基于恒虚警率的概率统计目标检测系统及方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于恒虚警率的概率统计目标检测系统及方法，其中该方法首先利用恒虚警率技术对连续多帧信号进行检测，将多帧信号中检测到的目标参数构成一个数组；然后将数组中每个参数与所有参数（包括自身）相减并求模，将模值与门限比较，如果小于门限，则认为两个相减的参数属于同一目标，该参数出现的次数加1；接下来统计出现次数最多的参数，并计算与该参数属于同一目标的所有参数的均值，作为目标参数。本发明将将概率统计方法应用到恒虚警率检测结果的后续处理中，可有效降低检测中虚警和漏警的概率，提高系统的检测性能，且其实现简单，适用于任何类型的恒虚警率检测器，具有较高的实用价值。
【专利说明】基于恒虚警率的概率统计目标检测系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达【技术领域】，涉及到雷达目标检测，特别是基于恒虚警率的概率统 计目标检测系统及方法。
[0002]
【背景技术】
[0003] 雷达信号检测的本质是判定在某个区域内目标是否存在的问题。最初这一任务是 根据雷达屏幕上的目标回波信号由人工判断来完成；后来出现了自动检测技术，并从开始 的固定或半固定门限检测逐步发展到恒虚警率（ConstantFalseAlarmRate,CFAR)自适 应门限检测。恒虚警率检测就是在一定的虚警概率下，使检测门限随着检测单元附近的背 景杂波和干扰的变化而自适应调整，使得雷达在变化的背景信号中能够保持虚警概率的相 对稳定。目前，恒虚警率检测技术已成为现代雷达检测的一项标准技术。
[0004] 恒虚警率检测的关键是设计恒虚警率检测器，也就是形成自适应门限的方法。目 前针对不同杂波背景的恒虚警率检测器有很多种。在均匀杂波背景中，一般采用均值（ML) 类CFAR检测器；在多目标环境中，一般采用有序统计（OS)类CFAR检测器；在非高斯杂波 环境中像对数正态分布和韦布尔杂波背景中一般选用Log-tCFAR检测器和双参数OS检测 器。
[0005]CFAR检测器的主要目的是在虚警率一定的情况下，使得检测概率尽可能的高，但 是检测概率直接受信噪比的影响。在虚警率一定时，信噪比增加，检测概率也增加；信噪 比下降，检测概率随之下降，此时就会出现较多的目标漏检情况，漏警概率会上升。有时候 在信噪比不高时，为了保持一定的检测概率，需要降低检测门限，此时又会导致虚警率的上 升，因此，实际应用中需要根据信噪比和检测概率选择合适的虚警率，以保持系统的检测性 能。信噪比较高时，可选择较低的虚警率；信噪比较低时，需要选择高一些的虚警率。
[0006] 从上面的分析中可看出，CFAR检测器的检测概率由虚警率和信噪比的共同决定。 在信噪比不高的环境中，不可避免会出现虚警和漏警的情况，因此，如何采用简单有效的方 法对CFAR检测的结果进行进一步处理，准确估计目标参数，降低检测的虚警率和漏警率， 对于提升雷达系统在低信噪比下的检测性能具有重要意义。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于针对恒虚警率检测器在信噪比较低的环境中出现较多虚警和 漏警的情况，提出了一种基于恒虚警率的概率统计目标检测方法，利用概率统计方法对恒 虚警率检测的结果进行处理，以降低虚假目标和漏检出现的概率，提高系统的检测性能。
[0008] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 提供一种基于恒虚警率的概率统计目标检测方法，包括以下步骤： ①对输入的连续M帧信号进行恒虚警率检测，假设检测出K个目标，将该K个目标参 数存入一个数组中，其中K、M均为整数； ② 将数组中的每个参数与数组中包括自身的所有K个参数分别做差值运算并求模， 得到KXK的二维数组d(i，j)，其中i=l，2,…，K;j=l，2,…，K; ③ 对d(i，j)中每一行的K个元素分别与预设的门限T比较，如果d(i，j)小于T，则认 为第j个参数与第i个参数属于同一目标，将第i个参数出现的次数加1 ; ④ 将出现次数最多的参数作为预估的参数，并取和该预估参数属于同一目标的所有 参数的均值作为最终的目标参数估计值。
[0009] 本发明所述的方法中，该方法适用于单目标检测情况。
[0010] 本发明所述的方法中，步骤①中K大于M。
[0011] 本发明所述的方法中，步骤①中K小于或者等于M。
[0012] 本发明所述的方法中，若步骤③中出现的次数最多的参数有多个，取其中序号最 小的参数作为步骤④中预估的参数。
[0013] 本发明还提供了一种基于恒虚警率的概率统计目标检测系统，包括： 目标检测单元，用于对输入的连续M帧信号进行恒虚警率检测，假设检测出K个目标， 将该K个目标参数存入一个数组中，其中K、M均为整数； 差值运算模块，用于将数组中的每个参数与数组中包括自身的所有K个参数分别做差 值运算并求模，得到KXK的二维数组d(i，j)，其中i=l，2,…，K;j=l，2,…，K; 参数统计模块，用于对d(i，j)中每一行的K个元素分别与预设的门限T比较，如果d(i，j)小于T，则认为第j个参数与第i个参数属于同一目标，将第i个参数出现的次数加 1 ; 最终的目标参数估算模块，用于将出现次数最多的参数作为预估的参数，并取和该预 估参数属于同一目标的所有参数的均值作为最终的目标参数估计值。
