鄭東衛(wèi) 白亞莉

(1.西安電子工程研究所 西安 710100;2. 西安昆侖工業(yè)(集團(tuán))有限責(zé)任公司 西安 710043)

0 引言

原始點(diǎn)跡數(shù)據(jù)主要分為虛假點(diǎn)跡和分裂點(diǎn)跡兩大類。不期望的物體雜波、干擾等所產(chǎn)生的點(diǎn)跡,都屬于虛假點(diǎn)跡。在很多情況下,由于目標(biāo)或系統(tǒng)自身的原因一個(gè)目標(biāo)會(huì)分裂出多個(gè)點(diǎn)跡,這些由目標(biāo)分裂所產(chǎn)生的點(diǎn)跡稱為分裂點(diǎn)跡。減少虛假點(diǎn)跡主要通過(guò)雷達(dá)的信號(hào)處理系統(tǒng)完成,例如采用動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、動(dòng)目標(biāo)顯示、恒虛警檢測(cè)、雜波圖等處理方法。對(duì)于同一目標(biāo)的雷達(dá)天線掃掠過(guò)程中,回波信號(hào)經(jīng)信號(hào)處理和恒虛警檢測(cè)后,點(diǎn)跡提取器錄入兩個(gè)或兩個(gè)以上的目標(biāo)點(diǎn)跡的現(xiàn)象,稱為目標(biāo)分裂[1],即檢測(cè)處理后目標(biāo)產(chǎn)生了分裂,一個(gè)目標(biāo)被判斷成幾個(gè)目標(biāo)。三坐標(biāo)雷達(dá)目標(biāo)分裂可分為距離分裂、多普勒分裂、方位分裂、俯仰分裂等。

距離維由于距離分辨單元一般大于采樣單元,且脈壓時(shí)加窗匹配濾波處理后導(dǎo)致主瓣展寬,使輸出的目標(biāo)回波信號(hào)會(huì)被量化到不止一個(gè)距離單元中,即一個(gè)目標(biāo)在距離上被分裂為2個(gè)或2個(gè)以上的點(diǎn)跡數(shù)據(jù)。

對(duì)于動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)體制雷達(dá)來(lái)說(shuō),目標(biāo)的點(diǎn)跡數(shù)據(jù)會(huì)在多個(gè)濾波器組、多個(gè)相參積累時(shí)間重復(fù)出現(xiàn),所以目標(biāo)會(huì)在多普勒通道上產(chǎn)生分裂目標(biāo)。

當(dāng)雷達(dá)天線波束掃過(guò)目標(biāo)后,由于天線波束有一定的寬度,目標(biāo)回波在俯仰維和方位維均呈現(xiàn)天線方向圖調(diào)制特性,即目標(biāo)回波會(huì)跨越多個(gè)俯仰或方位單元。

所以對(duì)于多數(shù)相控陣?yán)走_(dá),點(diǎn)跡凝聚需要在距離維,多普勒維,以及方位維、俯仰維進(jìn)行進(jìn)行凝聚。

本文重點(diǎn)介紹在距離維和多普勒維同時(shí)進(jìn)行凝聚。

1 一維凝聚存在的問(wèn)題

為了在FPGA,DSP或CPU中快速實(shí)現(xiàn)點(diǎn)跡凝聚,目前很多雷達(dá)凝聚都是采用“十字交叉法”,也即先對(duì)每個(gè)多普勒通道分別利用質(zhì)心法進(jìn)行距離維凝聚,然后對(duì)每個(gè)距離單元分別利用質(zhì)心法進(jìn)行多普勒維凝聚。由于目標(biāo)起伏和系統(tǒng)測(cè)量誤差等原因,經(jīng)過(guò)距離維凝聚后,同一目標(biāo)在相鄰的多普勒通道中對(duì)應(yīng)的距離單元可能存在一定的偏差,即在相鄰的多普勒通道間,經(jīng)過(guò)距離維凝聚得到的距離單元由于誤差而無(wú)法“對(duì)齊”,因此,如果采用傳統(tǒng)的“十字交叉法”進(jìn)行凝聚,則無(wú)法將本屬于同一目標(biāo)的點(diǎn)跡凝聚在一起,從而出現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)在凝聚后分裂成多個(gè)目標(biāo)的情況。如圖1所示。

