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    雷達(dá)非平穩(wěn)海雜波對(duì)雜波協(xié)方差矩陣和CFAR性能的影響研究

    2013-05-14 06:39:52胡紀(jì)軍
    計(jì)量技術(shù) 2013年9期
    關(guān)鍵詞:平穩(wěn)性雜波協(xié)方差

    胡紀(jì)軍 陳 輝 劉 婕 張 波

    (1.西安計(jì)量技術(shù)研究院,西安 710068;2.戶縣質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局,西安 710000;3.西安電子科技大學(xué), 西安 710000)

    0 引言

    為了抑制雜波和干擾的有害影響,現(xiàn)代雷達(dá)中采用了恒虛警、自適應(yīng)陣列和空時(shí)自適應(yīng)處理等諸多自適應(yīng)處理技術(shù)。在雷達(dá)自適應(yīng)系統(tǒng)中,通常采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)干擾協(xié)方差矩陣,在實(shí)際環(huán)境下,訓(xùn)練數(shù)據(jù)經(jīng)常可能混有干擾目標(biāo),較強(qiáng)離散的雜波尖峰,還有一些其它類(lèi)型的干擾,致使訓(xùn)練數(shù)據(jù)變成非均勻的。這種非均勻性對(duì)檢測(cè)器性能的影響在很多文獻(xiàn)中已經(jīng)提及[1]。然而,另外由于雜波的非平穩(wěn)特性導(dǎo)致的非均勻性也會(huì)嚴(yán)重的降低雷達(dá)性能。近來(lái)的一些對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)揭示了海雜波是一個(gè)非平穩(wěn)的過(guò)程[2-3]。本文對(duì)實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)進(jìn)行了幅度及譜分析,驗(yàn)證了其非平穩(wěn)性,并分析了非平穩(wěn)性對(duì)歸一化自適應(yīng)匹配濾波器(NAMF)的性能影響,對(duì)構(gòu)造新的檢測(cè)器提供了指導(dǎo)參考。

    1 高分辨雷達(dá)回波模型及歸一化自適應(yīng)匹配濾波檢測(cè)器

    許多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了在高分辨力和低入射角的情況下雷達(dá)海雜波可以看做是一個(gè)復(fù)合高斯過(guò)程[4]。在復(fù)合高斯模型當(dāng)中最常采用的是Weibull分布和k分布,它們的分布模型都包括一個(gè)形狀參數(shù)和一個(gè)尺度參數(shù)。已經(jīng)提出的最優(yōu)檢測(cè)器是參考在Weibull和k雜波中的相參脈沖串且已知它們的譜特征。然而,這些檢測(cè)器需要知道雜波分布的參數(shù),而這在實(shí)際當(dāng)中往往是不現(xiàn)實(shí)的。于是,我們對(duì)判決獨(dú)立于雜波分布參數(shù)且檢測(cè)門(mén)限也與雜波統(tǒng)計(jì)量無(wú)關(guān)的檢測(cè)器比較感興趣。文獻(xiàn)[5]中提出的歸一化匹配濾波器(NMF)對(duì)不同雜波分布(復(fù)合高斯模型)保持了恒虛警特性。于是為了構(gòu)造在復(fù)合高斯雜波背景下完全自適應(yīng)的檢測(cè)器,我們將NMF中的雜波協(xié)方差矩陣用一個(gè)合適的估計(jì)矩陣來(lái)代替。得到的檢測(cè)器稱(chēng)作歸一化自適應(yīng)匹配濾波器(NAMF)[6]。用檢測(cè)單元周?chē)嚯x單元的不含目標(biāo)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)造幾種不同的協(xié)方差矩陣。這些協(xié)方差矩陣的估計(jì)都基于假設(shè):所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)不包含干擾和目標(biāo),并且和被測(cè)單元的數(shù)據(jù)具有同樣的協(xié)方差矩陣。

    在雜波環(huán)境中的雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)可以用下面的二元假設(shè)檢驗(yàn)來(lái)表示:

    (1)

    在上式中r表示從基帶信號(hào)采樣的N維復(fù)向量接收的信號(hào),u表示希望的目標(biāo)回波,c表示被測(cè)單元的雜波。r1r2…rK表示N維的沒(méi)有目標(biāo)和干擾的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。有用信號(hào)可以表示為u=ap,這里p表示目標(biāo)的導(dǎo)向矢量,a是有關(guān)信道傳播影響以及目標(biāo)雷達(dá)截面積的未知參數(shù)。在H0假設(shè)下,回波只包含雜波數(shù)據(jù)c。當(dāng)雜波的概率密度函數(shù)屬于復(fù)合高斯函數(shù)族時(shí)[7],c可以看作是兩個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)變量之積,如下:

    (2)

