基于部件分解的高分辨雷達目標(biāo)提取方法

基于部件分解的高分辨雷達目標(biāo)提取方法

段佳吳億鋒張磊邢孟道 黃大榮吳敏

(西安電子科技大學(xué) 雷達信號處理國家重點實驗室,陜西 西安 710071)

摘要針對傳統(tǒng)目標(biāo)提取算法在低信噪比條件下性能不理想且提取部件不連續(xù)的問題,提出一種基于部件分解的高分辨雷達目標(biāo)提取算法. 利用屬性散射中心可以表征目標(biāo)部件的散射回波的優(yōu)勢,通過構(gòu)造屬性散射中心基對目標(biāo)信號進行分解. 通過對分解部件的能量設(shè)置門限,提取屬于目標(biāo)的部件. 實驗結(jié)果證明：在低信噪比且虛警概率相同的情況下,基于部件分解的目標(biāo)提取方法比傳統(tǒng)基于像素能量的提取方法能提取出更多且更連續(xù)的目標(biāo)部件.

關(guān)鍵詞雷達目標(biāo)提取;目標(biāo)分解;屬性散射中心;恒虛警率

中圖分類號TN929.5

文獻標(biāo)志碼A

文章編號1005-0388(2015)04-0679-07

AbstractIn order to overcome the problems encountered by traditional radar target extracting method, a radar target extracting method based on the decompositions of assemblies is proposed for high-resolution radar images. Since the attributed scattering center model is capable to represent the electro-magnetic behaviors of manmade assemblies, it is advisable to decompose the radar signal into assemblies. Then, by setting a constant-false-alarm-rate threshold to the energy of decomposed assemblies, assemblies belonging to the target are determined. Experimental results validate the superiority of the proposal over the traditional method under low signal-to-noise ratio environment with same constant-false-alarm-rate probabilities. Moreover, the integrities of assemblies is enhanced.

收稿日期：2014-09-16

作者簡介

A target extracting method based on decomposition of

components for high-resolution radar images

DUAN JiaWU YifengZHANG LeiXING MengdaoHUANG DarongWU Min

(NationalKeyLaboratoryofRadarSignalProcessing,XidianUniversity,

Xi’anShaanxi710071,China)

Key words rdar target extraction; target decomposition; attributed scattering centers; constant-false-alarm-rate (CFAR)

資助項目: 國家自然科學(xué)基金(61301280)； 國家自然科學(xué)優(yōu)秀青年基金(61222108)； "973"項目(2010CB731903)； 國家自然科學(xué)青年基金(61101245)

聯(lián)系人： 段 佳 E-mail: bifiduan119@126.com

引言

雷達目標(biāo)提取技術(shù)對雷達信號處理至關(guān)重要,它是雷達目標(biāo)識別、分類和特征提取等工作的前提. 在實際電磁環(huán)境中,雷達接收目標(biāo)回波復(fù)雜,來自太空和地面的電磁干擾嚴(yán)重污染目標(biāo)信號. 雷達目標(biāo)提取技術(shù)是指從復(fù)雜的電磁背景環(huán)境中提取出目標(biāo)信號. 對于傳統(tǒng)低分辨雷達,雷達目標(biāo)由少數(shù)散射點組成[1],采用基于像素能量的恒虛警(Constant-False-Alarm Ratio,CFAR)提取算法即可有效地分離目標(biāo)和背景[2]. 但隨著雷達技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代高分辨雷達通過發(fā)射長相干積累時間和寬帶寬的信號提高分辨率[3],從而獲取更多的目標(biāo)信息. 但高分辨率也給目標(biāo)提取帶來了困難:由于目標(biāo)由多個散射點組成,回波能量分散,單個分辨單元內(nèi)的信號信噪比低,傳統(tǒng)的基于像素能量的CFAR提取方法效果不理想.

