無線電引信頻域恒虛警率目標檢測算法

石潤龍,劉 斌,2,周軍偉

(1.中國空空導彈研究院,河南洛陽 471009;2.西北工業大學電子信息學院,陜西西安 710072)

0 引言

CFAR(Constant False Alarm Rate恒虛警率)算法是在未知噪聲和干擾功率背景下保持虛警概率恒定的目標檢測方法。信號的虛警概率保持恒定主要是因為在信號檢測中,信號的最佳檢測通常采用奈曼-皮爾遜準則,即在保持恒定的虛警概率的條件下使正確檢測的概率達到最大值[1]。信號的恒虛警率算法是無線電引信中信號處理的核心算法之一。

根據對雜波的敏感程度可以將CFAR分為參量型和非參量型[2]。非參量型CFAR通過對大量雜波采樣和信號加雜波采樣之間的比較統計來確定目標是否存在。典型的參量型CFAR假設雷達接收信號中只有高斯噪聲或均勻的高斯分布雜波,經窄帶濾波后服從瑞利分布。針對這種均勻的高斯環境已經形成了一套相對成熟的CFAR檢測理論與方法,先后有CA(單元平均)-CFAR和OS(統計排序)-CFAR[3]。

為了防御巡航導彈等小目標精確制導武器,許多國家經過大量研究認為:提高戰斗機在防御巡航導彈中的作用,由攜帶空空導彈的戰斗機對來襲的巡航導彈進行攻擊[4]。然而,對于空空導彈引信信號處理系統,由于巡航導彈等小目標武器回波能量較小,采用時域上設置絕對門限的目標檢測方式將使虛警率提高或者很難檢測到目標存在。因此,國外空空導彈無線電引信已經采用了數字化的目標檢測方法,如美國的AIM-120及其改進型。國內在無線電引信數字化目標檢測方面也已經進行了大量的研究。文章根據CA-CFAR檢測理論以及PD雷達頻譜特性,提出了無線電引信頻域恒虛警率目標檢測算法。

1 無線電引信頻域恒虛警率目標檢測算法

根據參量型CFAR目標檢測算法理論,假定背景雜波水平服從瑞利分布,其概率密度服從如下分布:

那么當絕對門限為V T時,虛警概率如下:

如果絕對門限V T固定,隨著干擾強度的增加,虛警概率將增加;反之將下降,即虛警概率將隨著干擾強度的變化而變化。然而,對雷達等無線電設備來說,不僅有接收機內部熱噪聲形成的干擾,而且還有地物、云雨雪、海浪等形成的雜波干擾,以及敵人施放的有源和無源干擾,這些干擾通常都很強,而且隨著時間和地點的變化而變化。在自動檢測器中,對于一定的檢測門限,如果噪聲干擾的強度增大幾分貝,虛警概率就會大大增加,甚至使數據處理機過載。顯然,在這種情況下,即使信噪比很大,也無法正確檢測到信號。為了正確的檢測信號,總是希望無論干擾電平如何變化,檢測系統的虛警概率最好能維持恒定不變,即使變化,也希望很小。

對于背景噪聲的估計,因為在真實環境中,絕大多數的地雜波、海雜波以及氣象雜波等都是合成雜波,其回波性質比較復雜。在雷達的分辨單元內,雷達接收的回波是大量獨立單元反射的合成,它們之間具有相對運動,其合成回波具有隨機的性質。若合成雜波具有平均速度,則其譜線不僅展寬,而且還將有相應的多普勒頻移。雜波的頻譜特性和雜波性質、環境等均有關系。

根據式(2),定義V0=VT/σ,則式(2)簡化為

所以當虛警概率P fa一定時,

這里我們把σ乘在檢測門限上,使門限隨著干擾強度的變化而自適應的變化,形成所謂的自適應門限。

門限閾值VT=V0σ

瑞利分布的數學期望

所以門限閾值為:

隨著背景雜波的強度變化而變化,是一個自適應動態門限,門限系數為:

在PD雷達場合,多普勒頻移是由雷達及反射雷達無線電波的目標之間的相對運動產生的。當雷達與目標之間的距離不斷縮短,則電磁波被壓縮,即它的波長變短頻率提高;反之當雷達與目標之間的距離不斷增加,則電磁波被展寬,即波長變長,頻率減小。

式中,ε為導彈與目標的相對運動速度方向與目標方向間的夾角,vIR為導彈與目標的相對運動速度,λ為發射信號波長。當目標背離導彈運動時多普勒頻率為負值,當目標向導彈運動時多普勒頻率為正值[5]。

當導彈與目標的相對速度不同時,頻域變換之后多普勒頻率不同,可以將不同的目標與雜波區分開[6]。目標回波的多普勒頻譜特性如圖1。

圖1 多普勒回波頻譜特性Fig.1 The spectrum characteristic of Doppler echo

因此,根據無線電引信發射接收目標回波的特點以及近場區的目標散射特性,頻域CFAR目標檢測算法通過對回波信號作時頻域變換,在頻域上,以頻率為單元對當前檢測與歷史平均檢測作比較來檢測目標存在。算法如圖2所示。

