第39卷第4期(总第154期)
2010年12月
火控雷达技术
F i r e C o n t r o l R a d a r T e c h n o l o g y
V o l . 39N o . 4(S e r i e s 154)
D e c . 2010
基于雷达杂波图的C F A R 算法
王 雪 雷 卓 欧阳耀果
(西安电子科技大学 西安 710071)
【摘要】在研究现代三坐标(3D ) 雷达中三维杂波图的形成原理的基础上, 将各种恒虚警(C F A R ) 算法应用于轮廓杂波图中, 得出采用有序统计(O S ) 算法不但可较好的对杂波建立标志, 对杂波外的
目标不建立标志位, 且对慢速目标有较好的检测效果。此外, 给出了其在现场可编程门阵列(F P -G A ) 中的实现。
关键词:三维杂波图; 轮廓杂波图; C F A R 算法; 现场可编程门阵列
中图分类号:T N 92; T P 301. 6 文献标志码:A 文章编号:1008-8652(2010) 04-052-04
C F A RA l g o r i t h m B a s e d o nC l u t t e r Ma po f R a d a r
W a n g X u e , L e i Z h u o , O u y a n g Y a o g u o
(X i d i a n U n i v e r s i t y , X i ′a n 710071)
A b s t r a c t :O n b a s i s o f s t u d y i n g p r i n c i p l e o f f o r m i n g 3D -c l u t t e r m a p i n m o d e r n 3Dr a d a r , v a r i o u s c o n s t a n t f a l s e a -l a r m(C F A R )a l g o r i t h m s a r e a p p l i e dt o p r o f i l e c l u t t e r m a p , i t i s c o n c l u d e dt h a t u s i n g t h e o r d e r e ds t a t i s t i c s a l g o -r i t h mc a n n o t o n l y b u i l d a b e t t e r m a r ko n t h e t a r g e t i n s i d e t h e c l u t t e r , n o t b u i l da m a r k o n t h e t a r g e t o u t s i d e t h e
c l u t t e r , b u t a l s o h a s b e t t e r d e t e c t i o ne f f e c t i v e n e s s o nt h e s l o wm o v i n g t a r g e t . I n a d d i t i o n , i t s i m p l e m e n t a t i o n o n f i e l d p r o g r a m m a b l e g a t e a r r a y (F P G A )i s g i v e n .
K e y w o r d s :3D -c l u t t e r m a p ; p r o f i l e c l u t t e r m a p ; C F A Ra l g o r i t h m ; F P G A
1 引言
为了提高动目标显示改善因子, 现代雷达信号处理通常采用双支路进行处理, 即M T D (或M T I ) 相参处理支路和正常处理支路。正常支路可以减少不必要的处理损失, 提高目标尤其是低速小目标的检测能力, 因为强杂波环境中所必须的滤波器抑制凹口及快门限恒虚警率处理, 在弱杂波或无杂波条件下势必导致一定程度上检测能力降低; 而相参对消支路可以提取杂波内的多普勒信息, 因此为了实现对正常处理和相参处理结果的选择, 必须建立一个能够反映杂波有/无的轮廓杂波图(见图1) , 它可以提供杂波的二分层(1/0) 概略信息, 数字`1' 表示有杂波, 用来选择相参支路的输出, 数字`0' 表示无杂波, 用来选择正常支路的输出。本文首先详细论述杂波图的原理和C F A R 算法, 在此基础上, 对某