圖1 橫向凝聚示例

圖1中每一列數(shù)據(jù)中1代表不同距離單元檢測(cè)到的點(diǎn)跡,每一行中1代表不同多普勒通道檢測(cè)到的點(diǎn)跡。將待凝聚處理數(shù)據(jù)先進(jìn)行同一多普勒通道距離維凝聚后得到橫向凝聚后的數(shù)據(jù)。凝聚完后不同多普勒通道距離維數(shù)據(jù)沒(méi)有對(duì)齊,會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)分裂。

2 二維凝聚算法

目前凝聚算法有很多種,文獻(xiàn)[2]中提出的先在距離維凝聚,然后在俯仰維,接著再在方位維凝聚,采用的串行處理方式。文獻(xiàn)[3]使用圖像分割經(jīng)典算法——泛洪填充算法檢測(cè)目標(biāo)的連通區(qū)域?？紤]到在目標(biāo)距離維上的凝聚結(jié)果做了取整處理和目標(biāo)在各個(gè)距離—俯仰維上存在隨機(jī)擾動(dòng)現(xiàn)象,采用八鄰域泛洪算法。還有文獻(xiàn)[4]楊剛等人提出的父子節(jié)點(diǎn)凝聚方法等。

本文提出了一種距離多普勒平面的二維點(diǎn)跡凝聚方法,該方法通過(guò)先對(duì)目標(biāo)檢測(cè)后點(diǎn)按一定順序排列,接著在相同多普勒通道進(jìn)行距離維歸并,然后再進(jìn)行多普勒維歸并,接著將二維歸并完的目標(biāo)點(diǎn)根據(jù)目標(biāo)判決條件剔除虛假點(diǎn),最后將剩余的目標(biāo)點(diǎn)按一定準(zhǔn)則凝聚形成最終結(jié)果。

二維距離多普勒點(diǎn)跡凝聚包含五個(gè)步驟。

1)步驟一:

先對(duì)經(jīng)過(guò)恒虛警和雜波圖門(mén)限檢測(cè)得到的點(diǎn)跡按多普勒通道號(hào)從小到大進(jìn)行排列,然后在同一個(gè)多普勒通道號(hào)內(nèi)再按距離單元號(hào)從小到大排列,得到有序的點(diǎn)跡數(shù)組A[N0],其中N0為檢測(cè)出待凝聚目標(biāo)個(gè)數(shù)。

2)步驟二:

對(duì)每一個(gè)多普勒通道內(nèi)得所有距離單元找距離單元相鄰的點(diǎn),將相鄰的點(diǎn)整理歸并到一起,將距離相鄰目標(biāo)點(diǎn)算一個(gè)整體點(diǎn),這樣所有多普勒通道數(shù)據(jù)整理后,目標(biāo)劃分為N1個(gè)整體,N1≤N0,并且與目標(biāo)大小占據(jù)幾個(gè)距離單元相關(guān)。對(duì)每個(gè)整體內(nèi)相鄰目標(biāo)點(diǎn)內(nèi)目標(biāo)個(gè)數(shù)記為M0,M0≤N0。這時(shí)目標(biāo)點(diǎn)整理為二維數(shù)組B[N1][M0]。

點(diǎn)跡在距離維上歸并主要是要確定目標(biāo)起始和目標(biāo)終止的距離單元。具體方法如下: 將距離單元上第一個(gè)出現(xiàn)的目標(biāo)判定為目標(biāo)起始,記為Rstart,當(dāng)距離單元上連續(xù)出現(xiàn)目標(biāo)且距離單元間隔小于指定的距離波門(mén)寬度a,則將最后距離單元上的目標(biāo)判定為目標(biāo)終止,記為Rend,對(duì)于滿足P≤Rend-Rstart≤Q的序列判定為目標(biāo)。其中,a、P、Q參數(shù)的取值由雷達(dá)距離分辨率和目標(biāo)散射截面積特性決定,具體計(jì)算可參考式H=L/l式中,H為目標(biāo)反射截面積所占用的距離單元個(gè)數(shù),L為目標(biāo)反射截面積的距離長(zhǎng)度,l是雷達(dá)距離分辨率。

3)步驟三:

