基于雜波邊緣檢測(cè)的精細(xì)化雷達(dá)雜波圖處理方法

摘 要：針對(duì)雷達(dá)陣地復(fù)雜雜波環(huán)境下的虛假點(diǎn)跡抑制問題，文章提出一種自適應(yīng)雜波圖處理架構(gòu)，通過實(shí)時(shí)測(cè)量陣地周圍每圈雜波回波幅度，通過對(duì)比度增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)與平滑等方法提取雜波環(huán)境邊緣輪廓并對(duì)雜波區(qū)域進(jìn)行分區(qū)（雜波區(qū)、邊緣區(qū)、噪聲區(qū)）。進(jìn)而，基于雜波環(huán)境分區(qū)結(jié)果，對(duì)雜波圖單元大小、背景迭代因子、背景擴(kuò)展開關(guān)等雜波圖參數(shù)進(jìn)行雜波圖策略自動(dòng)選擇與參數(shù)精細(xì)化設(shè)置。實(shí)驗(yàn)表明，相對(duì)常規(guī)參數(shù)固化單一的雜波圖方法，該方法對(duì)雜波虛假點(diǎn)跡抑制率提升約30%。

關(guān)鍵詞：雜波圖；邊緣檢測(cè)；雷達(dá)信號(hào)處理；自適應(yīng)處理

中圖分類號(hào)：TP391；TN957.51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2024）20-0019-04

Refined Radar Clutter Map Processing Method Based on Clutter Edge Detection

CUI Weicheng， FENG Yang， MIAO Huifeng， LIU Manchao

（Nanjing Research Institute of Electronics Technology， Nanjing 210039， China）

Abstract： This paper proposes an adaptive clutter map processing architecture to address the problem of false point suppression in complex clutter environments of radar positions. By measuring the amplitude of clutter echoes around the position in real time， the edge contours of the clutter environment are extracted through contrast enhancement， edge detection， and smoothing methods， and the clutter areas are partitioned （clutter area， edge area， noise area）. Furthermore， based on the partition results of the clutter environment， clutter map parameters such as clutter map unit size， background iteration factor， and background expansion switch are automatically selected by clutter map strategies and finely set for parameters. The experiment shows that compared to the method of solidifying a single clutter map with conventional parameters， the method proposed in this paper improves the suppression rate of false clutter points by about 30%.

Keywords： clutter map; edge detection; radar signal processing; adaptive processing

0 引 言

雷達(dá)相對(duì)于其他探測(cè)裝備具有全天候、全天時(shí)的優(yōu)勢(shì)，在當(dāng)今民用與軍用領(lǐng)域發(fā)揮著越來越大的作用。雷達(dá)向空間環(huán)境發(fā)射電磁波，并接收目標(biāo)回波，對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)處理后，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的探測(cè)跟蹤，獲取有效的情報(bào)信息。根據(jù)功能任務(wù)不同，雷達(dá)可分為預(yù)警探測(cè)雷達(dá)、火控雷達(dá)、測(cè)量雷達(dá)和氣象雷達(dá)等。