[0014] 本发明所述的系统中，该检测器适用于单目标检测情况。
[0015] 本发明所述的系统中，K大于M。
[0016] 本发明所述的系统中，K小于或者等于M。
[0017] 本发明所述的系统中，若参数统计模块中统计的出现次数最多的参数有多个，则 取其中序号最小的参数作为最终的目标参数估算模块中的预估的参数。
[0018] 本发明产生的有益效果是：本发明将概率统计方法和恒虚警率检测结合起来，利 用概率统计方法对多次恒虚警率检测的目标参数进行融合处理，取目标出现概率最大的区 间内参数均值作为目标参数，可有效降低低信噪比下虚假目标和漏检出现的概率，提高系 统的检测性能。本发明实现简单，适用于任何类型的恒虚警率检测器，具有较高的应用价 值。
[0019]
【专利附图】
【附图说明】
[0020] 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中： 图1是本发明实施例基于恒虚警率的概率统计目标检测方法的实现流程图。
[0021] 图2 (a)-图2 (e)是基于CA-CFAR检测器的5次检测结果。
[0022] 图3是本发明实施例基于恒虚警率的概率统计目标检测系统的结构示意图。
[0023]
【具体实施方式】
[0024] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不 用于限定本发明。
[0025] 本发明的基于恒虚警率的概率统计目标检测方法，如图1所示，主要包括以下步 骤： 51. 对连续输入的M帧信号进行恒虚警率检测，假设检测出K个目标，将这K个目标参 数存入一个数组s(η)中； 52. 将s(n)中的每个参数与所有K个参数(包括自身)分别做差值运算并求模，得到一 个KXK的二维数组d(i，j); 53. 对d(i，j)中每一行的所有元素分别与预设的门限T(T可以为经验值)比较，如果 d(i，j)小于T，则认为第j个参数与第i个参数属于同一目标，将第i个参数出现的次数加 1 ; 54. 将出现次数最多的参数作为预估的参数，并取和该预估参数属于同一目标的所有 参数的均值作为最终的目标参数估计值。
[0026] 进一步，该方法适用于任何类型的恒虚警率检测器，主要针对单目标检测的情况。
[0027] 进一步，步骤S2中的二维数组为：
【权利要求】
1. 一种基于恒虚警率的概率统计目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： ① 对输入的连续M帧信号进行恒虚警率检测，假设检测出K个目标，将该K个目标参 数存入一个数组中，其中K、M均为整数； ② 将数组中的每个参数与数组中包括自身的所有K个参数分别做差值运算并求模， 得到KXK的二维数组d(i，j)，其中i=l，2,…，K ; j=l，2,…，K ; ③ 对d(i，j)中每一行的K个元素分别与预设的门限T比较，如果d(i，j)小于T，则认 为第j个参数与第i个参数属于同一目标，将第i个参数出现的次数加1 ; ④ 将出现次数最多的参数作为预估的参数，并取和该预估参数属于同一目标的所有 参数的均值作为最终的目标参数估计值。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法适用于单目标检测情况。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤①中K大于M。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤①中K小于或者等于M。
5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若步骤③中出现的次数最多的参数有多 个，取其中序号最小的参数作为步骤④中预估的参数。
6. -种基于恒虚警率的概率统计目标检测系统，其特征在于，包括： 目标检测单元，用于对输入的连续M帧信号进行恒虚警率检测，假设检测出K个目标， 将该K个目标参数存入一个数组中，其中K、M均为整数； 差值运算模块，用于将数组中的每个参数与数组中包括自身的所有K个参数分别做差 值运算并求模，得到KXK的二维数组d(i，j)，其中i=l，2,…，K ; j=l，2,…，K ; 参数统计模块，用于对d(i，j)中每一行的K个元素分别与预设的门限T比较，如果 d(i，j)小于T，则认为第j个参数与第i个参数属于同一目标，将第i个参数出现的次数加 1 ; 最终的目标参数估算模块，用于将出现次数最多的参数作为预估的参数，并取和该预 估参数属于同一目标的所有参数的均值作为最终的目标参数估计值。
7. 根据权利要求6所述的系统，其特征在于，该检测器适用于单目标检测情况。
8. 根据权利要求6所述的系统，其特征在于，K大于M。
9. 根据权利要求6所述的系统，其特征在于，K小于或者等于M。
10. 根据权利要求6所述的系统，其特征在于，若参数统计模块中统计的出现次数最多 的参数有多个，则取其中序号最小的参数作为最终的目标参数估算模块中的预估的参数。
【文档编号】G01S7/41GK104483661SQ201410767320
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月12日 优先权日:2014年12月12日
【发明者】薛伟, 陈振兴, 荣霞 申请人:中国地质大学（武汉）