低慢小目標(biāo)探測時的氣象干擾抑制方法研究

魏　耀，張　靖，葉　杰

(南京電子技術(shù)研究所,　南京 210039)

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·信號處理·

低慢小目標(biāo)探測時的氣象干擾抑制方法研究

魏耀，張靖，葉杰

(南京電子技術(shù)研究所,南京 210039)

針對低慢小目標(biāo)探測時可能出現(xiàn)的低速氣象干擾航跡的問題，在低分辨雷達(dá)基于信號維特征的目標(biāo)分類正確率偏低的情況下，提出一種基于多特征聯(lián)合的氣象虛警抑制方法，在目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤，形成穩(wěn)定航跡時，聯(lián)合目標(biāo)的信號特征(形狀、雷達(dá)散射截面積等)，航跡分布特征(氣象點跡比例、速度、方向等)等多種特征，利用多圈點跡的積累，提高氣象干擾航跡的正確識別率并加以抑制，同時不影響真實低慢小目標(biāo)的正常檢測和跟蹤。實際試飛結(jié)果表明：文中提出的基于多特征聯(lián)合的氣象虛警抑制方法在有效抑制氣象干擾航跡的同時，不影響配試無人機的正常檢測和跟蹤。

低慢小目標(biāo)；窄帶雷達(dá)；氣象干擾抑制；目標(biāo)分類；多特征聯(lián)合

0　引　言

對低空非合作的低慢小目標(biāo)(如無人機等)的檢測和跟蹤是雷達(dá)領(lǐng)域一個難題，也給重點地區(qū)的低空目標(biāo)防御帶來新的挑戰(zhàn)[1]。低空慢速小目標(biāo)(低慢小目標(biāo))具有飛行高度低，飛行速度慢，雷達(dá)反射截面積(RCS)小的特點，能夠靈活機動地實現(xiàn)要地的低空、超低空突防，如何應(yīng)對這種威脅也成為迫在眉睫的問題[2-3]。

對于窄帶跟蹤雷達(dá)而言，無法通過高的距離分辨和方位分辨來提供目標(biāo)充分的細(xì)節(jié)信息，而且低慢小目標(biāo)和低空氣象干擾的RCS很小，很難滿足寬帶雷達(dá)分類識別的信噪比要求。因此，如何通過窄帶雷達(dá)獲取的低分辨目標(biāo)回波信息，抑制低空氣象和地面運動物體的干擾，提高PD低速檢測性能，實現(xiàn)低慢小目標(biāo)的檢測和跟蹤是近些年來的研究熱點[9-10]。

一般來說，對雷達(dá)顯控界面上的干擾航跡的抑制可以從目標(biāo)分類識別的概念上由以下三個方面著手：(1)對恒虛警檢測后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，這樣可以在一定程度上抑制虛警；(2)對輸出點跡進(jìn)行分類識別，直接利用已經(jīng)訓(xùn)練好的樣本模板，測試該點跡是否為感興趣的目標(biāo)；(3)對形成航跡的目標(biāo)進(jìn)行分類識別。由于前述分析的氣象與無人機的相似性，很難在恒虛警檢測和點跡輸出的過程中實現(xiàn)穩(wěn)健的氣象點跡的識別和抑制，而且受限于信號帶寬，目標(biāo)回波無法提供足夠的目標(biāo)細(xì)節(jié)特征信息，依靠單一特征也無法實現(xiàn)氣象和無人機航跡的區(qū)分。

因此，本文基于檢測前跟蹤(TBD)的思想實現(xiàn)氣象目標(biāo)識別前跟蹤(TBC)，提出一種先跟蹤再多特征聯(lián)合識別處理的氣象干擾抑制方法,在目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤，形成穩(wěn)定航跡時，聯(lián)合目標(biāo)的信號特征(形狀、RCS等)、航跡分布特征(方位、距離、方向等)等多種特征，利用多圈點跡的積累，提高氣象干擾航跡的識別概率并加以抑制，同時不影響對無人機等低慢小目標(biāo)的檢測和跟蹤。

1　特征提取和氣象抑制方法

1.1低慢小航跡特征分析

根據(jù)低慢小目標(biāo)的特點，在脈沖多普勒(PD)體制下，為了實現(xiàn)低速和小RCS目標(biāo)的檢測和跟蹤，需要同時降低多普勒速度檢測門限和信噪比檢測門限。但是在檢測低慢小目標(biāo)的同時，受地面上的汽車，高鐵等高速運動目標(biāo)和低空中受氣象活動(晴空氣流，云團(tuán)，山地湍流等)影響，會在顯控畫面上形成很多低速航跡，干擾無人機的正常檢測和跟蹤[3-4]。地面交通造成的干擾航跡一般是由高速公路上的汽車及高鐵等在地面上相對速度較高的目標(biāo)形成的，所以具有分布固定的特點，可利用動態(tài)雜波積累等方法對固定距離和方位存在的低速航跡進(jìn)行抑制處理[4-6]。但對于低空氣象形成的干擾航跡而言，由于受風(fēng)向和地理環(huán)境的影響，分布位置不固定，無法利用先驗知識積累的方法來進(jìn)行抑制[7-8]。而且氣象目標(biāo)和無人機目標(biāo)在速度，航跡穩(wěn)定性等運動特征，RCS大小，目標(biāo)回波分布等信號特征都極為相似，如圖1和圖2所示。