雷達(dá)回波中不僅包含感興趣的目標(biāo)回波，還有大量的雜波、干擾回波，對(duì)雷達(dá)的信號(hào)處理與目標(biāo)檢測(cè)帶來很大的困難。雷達(dá)信號(hào)處理常用的雜波抑制措施有雜波對(duì)消、雜波圖、恒虛警檢測(cè)等[1-3]。雜波圖作為雜波抑制的常用措施，可以在有效抑制地雜波、慢速氣象雜波的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)，但檢測(cè)性能受雜波環(huán)境和目標(biāo)類型影響較大。通過對(duì)環(huán)境雜波進(jìn)行迭代更新，形成陣地雜波背景，從而進(jìn)行雜波圖處理，其虛警/檢測(cè)性能與雜波單元大小、迭代因子、掃描圈數(shù)等參數(shù)密切相關(guān)。同時(shí)，不同目標(biāo)由于速度不同，檢測(cè)性能也有所不同，慢速目標(biāo)往往由于自遮蔽效應(yīng)影響檢測(cè)概率，通過基于零速濾波與雜波圖技術(shù)結(jié)合處理，可實(shí)現(xiàn)空間域雜波與目標(biāo)信號(hào)區(qū)分，提升慢速目標(biāo)檢測(cè)概率。文獻(xiàn)[4]研究了等扇區(qū)雜波圖技術(shù)的工程應(yīng)用，可以有效降低實(shí)時(shí)存儲(chǔ)資源。針對(duì)雜波時(shí)變非平穩(wěn)等問題，通過雜波均值和方差強(qiáng)度的雙參數(shù)門限自適應(yīng)雜波圖技術(shù)，可降低系統(tǒng)虛假點(diǎn)跡率[5-8]。針對(duì)雜波圖大運(yùn)算量，通過FPGA可實(shí)現(xiàn)運(yùn)算量的顯著降低[9]。同時(shí)，自適應(yīng)技術(shù)與人工智能等方法也被應(yīng)用到雜波抑制與目標(biāo)檢測(cè)中，得到很好的效果[10-11]。

然而，雷達(dá)工作地理環(huán)境復(fù)雜，陣地雜波環(huán)境多變，不同的區(qū)域雜波特性不同，在時(shí)間和空間上表現(xiàn)出較強(qiáng)的非均勻、非平穩(wěn)特性。在噪聲區(qū)，雜波較弱；在雜波區(qū)，雜波幅度較大；在雜波邊緣，幅度起伏較大。因此，單一固化的雜波圖參數(shù)難以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體性能最優(yōu)。本文提出了一種基于雜波邊緣檢測(cè)的精細(xì)化雜波圖方法，通過對(duì)陣地雜波環(huán)境區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè)，提取雜波邊緣輪廓，實(shí)現(xiàn)陣地雜波區(qū)域的實(shí)時(shí)劃分，從而進(jìn)行精細(xì)化的雜波圖參數(shù)設(shè)置，提升系統(tǒng)虛假點(diǎn)跡抑制率。

1 自適應(yīng)雜波圖處理架構(gòu)

隨著數(shù)字信號(hào)處理的發(fā)展，雷達(dá)可探測(cè)目標(biāo)的威力與類型也越來越廣泛。雷達(dá)通過天線輻射和接收電磁波后，常規(guī)雷達(dá)信號(hào)處理接收陣面采集的AD數(shù)據(jù)，進(jìn)行脈沖壓縮后，送雜波圖檢測(cè)模塊進(jìn)行處理，完成目標(biāo)檢測(cè)后將目標(biāo)信息送數(shù)據(jù)處理進(jìn)行點(diǎn)航跡處理。常規(guī)雷達(dá)處理參數(shù)設(shè)置嚴(yán)重依賴人工，在工作過程中難以實(shí)時(shí)自動(dòng)調(diào)整，需要研究開發(fā)自適應(yīng)處理技術(shù)。本文針對(duì)常規(guī)雜波圖處理方法進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種基于雷達(dá)陣地雜波邊緣檢測(cè)的雜波圖處理方法，通過對(duì)雜波背景的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)雜波環(huán)境的精確實(shí)時(shí)感知，進(jìn)一步進(jìn)行雜波圖處理參數(shù)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整。

自適應(yīng)雜波圖處理架構(gòu)的具體流程如下，首先通過對(duì)脈沖壓縮后的雜波幅度進(jìn)行幅度提取，將陣地周圍按照距離—方位—仰角劃分雜波圖單元，按雜波單元進(jìn)行雜波圖幅度更新迭代，形成雜波背景圖。得到陣地周圍一圈完整雜波背景圖之后，基于每圈雜波背景完成圖片處理。圖像處理主要有對(duì)比度增強(qiáng)、雜波區(qū)域檢測(cè)、區(qū)域邊緣平滑、區(qū)域邊緣提取等處理，流程如圖1所示。

