复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法技术

本发明专利技术提供了一种复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法，包括：对采样的动目标回波脉冲序列的每一距离单元内的慢时间数据序列进行谱分析获得多普勒域数据；对多普勒域数据进行滑窗处理且获取每个参考窗中统计方差、统计均值，以及前后两个参考窗的统计均值比；根据统计方差和统计均值判断每个参考窗内背景杂波的均匀性；根据背景杂波的均匀性选择对应的恒虚警检测算法获取参考窗内目标点迹；根据点迹信息获取目标的速度、俯仰、方位、距离。

【技术实现步骤摘要】
复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法
本专利技术涉及一种雷达信号处理技术，特别是一种复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法。
技术介绍
低小慢目标是指目标飞行速度慢、高度低、散射面积小的目标，主要有无人机、航空模型、滑翔伞、卫星巡航导弹和鸟类等。低小慢目标具有隐蔽性强、攻击性好的特点，因此在检测过程中也就存在侦察困难、管理控制艰难、打击艰难等问题。近年来，随着无人机航空器的快速发展与低空空域管制的逐渐开放，低慢小目标违规飞行的事件日益增多。民航机场、重大活动场所中未经允许任意飞行的“黑飞”无人机屡屡出现，严重影响了机场的运行秩序及重大活动的安全保障，如成都双流机场出现了数起无人机干扰民航飞行事件，共导致百余架航班迫降，上万名成可被迫滞留机场，航班运行秩序受到了极大的干扰；鸟击航也一直是航空飞行安全的重大隐患，对近空鸟类的防范关系到飞行人员的安全。同时，由于当前无人机一杯获取及操控，且目标小、隐蔽性强，若有不法分子使用无人机进行非法活动，必会对国家公共安全造成重大影响。因此，世界各国已积极开展低慢小目标的预警、探测、定位等技术的研究，致力于加强防空系统对低空飞行物的探测、跟踪和处置能力。由于低慢小目标自身特性，使得雷达在复杂杂波背景下实现对此类目标的正确检测并保持恒定的虚警概率变得十分困难。用信号处理的方法提高对此类目标的检测能力，不仅手段灵活，而且成本较低，对充分发挥预警雷达潜力，改进雷达检测性能具有十分重要的现实意义。信号处理部分完成的主要工作就是对接收到的回波通过一系列的算法处理提取出我们需要的有用信息，进而完成目标的有效检测。因此有效的信号处理技术对于雷达检测精度、目标的探测性能和实时跟踪性能都是至关重要的。总的来说，低慢小发目标由于飞行高度低、体积小、速度慢且机动性强，对空域检测雷达的性能提出了新的要求。作为信号处理机，要着力于实现在恶劣的杂波背景下的目标检测，抑制强杂波干扰，在保证虚警概率恒定的同时提高检测概率，实现低慢小目标的精准检测和稳定跟踪。此外，当前低慢小目标雷达在检测目标时，面临杂波环境复杂、杂波性能分析难度大、低信杂比回波及复杂非均匀背景致使检测难度大、目标回波多普勒频率低且与杂波混叠严重、检测算法及检测性能验证评估难度大等问题。
技术实现思路
实现本专利技术目的的技术方案为：一种复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法，包括：对采样的动目标回波脉冲序列的每一距离单元内的慢时间数据序列进行谱分析获得多普勒域数据；对多普勒域数据进行滑窗处理且获取每个参考窗中统计方差VI、统计均值，以及前后两个参考窗的统计均值比MR；根据统计方差和统计均值判断每个参考窗内背景杂波的均匀性；根据背景杂波的均匀性选择对应的恒虚警检测算法获取参考窗内目标点迹；根据点迹信息获取目标的速度、俯仰、方位、距离。进一步地，参考窗的统计方差VI其中，为参考窗内n个距离单元的方差，为参考窗内n个距离单元的均值，Xi为每个距离单元的数据幅度，为参考窗内n个距离单元的算术平均值；前后两个参考窗的统计均值比MR其中，分别为前沿和后沿参考窗的平均电平，N表示前后两个参考窗的总长度，n表示前沿参考窗的长度，xi表示参考窗中第i个数据的幅度。进一步地，参考窗内背景杂波的均匀性的判断方法为：设定均匀区域阈值KVI和均值比阈值KMR，通过VI与KVI的比较判断参考窗所在区域是均匀区域还是非均匀区域，通过MR与KMR的比较判断参考窗是否为均匀杂波背景，判断如下式其中，KVI为均匀区域阈值，KMR为均值比阈值。进一步地，恒虚警检测算法的选择方法为：(1)若VIA≤KVI且VIB≤KVI且KMR-1≤MR≤KMR，则选择单元平均恒虚警检测算法；(2)若VIA≤KVI且VIB≤KVI且MR＜KMR-1，或VIA≤KVI且VIB≤KVI且MR＞KMR，则选择最大选择恒虚警检测算法；(3)若VIA＞KVI且VIB≤KVI，或VIA≤KVI且VIB＞KVI，则选择单元平均恒虚警检测算法；(4)若VIA＞KVI且VIB＞KVI，则选择最小恒虚警检测算法；其中VIA为前言参考窗的统计方差，VIB为后沿参考窗的，KVI为均匀区域阈值，KMR为均值比阈值。进一步地，获取参考窗内目标点迹的方法为：根据恒虚警检测类型获得恒虚警检测门限；若距离单元的幅度大于检测门限，则表示有目标，否则表示无目标。进一步地，获取参考窗内目标点迹包括滤除虚假点迹点迹信息，滤除虚假点迹信息的具体过程为：获取系统的杂波电平估计clutter_amp和噪声电平估计noise_amp；选取杂波系数δ和噪声干扰系数γ；若clutter_amp*δ＞target_amp或noise_amp*γ＞target_amp，则表示该目标点迹虚假点迹，对其滤除。进一步地，目标速度v根据下式获得fd＝k'*Δfdk'＝k0+Δk其中，λ为回波波长，Δk为插值峰相对真实峰k0的位置，k’为估计的峰值位置，Δfd表示多普额分辨率，N表示积累点数，PRT表示脉冲重复周期，fd表示多普勒频率。进一步地，目标俯仰角根据和差比幅测角查比幅表获得，其中和差比幅测角为其中，Δ表示差通道数据，实部ΔI，虚部ΔQ；Σ表示和通道数据，实部ΣI，虚部ΣQ，Σ*表示和通道数据的共轭；进一步地，方位角获取方法为：将和通道中一个相参处理周期的数据分为三段；各段分别补零做FFT；获取每段方位的雷达发射的测角波束的方位角A_s其中，m、n分别为每段数据的边界，A_zt为系统旋转角度，t为相参处理周期，v为转台转速；获取目标方位角Fw_angle其中，A_1、A_2、A_3分别为三段比幅值。进一步地，目标距离根据下式获得：式中Ri和Ai分别为第i个目标点迹的距离单元和幅度值。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：(1)本专利技术实施例提供的复杂杂波背景下低慢小目标检测雷达信号处理方法，可以通过动目标检测对每一个距离单元内的慢时间数据序列执行谱分析，达到杂波抑制、运动目标检测和提高信噪比的目的；(2)距离维上进行VI-CFAR处理，提高在复杂杂波背景下恒虚警检测算法的自适应性，不仅在均匀杂波背景下具有较小的恒虚警损失，而且在非均匀背景下也具有较好的检测性能；(3)通过估计回波的噪声干扰电平和杂波电平，对动目标检测的点迹进行判决，从而滤除大杂波副瓣或噪声干扰形成的虚假点迹，不仅克服了传统二维CFAR在计算复杂度和处理时间上的缺陷，而且有效的抑制了系统的虚警概率；(4)在计算目标参数时，采用精细多普勒估计内插目标峰值从而计算目标速度，俯仰维采用和差比幅测角，方位维采用分段比幅测角，提高了雷达对目标检测的精度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法，其特征在于，包括：/n对采样的动目标回波脉冲序列的每一距离单元内的慢时间数据序列进行谱分析获得多普勒域数据；/n对多普勒域数据进行滑窗处理且获取每个参考窗中统计方差VI、统计均值，以及前后两个参考窗的统计均值比MR；/n根据统计方差和统计均值判断每个参考窗内背景杂波的均匀性；/n根据背景杂波的均匀性选择对应的恒虚警检测算法获取目标点迹；/n根据点迹信息获取目标的速度、俯仰、方位、距离。/n

