基于置信度預測的對射雷達檢測算法

王兆鋒

摘要：微波對射雷達抗干擾能力強、覆蓋范圍廣，在安防周界防護領域應用廣泛。由于微波波束寬的特點，微波覆蓋范圍內樹木等的晃動容易引起雷達的虛警。傳統的算法是基于當前接收信號的能量變化與設定的閾值進行比較來判定是否有目標入侵，但在覆蓋范圍內有樹木等影響的場景效果不佳。文章提出一種基于置信度預測的對射雷達檢測算法，通過歷史數據的積累，預測當前接收能量的置信度區間，判斷當前實際接收能量是否在置信度區間以及當前能量值的離散程度是否超出閾值來判斷入侵事件。經過數據采集驗證，該算法對覆蓋范圍內樹木的影響抑制效果大大提升。

關鍵詞：微波對射雷達；安防周界；置信度預測；算法優化

中圖分類號：TN953? 文獻標志碼：A

0 引言

微波雷達以其出色的低功耗以及卓越的抗干擾能力在安防等多個領域得到了廣泛應用［1］。小巧的尺寸、經濟的成本以及高可靠性等特點，使得微波雷達在惡劣環境下進行目標探測時更具優勢［2-3］。其中，微波對射雷達由1臺發射雷達和1臺接收雷達組成，有入侵事件的時候，接收雷達接收到的微波信號會發生變化，通過判斷接收到的信號的變化特征可以輸出報警信息。傳統的思想是基于歷史數據的變化設置判定閾值，但是對環境、天氣等的普適性較差。為優化雷達的報警效果，國內外也提出提高普適性的算法，李廣柱［4］提出了基于遞歸最小二乘法優化降水天氣對雷達算法的影響。本文提出一種基于置信度預測的算法，抑制覆蓋范圍內樹木的影響帶來的虛警。

1 微波對射雷達測量原理

在微波對射雷達中，電磁波信號遇到入侵目標的遮擋或者傳播路徑的變化，導致接收雷達側接收到的電磁波強度發生變化或發生擾亂型波動，通過相關的算法處理，可以判斷入侵行為，算法結果通過上位機軟件輸出或者聯動報警器報警［5］。其檢測原理如圖1所示。

由于雷達發射天線及接收天線的方向性，會在空間形成一個對稱的紡錘體包絡區域，具體表現為中間胖兩邊瘦的一個立體防護區域。當使用環境有水泥地面、鐵欄桿、柵欄、樹木等影響因素時，接收雷達除了接收到發射雷達直線傳播過來的電磁波以外，還會接收到多徑折射的電磁波信號。因此，當入侵人員入侵防護區域時，除了遮擋直線傳播的電磁信號之外，可能還會改變多徑折射信號的變化。另外，入侵目標的不同位置、截面積影響信號變化程度也不同。同樣的截面積，越靠近中軸線引起的變化越強；同樣的位置，截面積越大對信號的影響越強。

典型的入侵事件信號變化為：無入侵時，信號會有緩慢的漂移；有入侵時，在邊緣進入防護區域時其均值無明顯變化，但波動明顯變大，入侵防護區域接近中線時，信號幅度均值及波動都發生較大變化，離開中軸線后基本會形成一個與上述對稱的波形。

2 改進的算法流程

本文基于傳統的對射雷達算法，提出一種低成本的優化算法，用于降低安防周界應用的誤報率及漏報率。算法流程如圖2所示。

（1）雷達參數的初始化。初始化的信息包含時鐘、中斷、算法參數等。

（2）雷達上電后，獲取雷達采集的數據進行校準運算，并通過統計分析記錄當前背景的特征。

（3）判斷是校準模式還是判斷模式。校準模式下雷達會一直采集背景數據進行運算分析，并更新歷史背景特征數據；判斷模式下雷達進入預測和判定計算。

（4）根據預測置信度及離散度，判定當前采集數據的特征是否入侵事件。

具體算法執行過程舉例如圖3所示，在7.72 s之前為上電采集背景信息段，7.72 s之后進入判斷模式，7.72～17.19 s沒有目標入侵，滑窗更新背景，17.19 s后目標入侵，停止滑窗更新背景，并根據算法判定目標入侵。