利用同一部件像素之間具有相關(guān)性,本文提出一種基于部件級分解的雷達目標(biāo)提取算法.主要針對衛(wèi)星、飛機、坦克和車輛等人造目標(biāo),這些目標(biāo)往往由簡單的部件組成,例如圓柱、球、平面和二面角等.而這些基本部件的雷達散射回波信號可以從幾何繞射和物理光學(xué)的角度進行預(yù)測[4]. 例如,屬性散射中心模型便可通過少量參數(shù)的不同組合來表征不同部件的電磁散射回波[5]. 基于屬性散射中心模型對雷達目標(biāo)信號進行部件級分解,然后通過對提取部件的能量設(shè)置門限可有效區(qū)分目標(biāo)部件和噪聲及背景雜波. 與傳統(tǒng)基于像素能量的目標(biāo)提取算法[6]不同,基于部件能量的目標(biāo)提取算法可以更有效地區(qū)分噪聲和弱的分布式散射部件. 這是因為,噪聲隨機分布在雷達圖像上,噪聲像素之間不具有相關(guān)性,而目標(biāo)部件的像素之間具有相關(guān)性,對目標(biāo)進行部件級的分解可有效地區(qū)分噪聲和雷達目標(biāo)部件. 另外,一些分布式散射部件在雷達圖像上往往占據(jù)一些像素,這些像素能量較低但部件整體能量高,因此通過對部件整體的能量進行CFAR提取便能有效地提取此類散射部件. 實驗證明,在低信噪比且虛警門限相同的情況下,基于部件能量的目標(biāo)提取算法能提取出更多更連續(xù)的部件.

1信號模型

對于部件的模型,已有學(xué)者從電磁散射特性出發(fā)建立了典型部件的參數(shù)化模型. 典型的電磁散射參數(shù)化模型包括指數(shù)衰減模型[7]、幾何繞射模型[8]和屬性散射中心模型[4]. 其中,屬性散射中心模型從幾何繞射和物理光學(xué)的角度出發(fā),用一組參數(shù)表示形如球、圓柱、二面角、三面角和邊緣繞射等基本電磁散射部件. 本文采用屬性散射中心模型對雷達目標(biāo)進行部件級分解.

結(jié)合雷達實際工作條件,對屬性散射中心模型進行化簡以減少運算量、提高算法效率[9],簡化后的屬性散射中心模型為

(1)

假設(shè)目標(biāo)由P個屬性散射中心組成,則目標(biāo)回波信號可以表示為

e(f,φ)．

(2)

式中: S(f,φ)表示帶噪聲的雷達目標(biāo)總回波信號; e(f,φ)表示加性高斯白噪聲.

2高分辨雷達目標(biāo)提取技術(shù)

傳統(tǒng)目標(biāo)提取算法認(rèn)為目標(biāo)是由若干個散射點構(gòu)成,通過對像素能量設(shè)置門限提取目標(biāo),忽略了部件像素之間的整體性.在低信噪比的條件下,強噪聲隨機分布于各像素,分布式散射部件規(guī)律分布于一些像素,容易被強噪聲淹沒,導(dǎo)致傳統(tǒng)的目標(biāo)提取算法效果不理想.若將目標(biāo)視為若干部件的組合,而部件像素間具有相關(guān)性,對目標(biāo)進行部件級分解能有效提高在低信噪比下目標(biāo)與噪聲的可分性.

2.1基于部件的目標(biāo)信號分解

(3)

Θp={Lp,φ0p,xp,yp}.采用傳統(tǒng)的RELAX迭代算法[10]可以很好地求解如式(3)的參數(shù)估計問題,但是由于參數(shù)估計維度高運算復(fù)雜,需提出一種改進的參數(shù)估計求解算法以提高效率.

注意到,屬性散射中心的相位表示與點散射模型一致,因此可采用傅里葉變換(FourierTransform,

FT)對位置參數(shù)進行快速求解.

首先,構(gòu)造新的不含相位的基函數(shù),形如

(4)

(5)

利用迭代方法快速估計參數(shù)的具體流程如下:

重復(fù)上述操作,迭代至收斂. 收斂條件為相鄰兩次估計信號的能量差小于預(yù)設(shè)門限,一般為原始信號能量的1%.

在多通道極化數(shù)據(jù)已知的情況下,可以聯(lián)合極化通道進行參數(shù)估計. 由于各極化通道下的屬性參數(shù){L,φ0,x,y}相同,差別僅在幅度,因此可聯(lián)合多極化通道進一步提高參數(shù)估計精度. 參考已有文獻,聯(lián)合多通道參數(shù)估計只需將式(5)的l1范數(shù)替換為l2/1范數(shù)[11].

2.2基于部件能量的目標(biāo)提取

傳統(tǒng)的基于像素能量的CFAR目標(biāo)提取算法需要先確定目標(biāo)的大致能量支撐區(qū),然后選擇遠離目標(biāo)支撐區(qū)的單元作為噪聲樣本,估計噪聲方差設(shè)計CFAR檢測器[12]. CFAR檢測器的門限可表示為

α=emη．

(6)

式中:em表示噪聲樣本的能量均值;η為對應(yīng)CFAR的固定常數(shù),可直接調(diào)用軟件工具包進行計算.