圖1　氣象點跡和無人機點跡的信號特征對比

圖2　氣象航跡和無人機航跡的運行特征對比

1.2特征提取和選擇

在雷達(dá)目標(biāo)分類處理時，如果直接利用原始樣本空間即雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，往往維數(shù)較高，不利于分類器的設(shè)計，降低識別的運算效率，而且對于本文中的氣象點跡和無人機點跡來說，原始樣本數(shù)據(jù)相似，無法直接反應(yīng)待識別對象的本質(zhì)特征。特征的提取是一個從樣本數(shù)據(jù)中提取能夠反映目標(biāo)本質(zhì)特征的信息，將樣本空間由高維向低維映射的過程，選擇幾組能夠反應(yīng)目標(biāo)不同物理特性的特征進(jìn)行組合，可以提高識別概率，從而提高氣象干擾航跡的抑制效果。

基于大量的理論分析和實驗研究，在譜特征、統(tǒng)計特征、熵特征等一系列特征中選取以下兩組適用于窄帶雷達(dá)低慢小目標(biāo)跟蹤時的氣象干擾航跡抑制的特征。

1.2.1中心矩

中心矩是一種簡單的平移、旋轉(zhuǎn)和尺度不變特征，反映了目標(biāo)的形狀信息。對于多普勒譜X=[X(1),X(2), …,X(N)]，進(jìn)行歸一化

(1)

則p階中心矩為

(2)

1.2.2歸一化幅度

對于窄帶跟蹤雷達(dá)而言，無法提取目標(biāo)的高分辨距離一維像來進(jìn)行分類識別，只能根據(jù)目標(biāo)的能量分布，目標(biāo)譜形狀信息來進(jìn)行目標(biāo)分辨。中心矩反映了目標(biāo)的形狀信息，利用歸一化幅度來體現(xiàn)目標(biāo)的能量分布，為了避免自動增益控制(AGC)等措施對目標(biāo)能量分布的影響，利用主雜波強度對目標(biāo)峰值做歸一化處理。

Amp_nomalized=X(tar)/max(X)

(3)

1.3SVM分類識別方法

目標(biāo)信號維的特征分布如圖3所示，可以利用支持向量機(SVM)做分類處理。SVM分類器基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，具有良好的推廣能力，適用于訓(xùn)練樣本數(shù)較少的情況，且具有較強的高維樣本處理能力，計算復(fù)雜度低[9-10]。

圖3　氣象點跡和無人機點跡的信號特征對比

SVM 本質(zhì)上是一種核函數(shù)類分類器，其基本思想是通過核函數(shù)將輸入的低維特征空間映射到高維特征空間，從而將原始輸入空間的非線性不可分問題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性可分問題。判決函數(shù)的一般形式可表示如下

(4)

式中：(xi,yi)為線性可分集；αi>0為Lagrange系數(shù)；SV為支撐向量；K(xi,x)為核函數(shù)，是描述xi和x相似性程度的非線性函數(shù)，可以有多種定義形式。文中采用高斯核函數(shù)

(5)

通常SVM在學(xué)習(xí)過程中要用到所有的訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練的過程即是選擇支撐向量和αi、b的過程， 在訓(xùn)練完成后支撐向量的個數(shù)相對于訓(xùn)練樣本數(shù)目會大大減少。SVM決策邊界僅包含在其中的支撐向量中，可直接由訓(xùn)練數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)過程中得到，識別運算復(fù)雜度低。

1.4氣象航跡聯(lián)合抑制方法

由于在低慢小檢測中，除了要求達(dá)到一定的分類識別正確率之外，還要求盡量避免抑制氣象等低速虛假航跡的同時，誤傷無人機等低慢小目標(biāo)的檢測和跟蹤。因此，本文提出一種基于多特征的聯(lián)合抑制方法，通過聯(lián)合點跡信號維特征，形成航跡后的氣象點跡比例，氣象航跡方向，風(fēng)速等多維特征，對氣象干擾航跡進(jìn)行抑制。具體處理流程如圖4所示。