對(duì)二維數(shù)組B[N1][M0]內(nèi)的N1行M0列的每個(gè)目標(biāo)點(diǎn)與數(shù)組內(nèi)的不同行每一列目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行多普勒比較,找出距離相鄰或相同,多普勒相鄰的目標(biāo)點(diǎn),將這些點(diǎn)整理歸并到一起,算一個(gè)整體,這樣目標(biāo)劃分為N2個(gè)整體點(diǎn),每個(gè)整體點(diǎn)內(nèi)目標(biāo)個(gè)數(shù)記為M1,N2≤N1,M0≤M1≤N0。這時(shí)目標(biāo)點(diǎn)整理為二維數(shù)組C[N2][M1]。每一行內(nèi)M1個(gè)目標(biāo)滿足距離單元相鄰,多普勒相同或相鄰的條件。N2行代表整體點(diǎn)目標(biāo)的個(gè)數(shù)。

4)步驟四:

將數(shù)組C[N2][M1]中每一行中M1個(gè)目標(biāo)可根據(jù)一維凝聚算法中將不滿足條件的目標(biāo)剔除,變?yōu)閿?shù)組D[N2][M2],N2≤N1,M1≤M2≤N0。

M1個(gè)目標(biāo)剔除的原則為:經(jīng)過(guò)步驟二后延續(xù)的距離單元小于等于目標(biāo)的脈沖寬度。這時(shí)要判斷距離單元相鄰的原始點(diǎn)跡數(shù)據(jù)的幅度差值是否大于門(mén)限值。門(mén)限的值取決于脈沖寬度和脈內(nèi)取樣點(diǎn)。當(dāng)幅度差值大于門(mén)限值時(shí),可剔除掉幅度小得目標(biāo);當(dāng)幅度差值小于門(mén)限值時(shí),這批原始點(diǎn)跡數(shù)據(jù)屬于同一個(gè)目標(biāo),保留這些點(diǎn)跡信息。鄰近點(diǎn)跡數(shù)據(jù)的多普勒差值也應(yīng)當(dāng)小于某一門(mén)限值,門(mén)限值的選取由雷達(dá)脈沖積累的FIR濾波器或FFT精度來(lái)確定。

5)步驟五:

將數(shù)組D[N2][M2]的中每一行的M2個(gè)目標(biāo)凝聚為一個(gè)點(diǎn),數(shù)組變?yōu)镋[N2]個(gè)目標(biāo)點(diǎn)。每個(gè)目標(biāo)點(diǎn)可采用以下三種方法進(jìn)行凝聚:一是選取幅度最大的點(diǎn)跡的距離單元、多普勒通道、幅度值作為凝聚目標(biāo)的幅度、距離、多普勒信息;二是利用式(1)、式(2)、式(3)求重心的方式,求取目標(biāo)的幅度ampnew,距離disnew,多普勒信息duoplnew;三是采用二次曲線擬合[5]的方法式(4)求得目標(biāo)的距離,多普勒信息等。

(1)

(2)

(3)

其中M2為當(dāng)前目標(biāo)在當(dāng)前行的點(diǎn)跡個(gè)數(shù);amp(m)為第m個(gè)點(diǎn)跡的幅度;dis(m)為第m個(gè)點(diǎn)跡的距離;duopl(m)為第m個(gè)點(diǎn)跡的多普勒信息。

采用二次曲線擬合的方式來(lái)求解內(nèi)插距離。方法是:根據(jù)連續(xù)三個(gè)距離單元上相同頻率通道的幅度值,假設(shè)中間距離單元的幅度大于兩側(cè)距離單元的幅度,擬合一條經(jīng)過(guò)這三個(gè)點(diǎn)的拋物線,計(jì)算出拋物線最大值所對(duì)應(yīng)的X軸坐標(biāo)值,此坐標(biāo)即為中間距離單元的內(nèi)插距離。如圖2所示,以距離單元為X軸,以幅度為Y軸,在相鄰的距離單元x1,x2,x3上,相同濾波器通道的幅度值分別為y1、y2、y3,距離單元x2處的內(nèi)插距離公式為

(4)

