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    基于霍夫變換的高速微弱目標(biāo)檢測算法

    2012-07-25 04:06:16龐存鎖侯慧玲
    電子與信息學(xué)報 2012年3期
    關(guān)鍵詞:插值脈沖雷達(dá)

    龐存鎖 侯慧玲 韓 焱

    (中北大學(xué)電子測試技術(shù)國家重點實驗室儀器科學(xué)與動態(tài)測試教育部重點實驗室 太原 030051)

    1 引言

    隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,尤其是隱身技術(shù)和超音速技術(shù)的日漸成熟,具有隱身和高速性能的飛行器越來越多,研究提高傳統(tǒng)雷達(dá)對高速微弱目標(biāo)檢測能力的信號處理方法具有重要意義。為了檢測高速微弱目標(biāo),長時間相參積累技術(shù)是一種有效方法[1],但長時間積累導(dǎo)致目標(biāo)回波包絡(luò)在不同脈沖周期之間走動,傳統(tǒng)的基于單元的動目標(biāo)檢測方法已不能有效適應(yīng)該類目標(biāo)的檢測,需在檢測前進(jìn)行回波包絡(luò)對齊。針對包絡(luò)對齊的問題已經(jīng)有不少研究,文獻(xiàn)[2-4]研究了包絡(luò)移位和包絡(luò)插值的包絡(luò)對齊方法;文獻(xiàn)[5-8]研究了基于Keystone變換的包絡(luò)對齊方法,但該方法存在速度模糊;文獻(xiàn)[9]研究了基于脈沖壓縮前的距離走動補償方法,但存在補償通道多的問題。文獻(xiàn)[10]利用最大似然準(zhǔn)則的方法研究了包絡(luò)對齊,并提出利用霍夫變換的方法估計高速目標(biāo)的思想,但文中沒有分析HT的具體運算過程,且存在運算量大的問題。

    以上研究方法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)包絡(luò)對齊,但運算量大,實時性差。為此,本文以線性調(diào)頻脈沖壓縮雷達(dá)為例,提出了一種并行HT(PHT)方法,此方法利用疊加原理能夠提高運算速度,滿足實時性的要求;最后給出了仿真實例,仿真結(jié)果表明了算法的有效性。

    2 高速目標(biāo)回波信號特點

    針對線性調(diào)頻脈沖壓縮雷達(dá),根據(jù)文獻(xiàn)[9, 10]可得第n個回波信號的包絡(luò)時延走動Δtn與目標(biāo)速度、加速度等有關(guān),可表示為

    (1)b0nPRT表示由速度引起的第n個脈沖相對于第1個脈沖的走動時延,其導(dǎo)致的距離走動單元為

    (2)a/c(nP RT)2表示由加速度引起的第n個脈沖相對于第1個脈沖的走動時延,其導(dǎo)致的距離走動單元為

    需注意通常加速度引起的距離走動可以忽略,如信號帶寬為5 MHz,停留時間為0.5 s,根據(jù)式(3)知加速度要想產(chǎn)生 1個距離單元的走動需大于240 m/s2,一般目標(biāo)的加速度不可能達(dá)到這么大,故可忽略其對距離走動的影響。因此,高速目標(biāo)回波間的距離走動主要由速度引起,且走動單元與積累時間近似為直線。

    3 基于HT的高速目標(biāo)檢測

    3.1 HT檢測高速目標(biāo)速度和距離的基本原理

    高速目標(biāo)回波信號離散采樣后,其目標(biāo)速度v0,距離R0與直線斜率k、截距b的關(guān)系可表示為

    根據(jù)式(4),式(5)可得目標(biāo)初始距離,徑向速度與極徑,極角間的關(guān)系為

    其中v0<0表示目標(biāo)接近雷達(dá),v0>0表示目標(biāo)遠(yuǎn)離雷達(dá),fs為采樣頻率, (r0,q0)為HT后最大值對應(yīng)的極坐標(biāo)值。

    3.2 極徑ρ和極角θ的量化間隔

    從高速目標(biāo)的回波特點出發(fā),我們推導(dǎo)了極徑量化間隔Δr,極角量化間隔Δq的值。

    由文獻(xiàn)[9]可得搜索未知高速目標(biāo)時的速度間隔可表示為

    其中BNT為發(fā)射信號帶寬與積累脈沖時間的乘積。

    將式(8)代入式(4),式(6)可得 Δq為

    假定高速目標(biāo)回波脈沖間的距離走動單元最大不超過一個距離分辨單元,可得Δr為

    3.3 一種基于并行運算的HT方法(PHT)

    HT雖能夠檢測直線,但文獻(xiàn)[10]中的方法運算量大,難以滿足實際應(yīng)用。這里借鑒文獻(xiàn)[11]中計算HT的思想對目標(biāo)回波矩陣進(jìn)行處理。