圖2 恒虛警算法示意圖Fig.2 Sketch map of CFAR algorithm

引信接收到的主通道多普勒回波信號采樣之后,首先根據彈載計算機給出的彈目速度信息,運用多普勒頻率公式(9)求出cosε=1時對應的多普勒頻率的最大值,根據頻率分辨率求出需要檢測的譜線數目N。

以每2M個點做FFT,得到對應不同時刻引信接收到的目標回波頻域特性。頻域變換后結果顯示不同頻率Ni所對應的幅度信息,確定本次FFT變換結果作為待檢測單元,間隔m次,對其前n次頻域變換結果不同頻率N i處所對應的幅度加和求平均,乘以相應的門限系數K作為動態自適應門限。與待檢測單元對應頻率處的幅值進行相應比較,設定一定的判據,認為有連續i點(根據頻譜帶寬確定)過門限即認為目標存在。

虛警算法流程如圖3所示。

圖3 虛警算法流程圖Fig.3 Flow chart of CFAR algorithm

2 以FPGA+DSP搭建的頻域恒虛警率目標檢測平臺

為了滿足引信的實時信號處理要求,以FPGA+DSP的硬件結構作為頻域恒虛警率目標檢測平臺。低層的信號處理算法主要是作信號時域到頻域的FFT變換,處理的數據量大、處理速度要求高,但運算結構相對比較簡單,適用于FPGA硬件實現。高層處理算法主要完成頻域CFAR處理,特點是所處理的數據量較低層算法少,但算法的控制結構復雜,適于用運算速度高、尋址方式靈活、通信機制強大的DSP芯片來實現。這樣能同時兼顧速度與靈活性的要求。

引信目標回波給出主通道與背景通道兩路多普勒回波信號,系統采用時域與頻域兩路判決門限相結合的方式進行目標檢測。

對主通道與背景通道分別經過時域的有效值計算,通過有效值比較確定一路時域判決門限。頻域的處理,首先需要對輸入信號進行調理,然后進行AD采樣,根據目標信號多普勒回波頻率范圍以及信號處理的頻率分辨率要求確定AD采樣頻率,進行信號的采樣。接著,將采樣數據輸入FPGA單元,進行FFT變換,完成數據的時域到頻域的轉換。最后,將FFT處理之后的頻域數據輸入DSP單元,根據CFAR目標檢測算法完成頻域的目標檢測。

系統硬件框架如圖4所示[7]。

圖4 系統硬件框架Fig.4 Framework of system hardware

3 半實物仿真試驗驗證

按照系統方案,完成了FPGA+DSP的硬件信號處理平臺開發。根據恒虛警率目標檢測算法,分別以Altera公司的QuartusⅡ軟件和TI公司的集成開發環境CCS3.3(Code Composer Studio)軟件為平臺,完成了FPGA與DSP硬件程序設計。

運行硬件信號處理平臺,輸入目標回波試驗信號,對算法進行半實物仿真驗證,記錄各檢測信號以及信號處理電路運行結果。

列舉一組回波幅度較弱的彈道數據,通過示波器觀察試驗仿真結果,目標回波及最終炸點輸出如圖5所示。

圖5 目標回波及炸點輸出結果Fig.5 Result of target eco&burst point

圖中,一通道代表目標回波信號,二通道代表CFAR處理周期,三通道代表炸點輸出信號。可以看出,這組目標回波信號非常小,如果采用時域目標檢測方法,將很難檢測到目標存在。而采用了頻域目標檢測算法能夠較好地檢測到目標存在。

引信具有實時性要求高的特點,因此,對系統的運行時間作進一步的分析,以驗證炸點延時能否滿足引信實時性的要求。系統算法運行時間主要包括AD采樣、FFT計算、DSP與 FPGA之間的通信,CFAR處理。

系統AD采樣頻率 1 MHz,作256點 FFT,所以采樣256點數據需要耗時256μs。

系統在FPGA中完成FFT計算,FPGA時鐘頻率40 MHz,采用基-4方法作256點FFT變換需要耗時40μs。

系統在DSP中完成恒虛警處理,DSP時鐘頻率80 MHz,恒虛警處理算法耗時在100μs以內。

系統運行的時序關系如圖6所示。

FPGA每間隔256μs輸出給DSP的一個中斷信號如Ch1所示;DSP接收到中斷信號以后開始從FPGA讀數據,需要時間22μs,如Ch2所示;DSP將數據讀完以后開始進行CFAR判斷,在100μs以內,如Ch3所示。

圖6 系統時序圖Fig.6 Order chart of system

所以,系統總的最大延時為256+40+22+100=418μs,能夠滿足引信的實時性要求。

4 結論

針對無線電引信近場區探測的特點,根據CACFAR檢測理論以及PD雷達頻譜特性,提出了頻域CFAR目標檢測算法。通過硬件信號處理平臺,對目標回波試驗數據進行半實物仿真驗證,結果表明:論文采用的目標檢測算法可以較好地檢測到小目標信號,且滿足引信的實時性要求。

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