圖4　氣象干擾聯(lián)合抑制方法

在氣象航跡聯(lián)合抑制方法中，首先，根據(jù)航跡畫面整體態(tài)勢判斷氣象干擾航跡的方向(背站或向站運動)；然后，設(shè)置氣象點跡的方位，結(jié)合在信號維的分類處理辨別點跡的氣象屬性。由于氣象和真實低慢小目標(biāo)的信號維特征很相似，為了防止漏檢低慢小真實目標(biāo)，通過航跡中氣象點跡的比例統(tǒng)計，設(shè)置合適的比例門限，對氣象航跡做消隱處理，而其他航跡正常顯示。

2　數(shù)據(jù)處理分析

根據(jù)某型低慢小目標(biāo)探測雷達(dá)實錄數(shù)據(jù)分析比較氣象抑制方法。選取三個架次氣象航跡比較嚴(yán)重的實錄數(shù)據(jù)來進(jìn)行氣象虛警抑制處理。氣象及低慢小目標(biāo)(無人機)整體態(tài)勢，如圖5所示。

根據(jù)文中提出的基于多特征的聯(lián)合抑制方法及SVM分類識別方法，對含無人機和不含無人機的試飛數(shù)據(jù)進(jìn)行氣象抑制處理及效果比較統(tǒng)計。在所有低速航跡點中(多普勒速度<35 m/s)，氣象航跡抑制效果如表1所示(低速航跡點是在剔除地面低速交通航跡點的基礎(chǔ)上統(tǒng)計的)。

表1　氣象干擾航跡比例統(tǒng)計

由于低慢小目標(biāo)和氣象虛警點在信號維上的相似性，利用SVM分類方法來限制氣象虛警具有較高的誤識別概率，因此存在影響低慢小目標(biāo)檢測和跟蹤的可能，在含無人機架次中，SVM分類方法雖然獲得了稍好的氣象航跡抑制效果，但是無人機無法正常起批跟蹤，影響了低慢小目標(biāo)的正常跟蹤。而氣象航跡聯(lián)合抑制方法在抑制氣象航跡的同時，不會影響低慢小目標(biāo)的檢測和跟蹤，如圖6所示。

圖6　氣象虛警抑制效果

3　結(jié)束語

抑制氣象干擾等低速虛警的影響是正確穩(wěn)定跟蹤無人機等低慢小目標(biāo)的前提。由于目標(biāo)和虛警的窄帶雷達(dá)回波信號維特征區(qū)別不明顯，單純的目標(biāo)分類抑制具有較高的誤識別概率，影響真實目標(biāo)的檢測和跟蹤。本文提出一種基于多特征聯(lián)合的氣象虛警抑制方法是在目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤，形成穩(wěn)定航跡時，聯(lián)合目標(biāo)的信號特征(形狀、RCS等)，航跡分布特征(氣象點跡比例、速度、方向等)等多種特征，利用多圈點跡的積累，提高氣象干擾航跡的識別概率并加以抑制，同時不影響真實低慢小目標(biāo)的正常檢測和跟蹤。后續(xù)可繼續(xù)研究基于多信源融合的氣象虛警抑制方法，融合一次雷達(dá)，氣象雷達(dá)，風(fēng)廓線雷達(dá)等多傳感器信息，提高對氣象干擾的抑制效果，保障低慢小目標(biāo)的檢測和跟蹤。

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魏耀男，1986年生，博士，工程師。研究方向為雷達(dá)總體技術(shù)，雷達(dá)目標(biāo)識別。

張靖男，1980年生，碩士，高級工程師。研究方向為雷達(dá)總體技術(shù)。

葉杰男，1968年生，研究員級高級工程師。研究方向為雷達(dá)總體技術(shù)。

A Study on Weather Interference Suppression Method in the Detection of Low-altitude Slow and Small Targets

WEI Yao，ZHANG Jing，YE Jie

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

In the detection and tracking of low-altitude, slow and small (LSS) targets, the effect of tracking may be influenced by the slow weather interference tracks. For narrow-band radar, the target classification accuracy based on the signal characters extracted from the target echoes is too low to suppress the phenomenon of weather interferences. In this paper, the method based on multi-features combination is proposed for the weather interference suppression. During the tacking of targets, the echo characters (RCS, shapes of echo) and track features (weather track-point rate, velocity, Doppler direction, etc.) are combined to identify and suppress the weather tracks, meanwhile, the detection and tracking of true LSS targets is not influenced. The results of flight-test experiments prove the validity of the proposed weather interference suppression method.

LSS targets; narrow-band radar; weather interference suppression; target classification; multi-features combination

魏耀Email：460611810@qq.com

2016-03-04

2016-05-25

TN957

A

1004-7859(2016)07-0036-04

DOI：10.16592/ j.cnki.1004-7859.2016.07.009