[2]
雷达阵地周围环境的实测杂波数据进行了分析。
图1 轮廓杂波图信号示意图
2 杂波图原理及C F A R 算法
杂波图是一种时域上的自适应处理方法。主要用来实时记录雷达阵地周围环境的杂波分布及其强度变化。它是基于对同一空间单元的多次扫掠值进
行处理来估计出此单元杂波的平均幅度, 从而给出雷达阵地周围环境的二分层信息。
收稿日期:2010-06-01
作者简介:王 雪, 女, 1984年生, 。。
处理的重要内容之一, 在自动检测中, 恒虚警率处理可使终端计算机不至于因干扰太强而过载, 从而保
证雷达的正常工作。为了对杂波图的效果进行改进, 进行分析的恒虚警方法如下:
a . 单元平均的方法:即对每个杂波单元的数据进行平均处理, 即
图2 杂波检测单元示意图
m
2. 1 杂波图的基本原理
杂波图将雷达的探测范围划分成若干个距离/方位/仰角区单元, 每一单元称为一个杂波检测单元, 表征杂波检测单元的示意图如图2所示。其中Δθ表示方位宽度, Δφ表示仰角宽度, Δρ表示径向大小。这样空间就被划分成若干个空间单元(Δθ, Δφ, Δρ) , 并用ΔV 表示. 杂波图最根本的是对每个扇区ΔV 内的杂波功率进行估算, 然后给出表征ΔV 的二分层信息。对于面分布杂波而言, 一般认为, 扇区ΔV 内杂波分布是均匀的, 杂波起伏不大, 估算方法采用脉内距离单元平均, 脉间相关积累。假定杂波单元ΔV 内分辨距离单元数为m , 脉冲数为r , 任 一杂波分辨单元幅度估计值为A (i , j ) , τ是脉冲宽度, Δα是一个脉冲重复周期T 时间内方位扫描的角度, (i , j ) 是杂波检测单元的坐标, 这样每个检测单元有m 个正常信号输人序列x i ′, j ′) , 那么n (
Δρ=mτ, Δθ=rΔα脉内:X i , j ) ∑x i ′, j ′) n (n (
m i ′
m
[4～6]
X (i , j ∑x i ′, j ′) n n (
m i ′
b . 单元选大的方法:即对每个杂波单元的数据进行选大处理, 即
X (i , j )=ma x {x i ′, j ′) } i′=1, …,m n n (
c . 有序统计的方法(O S ) :即对每个杂波单元数据按从小到大(或从大到小) 进行排序处理, 然后取第k 个排序值作为单元杂波功率水平估计, 即
X (i , j )=xi ′, j ′) n k (
x i ′, j ′) ≤x i ′, j ′) ≤…≤x i ′, j ′) 1(2(m (d . 删除均值的方法(C M L D ) :即对每个杂波单
元数据按从小到大(或从大到小) 进行排序处理, 然后删去从最大值起始的r 个较大的值, 取其余参考单元采样值的线性组合作为单元杂波功率水平估计, 即,
X i , j ) =∑x (i ′, j ′) n (i
i =1m -r
(1) (2)
x i ′, j ′) ≤x i ′, j ′) ≤…≤x i ′, j ′) 1(2(m (e . 削减平均的方法(T M ) :即对每个杂波单元数据按从小到大(或从大到小) 进行排序处理, 削减掉从最小值起的r 1个较小和从最大值起的r 2个较大的值, 并取其余的参考单元采样值的和作为杂波功率水平估计, 即
m -r 2
脉间:A (i , j )=βXi , j )+(1-β)A i , j ) (3) n n (n -1(β为叠代因子(遗传因子) , 本雷达的杂波图取m =32, 即取32个距离单元为1个杂波单元, 由文献[1]
仿真结果得到叠代因子β取0. 125较为合适。
当天线扫过一个水平波束宽度, 按式(2) 分别计算出各杂波单元对应的幅度值, 取出天线扫描上
(一个周期存入杂波图的幅度估计值A i , j ) , 按式
n -1
X i , j )=n (
i =r 11+
i ′, j ′) ∑x (
i
x i ′, j ′) ≤x i ′, j ′) ≤…≤x i ′, j ′) 1(2(m (f . 计数的方法:设定一个门限, 每个杂波单元内的各距离单元所对应的数值如果大于门限值, 计数值进行累加, 否则不变, 对每个杂波单元来说, 如果其对应的计数值大于k , 则杂内外标志置1, 否则置0。
