低空三坐標雷達數據處理的虛假航跡抑制

李朋 王曉艷 左靖坤

四創電子股份有限公司 安徽 合肥 230094

引言

低空三坐標雷達是監視無人機的主要手段之一，可以實時提供距離、方位、高度、速度、航向等信息，為打擊無人機的非法偵察、恐怖襲擊和非法入侵提供重要的信息。由于無人機一般在低空飛行，容易受地面建筑、樹木和氣象雜波的干擾，產生大量的雜波，雖然信號處理采取動目標顯示（MTI）、動目標檢測（MTD）、恒虛警檢測（CFAR）和脈沖積累等手段對雜波抑制[1]，但仍會有大量的剩余雜波進入數據處理系統，最終產生虛假的航跡，嚴重影響雷達跟蹤的性能。

為了解決上述問題，本文提出了一種低空三坐標雷達數據處理的虛假航跡抑制方法。

1 低空三坐標雷達數據處理的虛假航跡抑制方法

數據處理的流程，包括三維雜波圖生成、點跡過濾、基于雜波信息的航跡關聯、基于雜波信息航跡起始、機動識別、跟蹤濾波、波門產生、波門計算、航跡終結、狀態輸出。

抑制虛假航跡的步驟主要在流程中的4個階段中，一階段三維雜波圖的產生，根據距離、方位、俯仰，把覆蓋區間劃分為若干個三維空間，統計每個空間點跡的個數及密度，根據統計結果把空間分為清潔區、強雜波區兩個雜波等級，并對其中的點跡標記雜波等級；二階段點跡過濾，對雜波區點跡根據屬性（幅度、方位寬度、距離寬度、高度寬度）進行過濾；三階段基于雜波信息的航跡關聯，根據雜波情況選擇多假設關聯還是最近鄰算法；四階段基于雜波信息航跡起始，根據雜波情況調整航跡起始準則。

1.1 三維雜波圖

雜波圖是雷達威力范圍內雜波密度分布圖，三維雜波圖是對方位、距離和仰角區進行合理劃分，從而形成若干單元。這種劃分根據雷達俯仰波位進行的，每一個掃描俯仰波位即是一張圖，這樣劃分方便，也利用進行統計。

圖1 三維雜波圖

采用滑窗法計算雜波密度，空間單元累計至當前的一段時間內，統計落入其中的雜波數量，一般累計3到5個雷達周期。每個周期都要對雜波密度進行更新。

對于一個空間單元，第 幀雜波密度按下式計算：

式中，λk是周期內雜波密度，Nk為統計M個周期的點跡數之和，V為體積。空間區域雜波的判定根據下式

當λk和nk同時滿足上式時，區域判定為雜波區，否則為清潔區。式中p為密度閾值，Τ為點跡個數閾值，nk為第k周期點跡個數。

最后，需要對落入區域中的所有點跡標記雜波等級。

1.2 點跡濾波

過濾主要針對雜波區的點跡，利用目標在雷達回波上的特征信息，如距離寬度、方位寬度、俯仰寬度和幅度等特性。設定7個參數距離寬度的最小門限Min Range Size和最大門限Max Range Size，方位寬度的最小門限Min Azimuth Size和最大門限Max Azimuth Size，俯仰寬度的最小門限Min Elevation Size和最大門限Min Elevation Size，幅度最小值Min Amplitude。

如果滿足下述條件，則點跡提取通過：

目標距離尺寸 ≥ Min Range Size AND

目標距離尺寸 < Max Range Size AND

目標方位尺寸 ≥ Min Azimuth Size AND

目標方位尺寸 < Max Azimuth Size AND

目標俯仰尺寸≥ Min Elevation Size AND

目標俯仰尺寸< Max Elevation Size AND

目標幅度 > Min Amplitude

其中， AND表示與其的關系。對不滿足上述條件的點，作為雜波點被濾除掉。

濾波處理可以過濾大部分雜波，如建筑物、道路上車、樹林等大的目標，也可以濾除鳥、昆蟲等小目標。

1.3 基于雜波信息處理關聯

航跡關聯算法最常用的有最近鄰法（nearest neighbor,NN）[3]、多假設（multiple hypothesis tracking，MHT）[4]算法。

多假設的航跡關聯算法設z(k)={zi(k)}i-1表示k時刻的量測集合。設Ωk表示k時刻所有假設的集合，是Ωk-1與z(k)的mk個量測值互聯的結果。可能的互聯結果是：①它是以前航跡的繼續；②它是新目標的量測值；③它是虛警。

多假設算法是解決密集雜波環境下目標數據關聯問題的最優算法，但存在計算量大的問題。

最近鄰法是統計距離最小的測量值作為目標關聯點跡，如下式：

式中d為參差，z為測量值，表示預測值，S為新息。這種方法僅適應于雜波少，目標密度不大的情況。

聯合MHT和NN算法，解決因錯誤關聯產生虛假航跡的同時，也平衡了計算量的缺點。雜波區使用MHT關聯算法，清潔區使用NN算法。

1.4 基于雜波信息的航跡起始

依據雜波圖情況，采用不同航跡起始準則。航跡起始通常采用邏輯法，目標連續探測到，并且關聯成功，從而起始。

雜波點不具有連續相關性，雜波區采用更為嚴格的m/n航跡起始準測，可以避免虛假航跡的產生，但目標起始有延遲。

清潔區的航跡可以采用寬松的m/n起始準測，保證目標快速起始。

2 實驗結果與分析

實驗利用四創電子股份有限公司低空三坐標雷達，架設在樓頂，使用大疆無人機域pro飛行測試，采集10分鐘數據，與傳統數據處理算法對比，圖2傳統數據處理的結果，圖3使用本文算法結果。

圖2 傳統方法

圖3 本文算法處理結果

雷達架設在博微產業園內，周圍有高建筑物、道路上的車輛、樹等，環境復雜，雷達產生大量虛假點跡，同一組數據在不同的算法下的結果差異很大，如表1所示。

表1 算法對比結果

如果采用傳統數據處理算法，樹、建筑和車輛都產生了虛假的航跡，虛假航跡達到了8批。而且在雜波區容易關聯錯誤，不能歷史回溯，會造成航跡丟失。在清潔區兩種方法起始速度相同，在雜波區傳統算法起始速度快于本文方法。

采用本文方法，三維雜波圖會把樹、道路車、建筑物的區域標識為雜波區，對雜波區的點跡和航跡進行了特殊的處理，所以沒有產生虛假航跡。在雜波區采用多假設航跡關聯算法，關聯的正確率高于傳統的數據處理算法。

3 結束語

針對低空三坐標雷達在復雜環境下出現的虛假航跡多的問題，本文提出一種在雷達數據處理的虛假航跡抑制的方法。在數據處理流程中分四個階段處理，一階段建立三維雜波圖，識別雜波區，并標記點跡的雜波等級；二階段點跡過濾；三階段點航關聯，雜波區和清潔區選擇不同的關聯算法；四階段航跡起始，根據雜波情況調整航跡跡起始準測。實驗表明，所提出的方法能有效抑制虛假航跡，并在低空三坐標雷達項目中應用。