低空復雜環境下雷達目標檢測的Matlab算法實現

魏鑫 魏俊杰 柏佳

摘 ? 要：雷達目標檢測在軍事中是一項具有重大意義的應用課題。隨著科學技術的發展，低空低速飛行器逐漸投入到軍事應用中，對于低空復雜環境下的目標追蹤，需要采取合適的虛警算法。文章通過Matlab仿真，使用單元平均恒虛警技術對目標進行檢測，獲得目標航跡，給出了每個步驟的過程和結果，對實際問題的解決有一定的指導作用。

關鍵詞：目標檢測;Matlab;單元平均恒虛警技術

雷達是Radar的音澤，意為“無線電探測和測距”（Radio Detection and Ranging），利用電磁波對障礙物的反射特性來發現目標。通過接受回波的電平與門限電平相比較，判斷是否捕捉到目標。因為地面是起伏不平的，有很多小山、小丘陵，另外，地面建筑、樹木、飛鳥等可以擋住雷達波，從而產生各種輻射雜波，導致虛假量較多，難以判斷是否為低空飛行的飛行器。

雷達目標檢測算法中，常用恒虛警算法，即在一定的虛警概率下，盡量提高檢測的概率[1]。幾種典型的恒虛警算法有CA-CFAR，GO，SO-CFAR，OS-CFAR，本文就CA-CFAR算法進行Matlab仿真。

1 ? ?CA-CFAR算法

CA-CFAR算法的基本流程如圖1所示。輸入信號需要包括檢測單元Y和位于檢測單元兩側的共2n個參考單元以及保護單元。保護單元主要用在單目標情況下，防止目標能量泄漏到參考單元影響檢測效果。Z為總的雜波功率水平的估計，通過對2n個參考單元的CFAR處理得到。T為標稱化因子，和Z的乘積作為參考門限電平。當檢測單元的值超過T×Z時，認為有目標;反之，認為無目標。

2 ? ?數據處理

數據模型為單部雷達監測一個200×200 km的二維數據平面，平面上存在多個勻速運動的目標，每個單目標均根據勻速運動模型進行狀態轉移。傳感器采集的原始數據（共40幀）經Matlab繪制，如圖2所示。

雷達參數設定為：虛警概率Pf=10-6;檢測概率Pd=0.75;信噪比SNR=20 dB。

波門尺寸為d=5 km2，波門概率為1-exp（-d2÷2）。

原始數據經過恒虛警檢測處理后，獲得的二維平面下的數據航跡，如圖3所示。

3 ? ?目標航跡確認

目標跟蹤包括航跡起始、航跡關聯、航跡維持和航跡終止幾個過程，傳統跟蹤流程如圖4所示。

航跡起始指航跡形成的過程，輸入被處理后檢測區內的數據，輸出目標航跡。起始航跡的方法較多，最常見的有直接法、邏輯法、霍夫變換法等[2]。本文采用直接法，航跡關聯技術使用最近鄰數據關聯技術，航跡維持使用常用的卡爾曼濾波算法[3]。航跡終止通過一定的準則對確認航跡過程中產生的航跡進行判斷，進一步減少假航跡的生成。常用的準則為L邏輯準則，其步驟如圖5所示。

完成跟蹤過程后的目標航跡如圖6所示，其中，方形為CA-CFAR檢測后的目標點;曲線為卡爾曼濾波之后的目標狀態時間序列，即目標真實軌跡。

4 ? ?結語

本文針對單元平均恒虛警技術進行了Matlab仿真，通過對雷達傳感器數據的處理、目標航跡的跟蹤，實現了復雜噪聲環境中目標航跡的確認。同時，本文利用Matlab軟件進行數據分析、濾波仿真，對于初學者來說，可以更快地掌握相關雷達算法的學習，具有良好的學習價值。

[參考文獻]

[1]劉朝軍，張欣，王守權.雷達目標恒虛警檢測算法研究[J].艦船電子工程，2008（169）：113-115.

[2]徐明慧.基于知識輔助的小目標跟蹤算法研究[D].成都：電子科技大學，2012.

[3]斯科尼克.雷達系統導論[M].左群聲，譯.北京：電子工業出版社，2010.