(3) 作相关积累运算, 得到天线当前扫描周期的杂 波估计值A i , j ) , 然后存入同一杂波单元ΔV , 这样n (就完成了对天线上一个扫描周期杂波图进行更新的
任务. 当天线下一个扫描周期回波到来时, 又重复同样的计算, 从而使杂波图存储的内容不断地得到动态更新。
[3, 7]
2. 2 CF A R 算法
A 3 慢速目标检测
为零或很小, 这一部分目标同样会被M T I 滤波器当成是背景杂波而抑制掉。这表明:利用M T I 处理器, 对径向速度较低的目标, 由于无法将其与背景杂波频谱分离, 检测效果并不好。对这一速度范围的目标, 需要采用新的检测方法。
在现代低速目标检测中一种重要思想, 即把目标检测以某种二维“图”处理来完成。此时, 对目标的检测特性不再与目标的多普勒频移有关, 而只与目标信号的幅度特征有关。本文以这样的思想为依据, 利用杂波图积累方法, 建立距离———方位上的杂波背景图, 并以建立的杂波图为基础, 将各种恒虚警检测方法扩展到二维平面上来, 实现对低速目标的
检测。
4 分析结果
在实测的杂波数据的基础上, 对雷达杂波图的各种恒虚警算法进行了仿真, 其等高线图(依次为信号、地杂波和云雨等慢速气象杂波) 如图3所示。
其中信号位于距离单元50处, 地杂波位于距离单元125～310处, 云雨等慢速气象杂波位于距离单元500～820处, 门限因子为2. 5, 横坐标为距离单元, 纵坐标为某方位雷达扫描十圈的数据
。
图3 杂波图的各种恒虚警算法
轮廓杂波图是雷达威力范围内存储在存储器中
的杂波强度分布图. 雷达回波中一般包括噪声、杂波以及目标信号, 杂波图要求对杂波建立标志, 对杂外的目标信号尽量不要建起标志位, 否则会影响后续信号理的性能。
从图中可以看出, 选大方法的杂内外标志覆盖效果即对低速运动目标的检测效果很好, 但会对目标也建起标志位; 平均方法对零星分布的杂波其杂内外标志不能完全覆盖, 当目标信号幅值较大时也
会对其建起标志位; t m 方法和c m l d 方法对目标不会建起标志位但对零星分布的杂波其杂内外标志覆盖效果不好; 计数方法也不会对目标建起标志位但其对零星分布的杂波也没有完全覆盖; 有序统计方法不但不会对目标建起标志位而且其对片杂波和零星分布的杂波都有较好的覆盖效果, 即对低速运动的目标也有较好的检测效果。因此, 为得到效果较好的雷达杂波图, 可将排序方法应用其中
。
图4 有序统计方法部分逻辑分析结果
5 结束语
采用有序统计方法的杂波图在某种新体制雷达信号处理机中已得到使用, 图4给出了部分逻辑分析结果。有序统计方法在F P G A 中可采用比较、移位的方法实现, 排序的结果在32个距离单元的最后一个单元输出。
三维杂波图技术是现代雷达技术的重要组成部分, 本文对各种杂波图C F A R 算法进行了分析比较, 得出采用有序统计方法更符合现代雷达对杂波图的要求, 而且杂波图作为一种慢速目标检测方法, 将有序统计方法应用于杂波图中, 可得到较好的检测效果且随着信噪比的提高检测效果更加明显。参考文献:
[1] He Y o u . P e r f o r m a n c e o f s o m e g e n e r a l i s e d m o d i -R m a t i c c e n s o r i n g t e c h n i q u e i n m u l t i p l e t a r g e t s i t -u a t i o n s [J ].I E EP r o c .R a d a r , S o n a r N a v i g . , 1994, 141(4) :205-212.
[2] 黄芜炯, 宋万杰, 吴顺君. 基于F P G A 的气象
杂波图设计与实现[J ]. 火控雷达技术, 2007,
36(6) :63-67.
[3] 王延暴, 郝小宁, 强勇. 五种恒虚警方法性能分析[J ]. 火控雷达技术, 2006, 35(3) :19-21. [4] 刘俊涛. 基于F P G A 三维杂波图的设计与实
现[J ]. 现代雷达, 2005, 27(12) .
[5] 陶海红. 雷达杂波图的形成算法及实现[J ].
现代雷达, 2002, 24(3) :13-15.
[6] 马晓, 向家彬, 朱裕生, 秦江敏等编著. 雷达信
号处理[M ]. 长沙:湖南科学技术出版社,
l 999, 209～232.