通過以上處理后，可以獲得精確的陣地雜波區(qū)域劃分結(jié)果。根據(jù)雜波分區(qū)結(jié)果完成不同區(qū)域雜波圖處理策略自適應(yīng)選擇與參數(shù)的精細(xì)化設(shè)置，最終完成雜波圖檢測(cè)，形成目標(biāo)報(bào)文。圖1即為基于動(dòng)態(tài)雜波邊緣檢測(cè)的自適應(yīng)雜波圖處理架構(gòu)流程。相對(duì)常規(guī)處理流程，增加了雜波邊緣檢測(cè)與雜波圖策略的處理閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)雜波圖處理策略與陣地環(huán)境的最佳匹配。

2 雜波邊緣提取方法

對(duì)雷達(dá)陣地環(huán)境的雜波區(qū)域的正確動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)檢測(cè)與劃分，是實(shí)現(xiàn)精細(xì)化雜波圖參數(shù)自適應(yīng)選擇的基礎(chǔ)。雜波區(qū)域通?？梢苑譃殡s波區(qū)、雜波邊緣、噪聲區(qū)。雜波區(qū)雜波幅度較平穩(wěn)，噪聲區(qū)雜波較弱，而雜波邊緣受擾動(dòng)影響，幅度起伏較大，也是產(chǎn)生雜波虛警的重要原因之一。

雷達(dá)每圈掃描獲取的雜波背景可等效為一張圖片，采用基于膨脹腐蝕的圖像處理方法，實(shí)現(xiàn)雜波邊緣提取，可為雜波圖策略的選擇提供依據(jù)。對(duì)于二值圖像，定義圖像為A，其大小為M×N，結(jié)構(gòu)元素為B，其大小為m×n。結(jié)構(gòu)元素B通常是一個(gè)較小的圖像，其包含一個(gè)定義為中心點(diǎn)的像素，其余像素定義了膨脹或腐蝕的操作范圍。

膨脹變換采用向量加法對(duì)兩個(gè)集合進(jìn)行合并。對(duì)于圖像A中的每個(gè)像素點(diǎn)（x，y），膨脹操作定義為：

（1）

其中，為膨脹操作，max{·}為如果結(jié)構(gòu)元素B中的任何一個(gè)點(diǎn)與圖像A中的前景像素重疊，那么在膨脹后的圖像中，對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素中心點(diǎn)位置的像素值將被置為前景。

腐蝕對(duì)集合元素采用向量減法，將兩個(gè)集合合并。腐蝕算法是膨脹算法的對(duì)偶運(yùn)算，對(duì)于圖像A中的每個(gè)像素點(diǎn)（x，y），腐蝕操作定義為：

（2）

其中， 為腐蝕操作，min{·}為如果結(jié)構(gòu)元素B中的所有點(diǎn)都位于圖像A的前景像素上，那么在腐蝕后的圖像中，對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素中心點(diǎn)位置的像素值將被置為前景；否則，該位置的像素值將被置為背景。

膨脹的作用是填充圖像中的小區(qū)域及圖像邊緣處的小凹陷部分，給圖像邊緣添加像素，使圖像增大。腐蝕可把小于結(jié)構(gòu)元素的物體（毛刺、小凸起）去除。如果2個(gè)物體之間有細(xì)小的連通，那么當(dāng)結(jié)構(gòu)元素足夠大時(shí)，通過腐蝕運(yùn)算可將2個(gè)物體分開。

圖2為通過雷達(dá)某一圈掃描回波進(jìn)行雜波邊緣提取結(jié)果，圖中橫軸表示距離采樣單元，縱軸表示雷達(dá)波束方位指向。其中，圖2（a）為原始回波脈壓幅度圖，圖中顏色深淺表示回波幅度強(qiáng)度大小。為提取雜波輪廓，需要對(duì)回波幅度圖進(jìn)行預(yù)處理，圖2（b）為對(duì)比度增強(qiáng)處理結(jié)果，圖2（c）為雜波區(qū)域預(yù)檢測(cè)結(jié)果，圖2（d）為膨脹腐蝕處理后提取的雜波區(qū)。

