一种无人区域目标检测方法与流程

本发明涉及连续波雷达目标检测技术领域，尤其涉及一种无人区域目标检测方法。

背景技术：

线性调频连续波雷达具有距离分辨率高、结构简单、体积小、重量轻和良好的低截获概率特性，目前已广泛应用于智能监控领域。线性调频连续波雷达的目标检测技术在无人值守场合或无人禁区的智能监控系统中具有至关重要的意义，直接决定监控系统的安全性能。

为了保证雷达的低截获概率，线性调频连续波雷达在方位向的积累点数一般较多。特别是在智能监控系统中，发射机功率偏低，并且对方位多普勒的分辨率要求较高，方位向的积累点数较一般的检测系统更多。由于线性调频连续波雷达具有较低的重频，如果采用大点数的方位向相参积累会导致检测目标的方位谱出现严重的谱散效应，导致雷达的低截获性能降低。

在智能监控系统中，除了对雷达的低截获性能要求较高外，对雷达的防误报也有很高的要求。而目前应用于智能监控系统中的检测雷达一般都采用固定的目标检测门限，这很难保证雷达的防误报能力，同时也在一定程度上限制了雷达的低截获性能。

技术实现要素：

针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种无人区域目标检测方法。

本发明提供的无人区域目标检测方法，包括:

对回波信号进行AD采样,所述回波信号为检测雷达发射的检测波信号到达目标后反射回来的信号；

对采样信号进行距离向的傅里叶变换，得到单个重频的一维距离像；

对多个重频的一维距离像进行MTI滤波处理；

对滤波后的数据进行非相参积累，得到回波的非相参积累结果；

对回波信号的非相参积累结果进行恒虚警检测，判断检测区域内是否存在目标。

如上所述的方法，在对采样信号进行距离向的傅里叶变换之后，得到一维距离像，其采样信号函数为：

其中，为信号回波强度，为距离多普勒频率,为信号的距离谱。

如上所述的方法，其中，所述对多个重频的一维距离像进行MTI滤波处理，具体可以包括：

采用双延迟线对消器对多个重频的一维距离像进行MTI滤波处理，

输入为，系统函数为，输出为。在附图2所示的结构图中，单位冲激响应为：

；

的傅里叶变换为：

；

双延迟线对消器的功率增益为：

。

如上所述的方法，其中，所述对滤波后的数据进行非相参积累，具体可以包括：

将滤波数据在方位向进行非相参积累，积累方法为：

；

其中，N为非相参积累重频数。

优选地，如上所述的方法，所述对回波信号的非相参积累结果进行恒虚警检测，判断检测区域内是否存在目标，具体可以包括：

恒虚警检测采用TOS-CFAR算法，判断检测区域内存在目标的条件为，

;

判断检测区域内不存在目标车辆的条件为，

；

其中，，为检测最大距离单元，、、、满足，。

本发明提供的无人区域目标检测方法包括：对回波信号进行AD采样,所述回波信号为检测雷达发射的检测波信号到达目标后反射回来的信号；对采样信号进行距离向的傅里叶变换，得到单个重频的一维距离像；对多个重频的一维距离像进行MTI滤波处理；对滤波后的数据进行非相参积累，得到回波的非相参积累结果；对回波信号的非相参积累结果进行恒虚警检测，判断检测区域内是否存在目标。本发明提供的无人区域目标检测方法，通过采用双延迟线对消器，有效提高了对零频杂波的抑制能力；通过采用方位向的非相参积累，有效地避免了方位向的谱散效应；另外，还可以通过增加MTI滤波点数和非相参积累点数进一步提高方位多普勒的零频分辨率和信杂比。

附图说明

图1为本发明提供的无人区域目标检测方法的流程图；

图2为本发明提供的双延迟线对消器结构示意图；

图3为本发明提供的TOS-CFAR算法结构图；

图4为应用距离向和方位向傅里叶变换得到的目标二维频谱；

图5为应用现有技术的目标距离维频谱。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的方法基于宽带线性调频连续波原理，应用于无人区域的目标检测，可以提高智能监控系统的安全性能。