[7] 何友等. 雷达自动检测与恒虚警处理[M ]. 北
, 32
第39卷第4期(总第154期)
2010年12月
火控雷达技术
F i r e C o n t r o l R a d a r T e c h n o l o g y
V o l . 39N o . 4(S e r i e s 154)
D e c . 2010
基于雷达杂波图的C F A R 算法
王 雪 雷 卓 欧阳耀果
(西安电子科技大学 西安 710071)
【摘要】在研究现代三坐标(3D ) 雷达中三维杂波图的形成原理的基础上, 将各种恒虚警(C F A R ) 算法应用于轮廓杂波图中, 得出采用有序统计(O S ) 算法不但可较好的对杂波建立标志, 对杂波外的
目标不建立标志位, 且对慢速目标有较好的检测效果。此外, 给出了其在现场可编程门阵列(F P -G A ) 中的实现。
关键词:三维杂波图; 轮廓杂波图; C F A R 算法; 现场可编程门阵列
中图分类号:T N 92; T P 301. 6 文献标志码:A 文章编号:1008-8652(2010) 04-052-04
C F A RA l g o r i t h m B a s e d o nC l u t t e r Ma po f R a d a r
W a n g X u e , L e i Z h u o , O u y a n g Y a o g u o
(X i d i a n U n i v e r s i t y , X i ′a n 710071)
A b s t r a c t :O n b a s i s o f s t u d y i n g p r i n c i p l e o f f o r m i n g 3D -c l u t t e r m a p i n m o d e r n 3Dr a d a r , v a r i o u s c o n s t a n t f a l s e a -l a r m(C F A R )a l g o r i t h m s a r e a p p l i e dt o p r o f i l e c l u t t e r m a p , i t i s c o n c l u d e dt h a t u s i n g t h e o r d e r e ds t a t i s t i c s a l g o -r i t h mc a n n o t o n l y b u i l d a b e t t e r m a r ko n t h e t a r g e t i n s i d e t h e c l u t t e r , n o t b u i l da m a r k o n t h e t a r g e t o u t s i d e t h e
c l u t t e r , b u t a l s o h a s b e t t e r d e t e c t i o ne f f e c t i v e n e s s o nt h e s l o wm o v i n g t a r g e t . I n a d d i t i o n , i t s i m p l e m e n t a t i o n o n f i e l d p r o g r a m m a b l e g a t e a r r a y (F P G A )i s g i v e n .
K e y w o r d s :3D -c l u t t e r m a p ; p r o f i l e c l u t t e r m a p ; C F A Ra l g o r i t h m ; F P G A
1 引言
为了提高动目标显示改善因子, 现代雷达信号处理通常采用双支路进行处理, 即M T D (或M T I ) 相参处理支路和正常处理支路。正常支路可以减少不必要的处理损失, 提高目标尤其是低速小目标的检测能力, 因为强杂波环境中所必须的滤波器抑制凹口及快门限恒虚警率处理, 在弱杂波或无杂波条件下势必导致一定程度上检测能力降低; 而相参对消支路可以提取杂波内的多普勒信息, 因此为了实现对正常处理和相参处理结果的选择, 必须建立一个能够反映杂波有/无的轮廓杂波图(见图1) , 它可以提供杂波的二分层(1/0) 概略信息, 数字`1' 表示有杂波, 用来选择相参支路的输出, 数字`0' 表示无杂波, 用来选择正常支路的输出。本文首先详细论述杂波图的原理和C F A R 算法, 在此基础上, 对某
