * | 2020-10-21 | 2020-12-29 | 航天南湖电子信息技术股份有限公司 | 一种相控雷达接收稳定杂波源的主控调度方法 |
| CN113030973A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-25 | 成都民航空管科技发展有限公司 | 一种场面监视雷达信号处理系统及方法 |
| CN113514812A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-10-19 | 北京海兰信数据科技股份有限公司 | 一种岸基雷达杂波抑制处理方法及系统 |
| CN113721214A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-11-30 | 四创电子股份有限公司 | 一种基于空管雷达的直升机悬停检测方法 |
| CN114047482A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-02-15 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种基于多维目标特征的点迹提取与判断方法 |
| CN114415123A (zh) * | 2022-04-01 | 2022-04-29 | 北京海兰信数据科技股份有限公司 | 一种基于非相参邻域加权脉冲积累处理方法及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| BE852119A (fr) * | 1976-03-09 | 1977-09-05 | Westinghouse Electric Corp | Doeldetectieinrichting in een zoek/volgradarontvanger van het pulsdopplertype met middelmatige pulsherhalingsfrekwentie |
| US4713664A (en) * | 1985-05-24 | 1987-12-15 | Westinghouse Electric Corp. | Point clutter threshold determination for radar systems |
| US4749994A (en) * | 1986-06-04 | 1988-06-07 | Westinghouse Electric Corp. | Signal processing for radars having clutter maps |
| JP2009074839A (ja) * | 2007-09-19 | 2009-04-09 | Nec Corp | クラッタ判別方法およびレーダ装置 |
| CN202119908U (zh) * | 2011-05-31 | 2012-01-18 | 安徽四创电子股份有限公司 | 全固态s波段近程空管一次雷达 |
| CN106291492A (zh) * | 2016-07-19 | 2017-01-04 | 西安电子科技大学 | 一种基于精细杂波图的自适应目标检测方法 |
| CN108845300A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-11-20 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种场面监视雷达恒虚警处理方法 |
-
2019
- 2019-12-11 CN CN201911263498.XA patent/CN111123212B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| BE852119A (fr) * | 1976-03-09 | 1977-09-05 | Westinghouse Electric Corp | Doeldetectieinrichting in een zoek/volgradarontvanger van het pulsdopplertype met middelmatige pulsherhalingsfrekwentie |
| US4713664A (en) * | 1985-05-24 | 1987-12-15 | Westinghouse Electric Corp. | Point clutter threshold determination for radar systems |
| US4749994A (en) * | 1986-06-04 | 1988-06-07 | Westinghouse Electric Corp. | Signal processing for radars having clutter maps |
| JP2009074839A (ja) * | 2007-09-19 | 2009-04-09 | Nec Corp | クラッタ判別方法およびレーダ装置 |
| CN202119908U (zh) * | 2011-05-31 | 2012-01-18 | 安徽四创电子股份有限公司 | 全固态s波段近程空管一次雷达 |
| CN106291492A (zh) * | 2016-07-19 | 2017-01-04 | 西安电子科技大学 | 一种基于精细杂波图的自适应目标检测方法 |
| CN108845300A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-11-20 | 四川九洲空管科技有限责任公司 | 一种场面监视雷达恒虚警处理方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 刘艳苹;: "一种海杂波背景下快速小目标的检测方法", 舰船电子对抗, no. 03 * |
| 孙实泽;: "航管一次机场监视雷达信号处理设计", 现代电子技术, no. 23 * |
| 胡爱明;胡可欣;: "一种动目标检测的优化设计及应用", 空间电子技术, no. 01 * |
| 颜波涛;: "远程航路监视一次雷达信号处理实现", 雷达与对抗, no. 02 * |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109782248A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-05-21 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种雷达杂波处理方法 |
| CN109782248B (zh) * | 2019-02-18 | 2022-09-13 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种雷达杂波处理方法 |
| CN111624605A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-04 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于角度维回波特征的航海雷达目标检测方法 |
| CN111624605B (zh) * | 2020-05-27 | 2022-07-15 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于角度维回波特征的航海雷达目标检测方法 |
| CN112153384A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-12-29 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像编解码方法及装置 |
| CN112153384B (zh) * | 2020-07-23 | 2024-05-17 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像编解码方法及装置 |
| CN112147582A (zh) * | 2020-10-21 | 2020-12-29 | 航天南湖电子信息技术股份有限公司 | 一种相控雷达接收稳定杂波源的主控调度方法 |
| CN113030973B (zh) * | 2021-03-02 | 2022-06-28 | 成都民航空管科技发展有限公司 | 一种场面监视雷达信号处理系统及方法 |
| CN113030973A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-25 | 成都民航空管科技发展有限公司 | 一种场面监视雷达信号处理系统及方法 |
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