（a）雜波回波幅度圖

3 精細(xì)化雜波圖參數(shù)設(shè)置

雜波圖是抑制固定地物或慢速氣象雜波的一項(xiàng)有效措施，其方法原理如下：首先，將雷達(dá)陣地周圍根據(jù)距離/方位/仰角劃分雜波圖單元，通過不同掃面圈回波幅度進(jìn)行雜波強(qiáng)度的更新迭代，最后將當(dāng)前檢測(cè)單元回波強(qiáng)度與背景強(qiáng)度進(jìn)行對(duì)比，超過設(shè)定門限即判斷該單元有“目標(biāo)”。雜波圖方法的處理性能與許多參數(shù)有關(guān)，主要有：雜波圖單元大小、背景遞歸迭代因子、幅度背景擴(kuò)展開關(guān)等。根據(jù)陣地雜波環(huán)境不同，或探測(cè)目標(biāo)對(duì)象不同，需要設(shè)置不同的雜波圖參數(shù)。雜波圖單元?jiǎng)澐忠话阌械壬葏^(qū)法和等面積法，等扇區(qū)法每個(gè)單元方位仰角大小一致，等面積法按照單元面積大小進(jìn)行陣地區(qū)域劃分，計(jì)算量和存儲(chǔ)量較大，本文采用等扇區(qū)法進(jìn)行單元?jiǎng)澐帧?/p>

主要精細(xì)化參數(shù)設(shè)置的一般原則如下：

1）雜波圖單元大小。對(duì)于噪聲區(qū)或者快速目標(biāo)區(qū)，雜波的幅度隨回波空間位置分布變化不大，雜波單元一般劃分較大；對(duì)于雜波區(qū)或者慢速目標(biāo)區(qū)，雜波強(qiáng)度一般隨回波空間位置變化較大，雜波圖單元一般設(shè)置較小，可以減小因雜波不均勻帶來的目標(biāo)處理損失，當(dāng)目標(biāo)長時(shí)間處于同一雜波圖單元時(shí)會(huì)由于自遮蔽效應(yīng)導(dǎo)致目標(biāo)產(chǎn)生漏檢。

2）背景遞歸迭代因子。根據(jù)每圈掃描得到的當(dāng)前雜波圖單元背景幅度，進(jìn)行順序遞歸迭代更新處理，得到平穩(wěn)雜波背景幅度圖。迭代因子大小可根據(jù)雜波類型進(jìn)行設(shè)置，實(shí)現(xiàn)不同雜波下的最佳效果。

3）幅度背景擴(kuò)展開關(guān)。通常目標(biāo)檢測(cè)背景由其所在的雜波圖單元雜波圖幅度確定，但對(duì)于雜波邊緣區(qū)域或氣象雜波區(qū)域，單個(gè)單元的雜波強(qiáng)度起伏不定，需要參考其附近單元雜波強(qiáng)度，進(jìn)行擴(kuò)展處理。

本文方法：通過陣地雜波邊緣提取，將檢測(cè)區(qū)域劃分為噪聲區(qū)、雜波區(qū)、雜波邊緣區(qū)三個(gè)部分，根據(jù)檢測(cè)單元所處的區(qū)域位置，對(duì)雜波圖單元大小、迭代因子、擴(kuò)展開關(guān)進(jìn)行精細(xì)化參數(shù)設(shè)置，以抑制雜波虛警率。

4 仿真分析

為驗(yàn)證本文所提方法有效性，進(jìn)行仿真分析，模擬生成典型雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，仿真參數(shù)為：雷達(dá)工作頻率3 GHz，方位接收波束寬度2.5°，采樣率5 MHz，數(shù)據(jù)仿真扇區(qū)0°～90°，脈沖數(shù)3～6個(gè)/幀，掃描周期2秒，掃描圈數(shù)53圈。

對(duì)雷達(dá)90°方位扇區(qū)中一段時(shí)間回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，單圈典型回波如圖2（a），利用第2部分介紹的雜波邊緣提取方法對(duì)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取雷達(dá)陣地周圍雜波邊緣結(jié)果，通過平滑處理獲取雷達(dá)雜波輪廓圖，如圖3所示。圖中線條即雜波邊緣輪廓，輪廓內(nèi)部為雜波區(qū)域，外部為噪聲區(qū)域。雷達(dá)每圈掃描結(jié)束時(shí)獲取當(dāng)前圈實(shí)時(shí)雜波邊緣輪廓圖，作為下一圈精細(xì)化雜波圖參數(shù)設(shè)置的依據(jù)。