不同于傳統(tǒng)的目標(biāo)提取算法,基于部件的目標(biāo)提取主要區(qū)別如下:

首先,噪聲樣本的估計不需要再確定目標(biāo)的大致能量區(qū). 這是因為通過對目標(biāo)信號進行分解后,認(rèn)為殘余的信號為噪聲樣本,因此,噪聲樣本的幅度均值只需對殘余信號的幅度求均值即可.

其次,對分解的部件的能量應(yīng)用式(6)的CFAR門限進行提取. 由于雷達目標(biāo),尤其是人造目標(biāo),往往由一些典型的散射部件構(gòu)成,傳統(tǒng)基于點散射模型的提取往往忽略了屬于同一部件像素之間的整體相關(guān)性,導(dǎo)致在低信噪比下目標(biāo)部件與隨機分布的噪聲難以區(qū)分,使得部件的像素出現(xiàn)誤判,提取部件不連續(xù)的問題. 采用基于部件分解的目標(biāo)提取算法將部件視為整體計算能量,有

Ep=|Sp(f,φ)|q,

(7)

對于單通道,q=1表示l1范數(shù);對于多通道,q=1/2表示l2/1范數(shù)[14].

一般假定提取部件能量服從GΓ分布,即

x≥0,a,b,ν>0.

(8)

式中:a是尺寸參數(shù);b是能量參數(shù);ν是尺寸參數(shù). GΓ分布是一個普適性的分布,不同的參數(shù)組合可以退化成指數(shù)分布(b=1,ν=1)、log分布(b→0,ν→∞)、瑞利分布(b=2,ν=1)和Weibull分布(ν=1)等.

利用最大似然均值(MaximumLikelihoodMean,MLE)估計參數(shù). 最后,通過式(7)計算部件能量,利用式(6)的門限和式(8)部件能量的分布進行給定CFAR門限下的有效目標(biāo)信號提取.

綜上,基于部件的目標(biāo)提取算法具體流程圖如圖1所示.

圖1　算法流程

3實測數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析

3.1數(shù)據(jù)說明

采用XPatch仿真的挖掘機數(shù)據(jù)進行實驗,該數(shù)據(jù)包含多個俯仰角度和全極化通道. 采用俯仰角度60°,方位觀測角度范圍為-10°～8.412 3°,頻率變化范圍為7.047 2～9.994 2GHz的一塊數(shù)據(jù)進行實驗. 該數(shù)據(jù)塊具有較明顯的分布式散射中心以及局部散射中心,能很好地說明算法的優(yōu)越性. 為了方便,單通道統(tǒng)一采用HH極化通道數(shù)據(jù). 而多通道的數(shù)據(jù)結(jié)果,可參考基于部件分解提取后的部件級Cameron分解[9].

對該數(shù)據(jù)采用距離多普勒(Range-Doppler,RD)成像,結(jié)果如圖2(a)所示,可以看出該姿態(tài)下目標(biāo)信號包含許多分布式散射中心和局部式散射中心,因此可以較為全面地評價算法性能.

(a) 原始信號

(b) 重構(gòu)目標(biāo)

(c) 殘余信號 圖2　無噪聲背景下基于部件的信號分解

利用屬性散射中心模型對目標(biāo)信號進行分解,重構(gòu)信號和殘差信號的RD成像,結(jié)果如圖2(b)和(c)所示. 可以看出重構(gòu)信號與原始信號基本一致、殘差信號能量弱,因此可間接說明基于部件信號分解算法的有效性. 利用圖2作為參考信號,通過對如圖2(a)對應(yīng)的原始信號添加服從高斯分布的隨機噪聲形成不同信噪比的數(shù)據(jù). 利用傳統(tǒng)提取算法和基于部件的目標(biāo)提取算法,在不同信噪比下進行目標(biāo)提取. 通過實驗對比表明,所提方法在相同的虛警概率下能提取出更多的目標(biāo),且提取部件的完整性和連續(xù)性增強.

3.2實驗結(jié)果與分析

從理論分析部分可知,基于部件的目標(biāo)提取算法在低信噪比下的優(yōu)勢更為明顯.因此,在原始信號中添加隨機高斯噪聲使信噪比為0dB,RD成像結(jié)果如圖3(a)所示. 可以看出,在此信噪比下有部分弱散射部件已被噪聲淹沒. 采用傳統(tǒng)的基于像素能量的提取算法,取虛警概率為0.000 1,得到結(jié)果如圖3(b)所示. 可以看出,有部分弱散射部件被漏檢而部分噪聲卻被誤檢,另外,在挖掘機的頭部線狀結(jié)構(gòu)已經(jīng)出現(xiàn)不連續(xù)的情況. 這些問題與筆者討論的基于像素能量的提取方法在低信噪比下出現(xiàn)的問題吻合. 為了解決這些問題,筆者利用基于部件的整體能量提取提高提取性能,在相同的虛警概率下,利用基于部件分解的提取結(jié)果如圖3(c)所示. 對比圖2(a)和圖3(c),可以看出所提算法基本恢復(fù)了原始信號,并保證了部件的完整性,有效避免了部件間斷問題的出現(xiàn).

