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1引言
地面情报雷达一般也称作地面监视雷达或地面警戒雷达,主要用作国土防空和空中交通管制,多采用边搜索边跟踪体制,能同时对一定仰角和一定距离、360°全方位范围内的目标进行探测跟踪。探测过程中,由于地面反射、通讯基站、广播电台等的影响,回波中总是混杂着机内噪声、地物杂波和各类干扰,从而形成虚假点迹。虚假点迹包括噪声虚警、杂波剩余及干扰所形成的点迹,它们具有随机特性。雷达的目标提取器不仅能检测、录取真实目标的点迹数据,同时也能录取虚假目标的点迹数据,这些真假目标的点迹会一起被上报到雷达终端显示器中,这不仅加大了计算机的处理量,而且也不利于目标航迹的跟踪。剔除虚假点迹主要通过雷达的信号处理系统完成,例如采用旁瓣相消、动目标显示(MTI)、动目标检测(MTD)、恒虚警(CFAR)检测、杂波图等处理方法。另外,也可以依据真假目标点迹分布特性的不同对目标点迹进行判别,形成点迹过滤的准则,本文主要针对点迹过滤技术进行研究。
2点迹过滤
点迹过滤主要是利用雷达回波点迹的不同特征参数信息,计算出点迹的风险系数(0到1之间),然后据此剔除一些虚假点迹。基本措施是对提取的目标点迹的各个特征两两组合,然后求出该特征组合下的似然概率,最后对所有特征组合下的似然概率加权求和,得出用于判别点迹真假的风险系数。为了计算目标真假性的似然概率,雷达首先识别和标识出所有真假目标样本的点迹。然后对真假目标的点迹,提取有用的特征信息,分别计算点迹每个特征对应的均值和标准差。接下来把真假点迹的特征进行组合(如(X,Y),X,Y代表特征信息)放在同一坐标系中。
3计算仿真
上节所述特征组合的选择,一般取决于雷达类型、工作模式、杂波环境及干扰类型等。本章我们提取的目标三个特征参数信息是:目标点迹的归一化幅度、距离展宽、方位展宽,它们对应的均值和标准差见表1。3.1仿真结果(1)利用上述真假目标判别的求解步骤,对照图1给出一种特征组合下的似然概率划分图(图3)。(2)本仿真T=0.9,由第2章可知,假目标的风险系数应为R假>0.9,真目标的风险系数应为R真≤0.9。下面取3组α值,分析真假目标判别的性能。1.当α=0.1时,各取100组真、假目标的特征信息,求解出风险系数如图4所示。观察图4及表2可以得出,α=0.1时真假目标判别的正确率为P0.1=(97+79)/200%=88%。部分假目标点迹的风险系数并不满足判别条件,真目标点迹的风险系数基本上都满足判别条件。因此,得出的结果会把一些假目标的点迹判别为真目标,把少许真目标的点迹判别为假目标。2.当α=0.5时,各取100组真、假目标的特征信息。3.当α=0.9时,各取100组真、假目标的特征信息。
4实测数据处理结果
在上述理论仿真的基础上,进行了实测数据处理验证。通过对某雷达实测回波信号进行脉压、多普勒滤波、CFAR及杂波图检测等处理得到目标点迹,进而通过对比二次雷达信息选取出真、假目标点迹作为训练样本,分别得到真、假目标各个特征的均值、标准差。对未知点迹采用第2章所述算法计算风险系数,对高风险点迹进行过滤,基本处理流程如图7所示。目标点迹凝聚处理的过程在电子工业出版社出版的《雷达信号处理和数据处理技术》一书中有详细描述,本文不再赘述。目标的原始点迹经凝聚处理后,已获得唯一的距离、方位估计值。同时,在进行上述凝聚的过程中,分别提取点迹在距离、方位上的展宽特性。
5结论
通过对比上述不同α值时实测点迹过滤结果可以发现,一方面随着α值的增大,真目标判别的正确率逐渐增大;但是,另一方面随着α值的增大,剔除的虚假点迹个数也逐渐减少,所得结果与第3章的仿真结果一致。工程应用中,应根据实际情况选择合适的α值,以达到预期的效果。
参考文献
[1]吴顺君,梅晓春等编著.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]MerrillI.Skolnik主编,王军等译.雷达手册[M].(第二版中译本)北京:电子工业出版社,2003.
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[4]Mark.A.Richards著,邢孟道等译.雷达信号处理基础[M].北京:电子工业出版社,2008.
作者:官林海