一种可变均值滑窗恒虚警检测算法及存储介质的制作方法

本发明实施例涉及连续波雷达目标检测算法技术领域，具体涉及一种可变均值滑窗恒虚警检测算法及存储介质。

背景技术：

根据施威林(swerling)目标检测模型，对于一个非起伏目标的标准化采样(假设采样n＝1),其恒虚警概率和阈值为：(1.1)，pfa为虚警概率，为干扰功率，t为检测阈值；从公式1.1中可以看到检测阈值和干扰功率是成正比的，假设-lnpfa＝α，则公式改写为此式为恒虚警算法的基本参考公式。一般雷达处理机制如图1所示，根据公式1.1和图1可以看出，在一般雷达处理机制中，在最后判决部分需要引入一个判断的阈值t，用于最后检测目标是否存在；α称为比例系数，调整α可以得到一个合理的阈值t用于检测的最后判断。根据公式-lnpfa＝α，当选择好α后可得到一个预期的虚警概率pfa。

传统的雷达检测是假设干扰电平呈均匀分布的情况下通过调整比例系数，得到与预期较为符合的虚警概率；但在实际应用中，由于系统存在电磁干扰或地形回波等因素，待检测的雷达信号波形会出现非均匀分布的干扰杂散，杂波分布是具有不确定性的；且在整个雷达扫描过程中，由于存在雷达接收回波距离远近效应和突变强脉冲干扰，这些不确定因素会影响整个系统干扰电平的分布，这个特性会使实际的干扰电平不以常数形式出现，这个恒虚警的检测方法在面对信号突变高发的检测区域会出现误判的情况，并不适用。

技术实现要素：

为此，本发明实施例提供一种适用于对地fod(foreignobjectdebris，即可能损伤航空器的某种外来的物质、碎屑或物体)检测雷达的可变均值滑窗恒虚警检测算法，以解决现有技术中由于传统的雷达检测是假设干扰电平为已知的常数而导致的传统检测方法在面对信号突变高发的检测区域并不适用的问题。

为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：

在本发明的实施方式的第一方面中，提供了一种可变均值滑窗恒虚警检测算法，包括以下步骤：

将待检测的雷达信号划分为多个待检测单元；

根据预设的虚警概率pfa计算比例系数α＝-lnpfa；

将包括待检测单元的滑动窗口中的干扰电平均值作为参考干扰功率；

构建检测阈值表达式：

其中：α为比例系数，pfa为虚警概率，nf为前置滑动窗口单元个数，ne为后置滑动窗口单元个数，xi为待检测单元；所述滑动窗口的长度为前置滑动窗口单元个数、待检测单元和后置滑动窗口单元个数的总和。

在本发明的一个实施例中，该可变均值滑窗恒虚警检测算法包括：在所述滑动窗口中引入保护窗口单元，构建新的检测阈值表达式：其中，np为保护窗口单元个数，所述滑动窗口的长度为前置滑动窗口单元个数、待检测单元、保护窗口单元个数和后置滑动窗口单元个数的总和。

在本发明的另一实施例中，该可变均值滑窗恒虚警检测算法包括：滑动窗口的长度随着检测目标的距离而改变。

在本发明的又一实施例中，该可变均值滑窗恒虚警检测算法包括：当检测目标的距离为5米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17。

在本发明的又一实施例中，该可变均值滑窗恒虚警检测算法包括：当检测目标的距离为20米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17。

在本发明的又一实施例中，该可变均值滑窗恒虚警检测算法包括：当检测目标的距离为32米时，设置nf＝ne＝7，np＝1，α＝17。

在本发明的又一实施例中，该可变均值滑窗恒虚警检测算法包括：当检测目标的距离为60米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17。

在本发明的实施方式的第二方面中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述所述的可变均值滑窗恒虚警检测算法。