图1为本发明提供的无人区域目标检测方法的流程图。如图1所示，无人区域目标检测方法具体可以包括以下内容。

S101、对回波信号进行AD采样，回波信号为检测雷达发射的检测波信号到达目标后反射回来的信号。

所述的AD采样，是利用合适的AD芯片，将天线接收的雷达回波从模拟信号转换成数字信号。

S102、对采样信号进行距离向傅里叶变换，得到单个重频的一维距离像。

在对采样信号进行距离向的傅里叶变换之后，得到一维距离像，其采样信号函数为：

其中，为信号回波强度，为距离多普勒频率,为信号的距离谱。

S103、对多个重频的一维距离像进行MTI滤波处理。

所述的MTI滤波是通过时域滤波抑制零频的静止杂波的技术。它采用延迟线对消器(DLC)实现。

单延迟线对消器的功率增益为，

；

双延迟线对消器的功率增益为，

；

可见，单延迟线对消器对目标回波与杂波抑制比的改善是有限的，如果将两个单延迟线滤波器串联，即双延迟对消器可以增大延迟线对消器的功率增益，得到更好的滤波效果。

本实施例中对多个重频的一维距离像进行MTI滤波处理，具体包括：

采用双延迟线对消器对多个重频的一维距离像进行MTI滤波处理，图2为本发明提供的双延迟线对消器结构示意图。如图2所示，输入为，系统函数为，输出为，单位冲激响应为：

；

的傅里叶变换为：

；

双延迟线对消器的功率增益为：

。

S104、对滤波后的数据进行非相参积累，得到回波信号的非相参积累结果。

所述的非相参积累是对MTI滤波后的一维距离像数据进行方位向的非相参积累，避免目标回波在方位向的谱散效应，同时提高回波信号的信杂比，积累方法如下：

；

其中，N为非相参积累重频数。

为了保证雷达的低截获概率，线性调频连续波雷达在方位向的积累点数一般较多。特别是在智能监控系统中，发射机功率偏低，并且对方位多普勒的分辨率要求较高，方位向的积累点数较一般的检测系统更多。由于线性调频连续波雷达具有较低的重频，如果采用大点数的方位向相参积累会导致检测目标的方位谱出现严重的谱散效应，导致雷达的低截获性能降低。而方位向的非相参积累是对一维距离像的直接累加，不存在谱散问题，因此可以放心采用大点数的方位向积累，从而提高雷达的低截获性能。

S105、对回波信号的非相参积累结果进行恒虚警检测，判断检测区域内是否存在目标。

所述的恒虚警检测是一个提供检测阀值的数字信号处理算法，即提供一个可以避免受噪声、背景杂波和干扰变化影响的检测阀值，使目标检测具有恒定的虚警概率。当检测区域存在复杂的背景时，需要采用一种较为灵活的TOS-CFAR算法来进一步提升雷达的低截获性能。图3为本发明提供的TOS-CFAR算法结构图。如图3所示，y为检测单元，为参考单元采样值，为检测单元采样值，为小于1的系数，和为常数，是一个门限值，我们把参考单元分为和两部分，为和中存储的参考单元采样值，为排序后的参考单元采样值的选择位置。根据不同的区域背景特点灵活设置、、、等参数的值，可以在各种区域背景下取得最优的目标检测效果，从而降低了虚警误报的概率，同时进一步提升了雷达的低截获性能。

判断检测区域内存在目标的条件为，

;

判断检测区域内不存在目标车辆的条件为，

；

其中，，为检测最大距离单元，、、、满足，。

图4为应用距离向和方位向傅里叶变换得到的目标二维频谱，图5为应用现有技术的目标距离维频谱。图4和图5是对雷达实录数据的分析结果。图4是采用方位向相参积累后的二维频谱，该方法采用256点的方位向傅里叶变换。可见，目标在方位向的谱散效应非常严重，导致对目标信杂比造成不良影响。图5是采用方位向非相参积累后的距离向频谱，可见，本发明完全避免了谱散效应，并且提高了目标的信杂比，有利于提高雷达的低截获性能。

综上所述，本发明提供的无人区域目标检测方法具有以下优点：

一、本发明采用双延迟线对消器，有效提高了对零频杂波的抑制能力；

二、本发明采用方位向的非相参积累，有效地避免了方位向的谱散效应，提高了目标的信杂比，有利于提高雷达的低截获性能；同时，在系统允许的情况下，还可以通过增加MTI滤波点数和非相参积累点数来进一步提高方位多普勒的零频分辨率和信杂比；

三、本发明在恒虚警检测中采用TOS-CFAR算法，可以根据不同的区域背景特点灵活设置、、、等参数的值，可以在各种区域背景下取得最优的目标检测效果，有效降低了虚警误报的概率，同时进一步提升了雷达的低截获性能。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。