    這里{x,x1,…xK}是一串獨(dú)立同分布復(fù)的零均值,圓對(duì)稱(chēng)的隨機(jī)向量(又稱(chēng)亮斑)且具有單位功率,其協(xié)方差矩陣為正定,即x,xi∈cN(0,M),t和ti(又稱(chēng)紋理)是實(shí)的非負(fù)的隨機(jī)變量且獨(dú)立于x和xi。

    假定已知雜波的協(xié)方差矩陣M,歸一化的自適應(yīng)匹配濾波檢測(cè)器可以如下表述:

    (3)

    2 協(xié)方差矩陣估計(jì)

    本文引入三種協(xié)方差矩陣的估計(jì),在后面將會(huì)用這三種協(xié)方差矩陣帶入式(3)來(lái)研究檢測(cè)器性能。

    1)樣本協(xié)方差矩陣SCM:

    (4)

    2)歸一化的協(xié)方差矩陣NSCM[8]

    (5)

    3)固定點(diǎn)最大似然估計(jì)協(xié)方差矩陣FP[9]

    (6)

    3 海雜波實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和譜分析

    本文主要目的是研究式(3)檢測(cè)器對(duì)前述的三種協(xié)方差矩陣構(gòu)造和紋理統(tǒng)計(jì)量的CFAR特性。我們采用某X波段搜索雷達(dá)對(duì)海實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),雷達(dá)架高10m,脈沖重復(fù)頻率PRF為1kHz,波速寬度0.9度。圖1為一個(gè)距離單元上的不同時(shí)間的雜波幅度圖。

    圖1 一個(gè)距離單元上的雜波幅度

    3.1 雜波數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)

    通過(guò)對(duì)不同距離單元數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),該組數(shù)據(jù)的幅度分布符合k分布,且每個(gè)距離單元的形狀參數(shù)都不同。圖2為一個(gè)單元的數(shù)據(jù)幅度的概率密度圖,由圖可見(jiàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與k分布的概率密度函數(shù)吻合程度較好。圖3為不同距離單元k分布的形狀參數(shù)分布圖,由圖可見(jiàn)HH通道的v參數(shù)總是低于VV通道,因此可以得出HH通道的尖峰特性大于VV通道。

    圖2 一個(gè)單元的雜波幅度分布

    圖3 不同距離單元上的形狀參數(shù)

    3.2 譜分析

    我們對(duì)每個(gè)距離單元的數(shù)據(jù)做了功率譜(PSD)分析,對(duì)數(shù)據(jù)做加窗的welch功率譜,使用256點(diǎn)的矩形窗,每次滑動(dòng)重疊50%的樣本點(diǎn)。結(jié)果如圖4所示,圖5為一個(gè)距離單元上的功率譜圖。

    圖4 不同距離單元上的功率譜

    圖5 一個(gè)距離單元上的功率譜

    由圖4可看到功率譜在各個(gè)距離單元上都不同,顯示了雜波的空間非平穩(wěn)性。PSD的峰值在150~200Hz之間。我們計(jì)算了每個(gè)距離單元的譜圖,這里只顯示第一個(gè)距離單元的VV通道數(shù)據(jù)的譜圖,其它極化通道數(shù)據(jù)也顯示了類(lèi)似的特性。在圖6中可以看到一些時(shí)間上周期性的特征,特別是在0~20s之間和30~40s之間,這些顯示了海雜波時(shí)間上的非平穩(wěn)特性。

    圖6 一個(gè)距離單元上的頻譜

    4 檢測(cè)器性能和恒虛警特性分析

    為了評(píng)估NAMF的性能,我們采用N×(K+1)的數(shù)據(jù)窗,N為脈沖數(shù),K為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的單元數(shù)。被測(cè)單元(CUT)位于窗的中間。窗在空間上從距離單元上滑動(dòng),在時(shí)間上以重復(fù)N/2的重復(fù)數(shù)滑動(dòng),一直到數(shù)據(jù)的底端??偟膶?shí)驗(yàn)次數(shù)就等于Ntr=2(Np-N/2)(Nc-K-1)/N,Np為脈沖數(shù),Nc為距離單元數(shù)。為了研究檢測(cè)器性能,設(shè)N=8,K=16,則導(dǎo)向矢量為:

    p=[1,exp(j2pfd),…,exp(j2p (N-1)fd)]T

    式中,fd為歸一化的目標(biāo)多普勒頻率。為了估計(jì)系統(tǒng)的檢測(cè)性能,在雜波數(shù)據(jù)中加入一個(gè)swerling I型起伏目標(biāo),這時(shí)被測(cè)單元的數(shù)據(jù)可以表示成

    r(n)=aexp(j2pfdn)+d(n)

    式中,Nc是距離單元數(shù);m是每個(gè)單元的點(diǎn)數(shù)。結(jié)果如圖7和圖8所示,從圖中可明顯看出對(duì)于三種不同協(xié)方差矩陣的NAMF檢測(cè)器性能,雜波的非平穩(wěn)性影響了檢測(cè)器的檢測(cè)概率。