進(jìn)一步對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，選取雜波邊緣某一檢測(cè)單元回波進(jìn)行檢測(cè)處理。雜波邊緣雜波受到各種擾動(dòng)影響，幅度起伏較大，從圖中可以看出，幅度起伏達(dá)到30 dB，為雜波抑制帶來很大困難。為進(jìn)行對(duì)比分析，采用基于實(shí)時(shí)探測(cè)的陣地雜波輪廓圖的精細(xì)化雜波圖、常規(guī)固化單一參數(shù)雜波圖兩種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，結(jié)果如圖4所示。圖中，橫軸表示選取的檢測(cè)單元回波掃描全號(hào)，縱軸表示幅度大小。藍(lán)色虛線表示雜波圖單元強(qiáng)度實(shí)時(shí)結(jié)果，實(shí)線表示雜波圖單一背景迭代結(jié)果，圓圈表示通過常規(guī)雜波圖方法檢測(cè)標(biāo)記，星星表示利用本文方法檢測(cè)標(biāo)記。從圖中可以看出，53圈中該檢測(cè)單元常規(guī)方法過門限次數(shù)為13次，而本文方法為5次，雜波虛假點(diǎn)跡數(shù)顯著降低。

可見，本文方法通過利用實(shí)時(shí)的雜波邊緣檢測(cè)結(jié)果，對(duì)陣地雜波環(huán)境進(jìn)行區(qū)域劃分，并利用劃分結(jié)果對(duì)雜波圖參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化設(shè)置，使得每一個(gè)檢測(cè)單元能匹配最佳雜波圖方法參數(shù)設(shè)置，從而實(shí)現(xiàn)雜波虛假目標(biāo)有效抑制。相反，常規(guī)單一參數(shù)的雜波圖方法，沒有對(duì)雜波區(qū)域進(jìn)行劃分，往往對(duì)所有檢測(cè)單元采用相同的雜波圖參數(shù)設(shè)置，使得部分區(qū)域沒有獲得最佳檢測(cè)性能。對(duì)所有仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并統(tǒng)計(jì)，雜波虛假點(diǎn)跡減少約30%，為后續(xù)高質(zhì)量雷達(dá)態(tài)勢(shì)形成奠定基礎(chǔ)。

5 結(jié) 論

雷達(dá)自適應(yīng)處理與精細(xì)化處理方法，是提升雷達(dá)信號(hào)處理性能的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。雷達(dá)的工作性能指標(biāo)除了與自生系統(tǒng)的工作參數(shù)相關(guān)，還和雷達(dá)所在陣地周圍的陣地環(huán)境有關(guān)。其中，最重要的因素之一就是雜波環(huán)境，雷達(dá)雜波剩余會(huì)來雜波虛假點(diǎn)跡的增多，影響目標(biāo)探測(cè)與跟蹤效果，單一的雜波抑制參數(shù)設(shè)置不能獲得最佳虛假點(diǎn)跡抑制性能，尤其在雷達(dá)面對(duì)惡劣復(fù)雜的工作環(huán)境時(shí)，更加會(huì)造成大量虛警。本文針對(duì)雷達(dá)復(fù)雜雜波環(huán)境下雜波圖方法應(yīng)用，提出一種基于雜波區(qū)域邊緣實(shí)時(shí)檢測(cè)分區(qū)的方法，通過自適應(yīng)雜波圖策略選擇和精細(xì)化的雜波圖參數(shù)控制，實(shí)現(xiàn)雜波虛假點(diǎn)跡的有效抑制，并利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明雜波引起的虛假點(diǎn)跡得到很好的抑制。

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作者簡介：崔煒程（1985—），男，漢族，江蘇海安人，高級(jí)工程師，博士，研究方向：雷達(dá)信號(hào)處理。