根据本发明的实施方式，可变均值滑窗恒虚警检测算法具有如下优点：在干扰电平分布不均匀场景，通过改进恒虚警检测算法，在不调整比例系数的情况下，将雷达回波数据分段讨论，根据实际统计数据，调整滑动窗口长度，以实现在保持预计虚警概率的前提下，提高检测概率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

图1为当前技术中雷达处理机制流程图；

图2为本发明的一实施例提供的可变均值滑窗恒虚警检测算法流程图；

图3为本发明的另一实施例将滑动窗口中的干扰电平均值作为参考干扰功率示意图；

图4为本发明的另一实施例提供的可变均值滑窗恒虚警检测算法流程图；

图5为本发明的另一实施例当检测目标的距离为5米时的检测示意图；

图6为本发明的另一实施例当检测目标的距离为20米时的检测示意图；

图7为本发明的另一实施例当检测目标的距离为32米时的检测示意图；

图8为本发明的另一实施例当检测目标的距离为60米时的检测示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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做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。

本发明提供一种可变均值滑窗恒虚警检测算法，包括以下步骤：

将待检测的雷达信号划分为多个待检测单元；

根据预设的虚警概率pfa计算比例系数α＝-lnpfa；

将包括待检测单元的滑动窗口中的干扰电平均值作为参考干扰功率；

构建检测阈值表达式：

其中：α为比例系数，pfa为虚警概率，nf为前置滑动窗口单元个数，ne为后置滑动窗口单元个数，xi为待检测单元；所述滑动窗口的长度为前置滑动窗口单元个数、待检测单元和后置滑动窗口单元个数的总和。

优选的，在所述滑动窗口中引入保护窗口单元，构建新的检测阈值表达式：其中，np为保护窗口单元个数，所述滑动窗口的长度为前置滑动窗口单元个数、待检测单元、保护窗口单元个数和后置滑动窗口单元个数的总和。

其中，滑动窗口的长度随着检测目标的距离而改变，具体的长度设置通过数据统计确定。例如：当检测目标的距离为5米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17；当检测目标的距离为20米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17；当检测目标的距离为32米时，设置nf＝ne＝7，np＝1，α＝17；当检测目标的距离为60米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17。

本发明另一方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述所述的可变均值滑窗恒虚警检测算法。

如图2所示，本发明一实施例提供一种可变均值滑窗恒虚警检测算法，包括以下步骤：

s01：将待检测的雷达信号划分为多个待检测单元；

s02：根据预设的虚警概率pfa计算比例系数α＝-lnpfa；

s03：将包括待检测单元的滑动窗口中的干扰电平均值作为参考干扰功率；

s04：构建检测阈值表达式：

其中：α为比例系数，pfa为虚警概率，nf为前置滑动窗口单元个数，ne为后置滑动窗口单元个数，xi为待检测单元；所述滑动窗口的长度为前置滑动窗口单元个数、待检测单元和后置滑动窗口单元个数的总和。

如图3和4所示，本发明另一实施例提供一种可变均值滑窗恒虚警检测算法，包括以下步骤：

s01：将待检测的雷达信号划分为多个待检测单元；

s02：根据预设的虚警概率pfa计算比例系数α＝-lnpfa；

s03：如图3所示，将包括待检测单元的滑动窗口中的干扰电平均值作为参考干扰功率；

s04：构建检测阈值表达式：

其中：α为比例系数，pfa为虚警概率，nf为前置滑动窗口单元个数，ne为后置滑动窗口单元个数，np为保护窗口单元个数，xi为待检测单元；所述滑动窗口的长度为前置滑动窗口单元个数、待检测单元、保护窗口单元个数和后置滑动窗口单元个数的总和。

其中，滑动窗口的长度随着检测目标的距离而改变，具体的长度设置通过数据统计确定。例如：如图5所示，当检测目标的距离为5米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17；如图6所示，当检测目标的距离为20米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17；如图7所示，当检测目标的距离为32米时，设置nf＝ne＝7，np＝1，α＝17；如图8所示，当检测目标的距离为60米时，设置nf＝ne＝16，np＝2，α＝17。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。