【技术特征摘要】
1.一种复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法，其特征在于，包括：
对采样的动目标回波脉冲序列的每一距离单元内的慢时间数据序列进行谱分析获得多普勒域数据；
对多普勒域数据进行滑窗处理且获取每个参考窗中统计方差VI、统计均值，以及前后两个参考窗的统计均值比MR；
根据统计方差和统计均值判断每个参考窗内背景杂波的均匀性；
根据背景杂波的均匀性选择对应的恒虚警检测算法获取目标点迹；
根据点迹信息获取目标的速度、俯仰、方位、距离。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，参考窗的统计方差VI



其中，为参考窗内n个距离单元的方差，为参考窗内n个距离单元的均值，Xi为每个距离单元的数据幅度，为参考窗内n个距离单元的算术平均值；
前后两个参考窗的统计均值比MR









其中，分别为前沿和后沿参考窗的平均电平，N表示前后两个参考窗的总长度，n表示前沿参考窗的长度，xi表示参考窗中第i个数据的幅度。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，参考窗内背景杂波的均匀性的判断方法为：
设定均匀区域阈值KVI和均值比阈值KMR，通过VI与KVI的比较判断参考窗所在区域是均匀区域还是非均匀区域，通过MR与KMR的比较判断参考窗是否为均匀杂波背景，判断如下式






其中，KVI为均匀区域阈值，KMR为均值比阈值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，恒虚警检测算法的选择方法为：
(1)若VIA≤KVI且VIB≤KVI且KMR-1≤MR≤KMR，则选择单元平均恒虚警检测算法；
(2)若VIA≤KVI且VIB≤KVI且MR＜KMR-1，或VIA≤KVI且VIB≤KVI且MR＞KMR，则选择最大选择恒虚警检测算法；
(3)若VIA＞KVI且VIB≤KVI，或VIA≤KVI且VIB＞KVI，则选择单元平均恒虚警检测算法；
(4)若VIA＞KVI且VIB＞KVI，则选择最小恒虚警检测算法；
其中VIA为前沿参考窗的统计方差，VIB为后沿...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昊，江珊，徐达龙，陶诗飞，王岩，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32