圖2 距離內(nèi)插示意圖

距離多普勒平面的二維凝聚方法流程見(jiàn)圖3所示。

3 實(shí)例說(shuō)明

現(xiàn)結(jié)合實(shí)例對(duì)本方法做進(jìn)一步描述。舉例說(shuō)明,現(xiàn)有一個(gè)二維檢測(cè)平面,距離單元個(gè)數(shù)為8,多普勒通道個(gè)數(shù)為6,檢測(cè)出的目標(biāo)個(gè)數(shù)N0=12個(gè),每個(gè)目標(biāo)點(diǎn)距離,多普勒,幅度大小見(jiàn)圖4中陰影部分所示。

圖4 點(diǎn)跡凝聚前距離多普勒平面示意圖

步驟一:先將目標(biāo)點(diǎn)整理為數(shù)組A[12],數(shù)組中每個(gè)目標(biāo)用多普勒和距離區(qū)分。數(shù)組內(nèi)部按多普勒從小到大,每一個(gè)多普勒中距離單元按從小到大排列,得到數(shù)組A[12]。

A[12]=[a03,a12,a30,a34,a40,a42,a43,a44,a45,a47,a53,a54]。數(shù)組中每個(gè)元素下標(biāo)分別表示多普勒通道號(hào)和距離單元號(hào)。

步驟二:將每一個(gè)多普勒通道數(shù)據(jù)歸并完形成數(shù)組B[8][4]。

B[8][4]=[a03, 0, 0, 0;

a12, 0, 0, 0;

a30, 0, 0, 0;

a34, 0, 0, 0;

a40, 0, 0, 0;

a42,a43,a44,a45;

a47, 0, 0, 0;

a53,a54, 0, 0]。

步驟三:將不同行多普勒通道的目標(biāo)找距離單元相鄰或相同的點(diǎn),歸并為數(shù)組C[4][7]。

C[4][7]=[a03,a12, 0, 0, 0, 0, 0;

a30,a40, 0, 0, 0, 0, 0;

a34,a42,a43,a44,a45,a53,a54;

a47, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。

步驟四:可根據(jù)一維凝聚算法中將不滿足條件距離凝聚和多普勒凝聚的目標(biāo)剔除,比如可以剔除掉幅度為1的目標(biāo),剔除完為數(shù)組D[4][5]。

D[4][5]= [a12, 0, 0, 0, 0;

a30,a40, 0, 0, 0;

a34,a43,a44,a53,a54;

a47, 0, 0, 0, 0]。

步驟五:將每一行的目標(biāo)凝聚為一個(gè)點(diǎn),采用三種方法之一來(lái)凝聚目標(biāo),凝聚為數(shù)組E[4]。

E[4]=[a12,a40,a44,a47]。

最終凝聚完目標(biāo)點(diǎn)示意圖如圖5所示。

圖5 點(diǎn)跡凝聚后距離多普勒平面示意圖

由此可見(jiàn),經(jīng)過(guò)五個(gè)步驟的處理,二維距離多普勒平面的目標(biāo)點(diǎn)凝聚為最終目標(biāo)點(diǎn),沒(méi)有出現(xiàn)目標(biāo)分裂。

通過(guò)Matlab仿真分析該算法。一距離單元為64,多普勒通道為32點(diǎn)的20個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的凝聚前后距離多普勒平面對(duì)比效果如圖6所示。凝聚完后為4個(gè)目標(biāo)點(diǎn)。

通過(guò)仿真對(duì)比凝聚前后目標(biāo)點(diǎn)信息,可以看出經(jīng)過(guò)此算法,目標(biāo)點(diǎn)得到了很好的凝聚。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種距離多普勒平面的二維點(diǎn)跡凝聚方法,該方法通過(guò)先對(duì)目標(biāo)檢測(cè)后點(diǎn)按一定順序排列,接著在相同多普勒通道進(jìn)行距離維歸并,然后再進(jìn)行多普勒維歸并,接著將二維歸并完的目標(biāo)點(diǎn)根據(jù)目標(biāo)判決條件剔除虛假點(diǎn),最后將剩余的目標(biāo)點(diǎn)按一定準(zhǔn)則凝聚形成最終結(jié)果。通過(guò)二維歸并凝聚可以避免目標(biāo)分裂現(xiàn)象。該方法已在現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品中得到了應(yīng)用,證明了其在工程上的實(shí)用性。

圖6 目標(biāo)點(diǎn)凝聚前后距離多普勒平面對(duì)比