(a) 原始信號

(b) 傳統(tǒng)CFAR提取

(c) 基于部件的CFAR提取 圖3　R SN=0 dB 目標(biāo)檢測結(jié)果對比

同樣,在信噪比為-5dB和虛警概率為0.002 8時,利用傳統(tǒng)基于像素的目標(biāo)提取算法和基于部件能量的提取算法的對比結(jié)果如圖4所示. 可以看出,隨著信噪比的進一步降低,傳統(tǒng)檢測算法的性能下降明顯,而基于部件能量的提取算法能提取出部分被噪聲淹沒的弱分布式散射部件. 雖然不能全部恢復(fù),但相比傳統(tǒng)算法,性能明顯改進.

值得指出,由于基于部件的能量提取需要對目標(biāo)進行部件級分解,在算法復(fù)雜度上要高于傳統(tǒng)的基于像素能量的目標(biāo)提取算法,但由于利用殘余誤差估計噪聲水平,省去了人為確定目標(biāo)能量支撐區(qū)的誤差. 忽略傳統(tǒng)算法誤差估計的耗時,以信噪比為-5dB為例,在主頻3.2GHz和3.19GHz的i5

(a) 原始信號

(c) 基于部件的CFAR提取 圖4　R SN=-5 dB 目標(biāo)檢測結(jié)果對比

雙核CPU,內(nèi)存4GB下,兩算法耗時分別為18.4s和1 821.0s. 可以看出,基于部件能量的目標(biāo)提取算法以犧牲時效為代價換取更精確和連續(xù)的目標(biāo)提取,且耗時也在可接受范圍內(nèi).

為了進一步說明算法的優(yōu)越性,定量比較傳統(tǒng)目標(biāo)提取算法和基于部件的提取算法.實驗中,采用四個量化指標(biāo)來評價算法的性能[12]:

首先,利用提取目標(biāo)信號的RD成像結(jié)果與原始參考信號的RD成像的幅度相關(guān)系數(shù)作為量化指標(biāo),形如

(9)

第二個量化指標(biāo)為目標(biāo)背景比(Target-to-Background Ratio, TBR). 通過劃分目標(biāo)支撐區(qū)和背景支撐區(qū),將目標(biāo)支撐區(qū)內(nèi)的信號劃定為目標(biāo)信號,其它為背景雜波.

(10)

T和B分別表示目標(biāo)的支撐區(qū)和背景支撐區(qū). 目標(biāo)背景比用以評價目標(biāo)提取的精度.

第三個量化指標(biāo)為噪聲能量,表示為

(11)

噪聲能量用以評價目標(biāo)提取算法的噪聲抑制能力.

第四個量化指標(biāo)為圖像熵[13],用以表征提取目標(biāo)圖像規(guī)律性,從而間接表征目標(biāo)部件連續(xù)性.

在不同信噪比下分別進行20次蒙特卡洛實驗,取Coh,RTB,Enoise和圖像熵值的均值隨信噪比變化的曲線,如圖5所示. 可以看出:在低信噪比的條件下,基于部件能量的目標(biāo)提取算法對傳統(tǒng)算法均有明顯的改善;且隨著信噪比的提高,算法性能提升,兩種算法性能越來越接近. 因此,在低信噪比下,建議采用基于部件能量的目標(biāo)提取算法對人造目標(biāo)進行部件級提取,而在高信噪比下,建議采用傳統(tǒng)算法進行目標(biāo)提取.

4結(jié)論

針對傳統(tǒng)目標(biāo)提取算法在低信噪比下存在提取部件不連續(xù)、提取效果不理想等問題,提出了一種基于屬性散射中心能量的目標(biāo)提取方法. 通過對目標(biāo)信號進行部件級分解,提取出目標(biāo)的組成部件,并通過對提取部件的能量設(shè)置門限區(qū)分目標(biāo)和背景噪聲,提高算法在低信噪比下的檢測效率和部件的連續(xù)性. 實驗結(jié)果證明了算法的優(yōu)越性.

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