[2]
雷达阵地周围环境的实测杂波数据进行了分析。
图1 轮廓杂波图信号示意图
2 杂波图原理及C F A R 算法
杂波图是一种时域上的自适应处理方法。主要用来实时记录雷达阵地周围环境的杂波分布及其强度变化。它是基于对同一空间单元的多次扫掠值进
行处理来估计出此单元杂波的平均幅度, 从而给出雷达阵地周围环境的二分层信息。
收稿日期:2010-06-01
作者简介:王 雪, 女, 1984年生, 。。
处理的重要内容之一, 在自动检测中, 恒虚警率处理可使终端计算机不至于因干扰太强而过载, 从而保
证雷达的正常工作。为了对杂波图的效果进行改进, 进行分析的恒虚警方法如下:
a . 单元平均的方法:即对每个杂波单元的数据进行平均处理, 即
图2 杂波检测单元示意图
m
2. 1 杂波图的基本原理
杂波图将雷达的探测范围划分成若干个距离/方位/仰角区单元, 每一单元称为一个杂波检测单元, 表征杂波检测单元的示意图如图2所示。其中Δθ表示方位宽度, Δφ表示仰角宽度, Δρ表示径向大小。这样空间就被划分成若干个空间单元(Δθ, Δφ, Δρ) , 并用ΔV 表示. 杂波图最根本的是对每个扇区ΔV 内的杂波功率进行估算, 然后给出表征ΔV 的二分层信息。对于面分布杂波而言, 一般认为, 扇区ΔV 内杂波分布是均匀的, 杂波起伏不大, 估算方法采用脉内距离单元平均, 脉间相关积累。假定杂波单元ΔV 内分辨距离单元数为m , 脉冲数为r , 任 一杂波分辨单元幅度估计值为A (i , j ) , τ是脉冲宽度, Δα是一个脉冲重复周期T 时间内方位扫描的角度, (i , j ) 是杂波检测单元的坐标, 这样每个检测单元有m 个正常信号输人序列x i ′, j ′) , 那么n (
Δρ=mτ, Δθ=rΔα脉内:X i , j ) ∑x i ′, j ′) n (n (
m i ′
m
[4～6]
X (i , j ∑x i ′, j ′) n n (
m i ′
b . 单元选大的方法:即对每个杂波单元的数据进行选大处理, 即
X (i , j )=ma x {x i ′, j ′) } i′=1, …,m n n (
c . 有序统计的方法(O S ) :即对每个杂波单元数据按从小到大(或从大到小) 进行排序处理, 然后取第k 个排序值作为单元杂波功率水平估计, 即
X (i , j )=xi ′, j ′) n k (
x i ′, j ′) ≤x i ′, j ′) ≤…≤x i ′, j ′) 1(2(m (d . 删除均值的方法(C M L D ) :即对每个杂波单
元数据按从小到大(或从大到小) 进行排序处理, 然后删去从最大值起始的r 个较大的值, 取其余参考单元采样值的线性组合作为单元杂波功率水平估计, 即,
X i , j ) =∑x (i ′, j ′) n (i
i =1m -r
(1) (2)
x i ′, j ′) ≤x i ′, j ′) ≤…≤x i ′, j ′) 1(2(m (e . 削减平均的方法(T M ) :即对每个杂波单元数据按从小到大(或从大到小) 进行排序处理, 削减掉从最小值起的r 1个较小和从最大值起的r 2个较大的值, 并取其余的参考单元采样值的和作为杂波功率水平估计, 即
m -r 2
脉间:A (i , j )=βXi , j )+(1-β)A i , j ) (3) n n (n -1(β为叠代因子(遗传因子) , 本雷达的杂波图取m =32, 即取32个距离单元为1个杂波单元, 由文献[1]
仿真结果得到叠代因子β取0. 125较为合适。
当天线扫过一个水平波束宽度, 按式(2) 分别计算出各杂波单元对应的幅度值, 取出天线扫描上
(一个周期存入杂波图的幅度估计值A i , j ) , 按式
n -1
X i , j )=n (
i =r 11+
i ′, j ′) ∑x (
i
x i ′, j ′) ≤x i ′, j ′) ≤…≤x i ′, j ′) 1(2(m (f . 计数的方法:设定一个门限, 每个杂波单元内的各距离单元所对应的数值如果大于门限值, 计数值进行累加, 否则不变, 对每个杂波单元来说, 如果其对应的计数值大于k , 则杂内外标志置1, 否则置0。