    圖7 VV通道N=8,K=16,Pfa=10-2

    圖8 HH通道N=8,K=16,Pfa=10-2

    由圖看出,對(duì)于采用所有三種協(xié)方差矩陣的NAMF檢測(cè)器,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)下檢測(cè)器的性能都低于采用仿真的平穩(wěn)雜波數(shù)據(jù)下的性能。雜波的非平穩(wěn)性影響了系統(tǒng)的檢測(cè)概率Pd,實(shí)際的Pd總是低于對(duì)應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)下的檢測(cè)概率。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文分析了某X波段雷達(dá)實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù),使用該數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了歸一化的匹配濾波檢測(cè)器的檢測(cè)性能,驗(yàn)證了時(shí)間和空間非平穩(wěn)性對(duì)檢測(cè)器性能的影響。一般假定已知被測(cè)單元和訓(xùn)練數(shù)據(jù)單元的雜波特性,假定其在空間和時(shí)間上是平穩(wěn)的,但是在實(shí)際環(huán)境下,往往海雜波是非平穩(wěn)的。我們的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如下:

    1)被測(cè)海雜波顯示了與k分布的很好擬合,但是每個(gè)距離單元的形狀參數(shù)都不同。

    2)在時(shí)間和空間上亮斑分量的PSD并不是恒定的,因此雜波在時(shí)間和空間上是非平穩(wěn)的。譜圖顯示了在時(shí)間上PSD的某些周期性。

    為了研究非平穩(wěn)雜波對(duì)檢測(cè)器CFAR特性的影響,我們產(chǎn)生了k分布雜波,它的協(xié)方差矩陣等于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)平均協(xié)方差陣,并且雜波的形狀參數(shù)等于各單元形狀參數(shù)的平均值vm。通過(guò)對(duì)仿真數(shù)據(jù)的處理,對(duì)虛警概率Pfa=10-2設(shè)置了歸一化門(mén)限。然后使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)NAMF檢測(cè)器的檢測(cè)性能進(jìn)行了測(cè)量,如果實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)具有相同的特性的話,那么它們的檢測(cè)性能應(yīng)該很接近,但是我們的結(jié)果顯示檢測(cè)性能具有較大差異。這些差異大部分是因?yàn)閷?shí)測(cè)數(shù)據(jù)的空間和時(shí)間的不平穩(wěn)性造成的,對(duì)于一個(gè)固定的Pd這種不平穩(wěn)性造成的損失大約有2~4dB。這種非平穩(wěn)性的影響隨著尖峰的增加和虛警概率的降低而加劇,因此構(gòu)造新檢測(cè)器的一個(gè)可能方向就是抑制海雜波的非平穩(wěn)性以提高目標(biāo)的檢測(cè)概率。

    [1] K.R.Gerlach,“Outlier resistant adaptive matched filtering”,IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.38,no.1,pp.885-901,2002

    [2] M.Greco,F(xiàn).Gini and M.Rangaswamy,“Statistical analysis of measured polarimetric clutter data at different range resolutions”,IEE Proceedings,Radar,Sonar and Navigation,Vol.153,No.6,pp.473-481,December 2006

    [3] Haykin S.,Bakker R.,Currie B.W.,“Uncovering Nonlinear Dynamics-The Case Study of Sea Clutter,” Proceedings of the IEEE,Vol.90,No.5 ,pp.860 -881,May 2002

    [4] E.Conte,A.De Maio and G.Ricci,“Covariance matrix estimation for adaptive CFAR detection in compound-Gaussian clutter”,IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.38,No.2,pp.415-426,April 2002

    [5] E.Conte,M.Lops,G.Ricci,“Asymptotically optimum radar detection in compound Gaussian clutter”,IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.31,no.2,pp.617-625,April 1995

    [6] M.Rangaswamy,“Statistical analysis of the non-homogeneity detector for non-Gaussian interference backgrounds”,IEEE Transactions on Signal Processing,vol.53,No.6,pp.2101-2111,June 2005

    [7] Rangaswamy,M.,Weiner,D.D.,and Ozturk,A.(1993)Non-Gaussian vector identification using spherically invariant random processes.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,29,1 (Jan.1993),111-124

    [8] F.Gini,M.Greco,“Covariance matrix estimation for CFAR detection in heavy clutter”,Signal Processing,vol.82,pp.1495-1507,2002

    [9] F.Pascal,Y.Chitour,J.P.Ovarlez,P.Forster and P.Larbazal,“Covariance structure maximum likelihood estimates in compound Gaussian noise:existence and algorithm analysis”,IEEE Transactions on Signal Processing,Vol.56,No.1,pp.34-48,Jan.2008

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