    (1)PHT原理

    引理利用如圖1所示的PHT幾何關(guān)系,可得

    證明如圖 1(a)所示,設(shè)l為穿過坐標(biāo)系XoY中A點的直線,ro(A,q)為從原點o到l的垂線,q為垂線和坐標(biāo)軸X的夾角。o'點為數(shù)據(jù)矩陣中的另一點,ro(o',q)為從原點o到h的垂線,這里設(shè)h為穿過o'點的直線,且h||l,ro'(A,q)為從o'點到l的垂線,其對應(yīng)的坐標(biāo)系為xo'y,如圖1(b)所示。

    圖1 PHT幾何關(guān)系圖

    由HT 的定義可得,坐標(biāo)系XoY中A點,o'點相對于原點o的HT可分別表示為

    在圖1(b)坐標(biāo)系xo'y中,A點相對于點o'的HT可分別表示為

    其中(Ax,Ay) 為點A在坐標(biāo)系xo'y中的坐標(biāo)。

    由圖1幾何關(guān)系及式(12)-式(14)可得

    式(15)也可表示為式(11)的形式,這一方法可推廣為直線上某一點關(guān)于坐標(biāo)原點的HT可用任意多個點HT的疊加表示。因此,該方法利于并行運算,可減小HT的運算時間。

    (2)PHT的應(yīng)用 式(15)證明了點的HT疊加原理,這一部分將討論該原理在雷達(dá)回波矩陣中的應(yīng)用。

    為了應(yīng)用該原理,需對回波矩陣進(jìn)行子矩陣分解。設(shè)雷達(dá)回波矩陣[M,N]可分為k1×k2組子矩陣,即[M,N]可表示為

    由式(15),式(16)可得k1×k2組子矩陣的并行HT疊加過程可表示為

    另外,由式(15)可知,如果 HT處理的回波矩陣能分解為大小相等的幾組子矩陣,則每組子矩陣中相同位置點的 HT相同,則式(17)可進(jìn)一步表示為

    式(18)的這一性質(zhì)可節(jié)約存儲空間并能提高 HT計算效率。

    4 仿真實例

    設(shè)觀測目標(biāo)相對于雷達(dá)的初始距離為100 km,徑向速度為3000 m/s,加速度為5 m/s2,信號載頻為3 GHz,基帶信號帶寬為5 MHz,積累脈沖數(shù)為128,脈沖重復(fù)周期為1 ms,采樣頻率為10 MHz,脈沖寬度為0.1 ms,噪聲為復(fù)高斯白噪聲。

    4.1 PHT對高速目標(biāo)的檢測流程

    根據(jù)上述參數(shù),由式(16)可把回波矩陣[M,N]分為4個165×64的子矩陣,其中行代表目標(biāo)的距離單元數(shù),列代表回波脈沖數(shù)。圖2為PHT對4個子陣的執(zhí)行過程。圖 2(a)為采用文獻(xiàn)[10]方法處理的結(jié)果,圖2(b)為采用PHT處理過程。 從圖2(b)可看出,子陣I,II,IV中3維圖的峰值比較明顯,且對應(yīng)的 2維投影交點位置相同,這與直線l分布在圖2(a)中I,II,IV區(qū)的情況相吻合。圖2(c)為4個子陣執(zhí)行PHT后的3維顯示結(jié)果,與圖2(a)處理結(jié)果相同,驗證了PHT的正確性。

    4.2 PHT檢測性能

    為了驗證算法性能,本節(jié)采用峰值檢測方法比較了文獻(xiàn)[4]中包絡(luò)插值,文獻(xiàn)[7]中Keystone及本文算法在不同信噪比下對目標(biāo)初始距離、徑向速度的檢測概率。經(jīng)過200次Monte Carlo仿真實驗,從圖3可看出包絡(luò)插值和Keystone算法檢測性能基本一致,在信噪比低于-40 dB時,檢測性能略高于本文方法,這是由于本文算法為了減少搜索次數(shù)所取量化間隔略大于其它兩種方法。圖4給出了目標(biāo)在不同速度下本文方法與包絡(luò)插值方法復(fù)乘次數(shù)的比較,從圖4可看出包絡(luò)插值與本文算法所用的復(fù)乘次數(shù)在一個數(shù)量級上,但本文方法采用了分解并行運算,故運算時間比包絡(luò)插值約低4倍,且隨著分解子矩陣的增多,可進(jìn)一步提高運算速度,滿足實際應(yīng)用。

    圖2 PHT的執(zhí)行過程示意圖

    圖3 3種算法檢測性能比較

    圖4 包絡(luò)插值和HT算法復(fù)乘次數(shù)比較

    5 結(jié)論

    目標(biāo)高速運動引起回波在脈沖間走動,影響雷達(dá)檢測性能。本文提出了一種并行HT的高速目標(biāo)檢測方法,該方法適合于對高加速目標(biāo)進(jìn)行檢測,同時能提高算法的實時性。文中結(jié)合實際應(yīng)用,仿真比較了并行HT方法與包絡(luò)插值、Keystone方法對高速目標(biāo)的檢測性能,指出在檢測性能相同的情況下,本文方法復(fù)乘次數(shù)較其它方法少,且隨著分解子矩陣的增多,可進(jìn)一步減少運算時間。

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