(3) 作相关积累运算, 得到天线当前扫描周期的杂 波估计值A i , j ) , 然后存入同一杂波单元ΔV , 这样n (就完成了对天线上一个扫描周期杂波图进行更新的
任务. 当天线下一个扫描周期回波到来时, 又重复同样的计算, 从而使杂波图存储的内容不断地得到动态更新。
[3, 7]
2. 2 CF A R 算法
A 3 慢速目标检测
为零或很小, 这一部分目标同样会被M T I 滤波器当成是背景杂波而抑制掉。这表明:利用M T I 处理器, 对径向速度较低的目标, 由于无法将其与背景杂波频谱分离, 检测效果并不好。对这一速度范围的目标, 需要采用新的检测方法。
在现代低速目标检测中一种重要思想, 即把目标检测以某种二维“图”处理来完成。此时, 对目标的检测特性不再与目标的多普勒频移有关, 而只与目标信号的幅度特征有关。本文以这样的思想为依据, 利用杂波图积累方法, 建立距离———方位上的杂波背景图, 并以建立的杂波图为基础, 将各种恒虚警检测方法扩展到二维平面上来, 实现对低速目标的
检测。
4 分析结果
在实测的杂波数据的基础上, 对雷达杂波图的各种恒虚警算法进行了仿真, 其等高线图(依次为信号、地杂波和云雨等慢速气象杂波) 如图3所示。
其中信号位于距离单元50处, 地杂波位于距离单元125～310处, 云雨等慢速气象杂波位于距离单元500～820处, 门限因子为2. 5, 横坐标为距离单元, 纵坐标为某方位雷达扫描十圈的数据
。
图3 杂波图的各种恒虚警算法
轮廓杂波图是雷达威力范围内存储在存储器中
的杂波强度分布图. 雷达回波中一般包括噪声、杂波以及目标信号, 杂波图要求对杂波建立标志, 对杂外的目标信号尽量不要建起标志位, 否则会影响后续信号理的性能。
从图中可以看出, 选大方法的杂内外标志覆盖效果即对低速运动目标的检测效果很好, 但会对目标也建起标志位; 平均方法对零星分布的杂波其杂内外标志不能完全覆盖, 当目标信号幅值较大时也
会对其建起标志位; t m 方法和c m l d 方法对目标不会建起标志位但对零星分布的杂波其杂内外标志覆盖效果不好; 计数方法也不会对目标建起标志位但其对零星分布的杂波也没有完全覆盖; 有序统计方法不但不会对目标建起标志位而且其对片杂波和零星分布的杂波都有较好的覆盖效果, 即对低速运动的目标也有较好的检测效果。因此, 为得到效果较好的雷达杂波图, 可将排序方法应用其中
。
图4 有序统计方法部分逻辑分析结果
5 结束语
采用有序统计方法的杂波图在某种新体制雷达信号处理机中已得到使用, 图4给出了部分逻辑分析结果。有序统计方法在F P G A 中可采用比较、移位的方法实现, 排序的结果在32个距离单元的最后一个单元输出。
三维杂波图技术是现代雷达技术的重要组成部分, 本文对各种杂波图C F A R 算法进行了分析比较, 得出采用有序统计方法更符合现代雷达对杂波图的要求, 而且杂波图作为一种慢速目标检测方法, 将有序统计方法应用于杂波图中, 可得到较好的检测效果且随着信噪比的提高检测效果更加明显。参考文献:
[1] He Y o u . P e r f o r m a n c e o f s o m e g e n e r a l i s e d m o d i -R m a t i c c e n s o r i n g t e c h n i q u e i n m u l t i p l e t a r g e t s i t -u a t i o n s [J ].I E EP r o c .R a d a r , S o n a r N a v i g . , 1994, 141(4) :205-212.
[2] 黄芜炯, 宋万杰, 吴顺君. 基于F P G A 的气象
杂波图设计与实现[J ]. 火控雷达技术, 2007,
36(6) :63-67.
[3] 王延暴, 郝小宁, 强勇. 五种恒虚警方法性能分析[J ]. 火控雷达技术, 2006, 35(3) :19-21. [4] 刘俊涛. 基于F P G A 三维杂波图的设计与实
现[J ]. 现代雷达, 2005, 27(12) .
[5] 陶海红. 雷达杂波图的形成算法及实现[J ].
现代雷达, 2002, 24(3) :13-15.
[6] 马晓, 向家彬, 朱裕生, 秦江敏等编著. 雷达信
号处理[M ]. 长沙:湖南科学技术出版社,
l 999, 209～232.
[7] 何友等. 雷达自动检测与恒虚警处理[M ]. 北
, 32