其中，目標判定算法中，采集的信號特征接近正態分布，假設歷史滑窗數據塊為d1［x1…xm］， d2［xm+1…x2m］，…，dn［x（n-1）m+1…xnm］，每個數據塊xn均值為：

xn=1m∑mi=1xi

其中，xi為數據塊內通過其特征去除極值及異常值的數據，m為參與運算的點數，n為總的數據塊數量。

離散度θn為：

θn=1m∑mi=1（xi-x）2

預測樣本值y為：

y=1n∑ni=1xi

預測樣本離散度θ′為：

θ′=1n∑ni=1θi

置信區間可以通過標準正態分布臨界值zα/2來構造。這個臨界值對應于標準正態分布曲線下面積為1-zα/2的點，其中，α是顯著性水平。設定置信水平為x，因此，顯著性水平α=1-x，并且需要考慮雙尾檢驗，每個尾部的概率為α/2=（1-x）/2。置信區間的下限l和上限u分別為：

l=y-zα/2×θ′

u=y+zα/2×θ′

3 實驗結果

本文驗證算法效果，所使用的微波對射雷達總體參數如下。

（1）發射調頻波形：方波調制；

（2）中心頻率：24 GHz；

（3）發射功率：10 dbm；

（4）發射天線尺寸：4×4；

（5）接收天線尺寸：4×4。

選取50 m的典型真實應用的安裝場景，檢測區域有樹木及墻體柵欄，進行100次入侵實驗檢測并架設72 H誤報統計。

在采集的數據中，截取典型的20 m及50 m的檢測結果如圖4—5所示。

檢測率統計如表1所示。通過統計對比較傳統算法，效果有明顯提升。

4 結語

傳統的算法是基于當前接收信號的能量變化與設定的閾值進行比較來判定是否有目標入侵，但在覆蓋范圍內有樹木等影響的場景效果不佳。本文基于傳統的算法，提出一種基于置信度預測的對射雷達檢測算法，用于覆蓋范圍內有樹木等影響的場景。本文研究了中進程對射雷達的應用，對于遠程超過100 m以上的復雜場景，由于覆蓋范圍非常廣，需要進一步研究。

參考文獻

［1］遲博恩.基于FMCW雷達的多目標測距與定位系統的研究及實現［D］.成都：電子科技大學，2020.

［2］楊俊杰.毫米波安防雷達目標檢測方法研究［D］.成都：電子科技大學，2022.

［3］陳思程.毫米波雷達和視頻聯合處理系統在安防中的應用研究［D］.廈門：廈門大學，2019.

［4］李廣柱.基于遞歸最小二乘的微波對射雷達信號處理算法［J］.長沙大學學報，2023（2）：1-5.

［5］盧曉旭，魏金光，周斐.雷達安防軟件設計［J］.電聲技術，2023（11）：97-100.

（編輯 王雪芬）

Detection algorithm for opposing radar based on confidence prediction

WANG? Zhaofeng

（Linyi New Smart City Operation Co.， Ltd.， Linyi 276000， China）

Abstract：? Microwave opposing radar is widely used in the field of security perimeter protection due to its strong anti-interference ability and wide coverage range. Due to its wide beam width， the shaking of trees and other objects within te coverage range can easily cause false alarms in the radar. Traditional algorithms compare the energy changes of the current received signal with the set threshold to determine whether there is target intrusion. However， the effect is not good in scenarios with trees and other objects within the coverage range. This article proposes a confidence based detection algorithm for target radar， which predicts the confidence interval of the current received energy through the accumulation of historical data. It determines whether the actual received energy is within the confidence interval and whether the dispersion of the current energy value exceeds the threshold to determine the intrusion event. After data collection and verification， this algorithm has greatly improved its impact suppression effect on trees within the coverage area.

Key words： microwave targeting radar; security perimeter; confidence prediction; algorithm optimization