[發明專利]基于改進區域雙邊平滑的低速目標檢測方法

在審

• 申請號: 202010536205.7
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111796265A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 孟凡;曹陽;賈倩茜
• 申請（專利權）人: 中國船舶重工集團公司第七二四研究所
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66;G01S7/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于改進區域雙邊平滑的低速目標檢測方法。本方法適用于在噪聲環境下，針對重點關注目標以目標外推位置為中心設計檢測區域，然后對雷達數據預處理轉化為圖像數據，采用改進區域雙邊平滑算法，提出用多普勒速度對應的高斯函數值作為值域的權重項，與空間距離的權值系數核相結合，對目標區域增強處理，提高其對比度，之后用自適應閾值分割方法從背景中提取出目標區域輪廓，并結合多普勒速度進行目標凝聚，本發明有效的保留了目標區域邊緣，弱化了噪聲，提高了檢測率。

技術領域

本發明屬于雷達數據處理領域。

背景技術

由于雷達系統原因和目標背景環境的影響，回波信號接收過程中常常伴隨著噪聲和雜波。對雜波背景下的低速目標進行檢測，一方面需要提高雷達雜波抑制性能，另一方面需要對回波能量進行積累。

在傳統的運動目標的檢測中，常常采用自適應匹配濾波方法，如:廣義似然比檢測器(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)、自適應匹配濾波檢測器(AdaptiveMatched Filter,AMF)，還可以通過多普勒濾波實現相參積累，有效提高了目標回波的信雜比，增強了檢測運動目標的能力。但是，對于低速目標尤其在雜波環境下，采用傳統的信號處理方法如MTI或MTD，由于MTI濾波器零頻凹口深度和寬度的影響，濾波后會導致低速目標的信噪比損失，而采用MTD檢測后再做恒虛警處理會因為雜波的影響而產生虛警，因此傳統方法都很難檢測出此類目標。本發明是從圖像處理的角度出發，檢測雜波中的低速目標，首先要進行區域增強，提高目標與雜波的對比度，盡量把目標從背景中分離出來(目標為前景，雜波為背景),完整提取目標的同時盡可能的去除噪聲。當目標處在雜波區時，采用傳統的雷達目標檢測方法，設置嚴格的檢測門限，雜波去除效果較好，但是目標也同樣被去除，導致檢測失敗。故本發明是針對信號處理后的回波數據，把圖像處理的相關理論引入到雷達目標檢測領域，在檢測區域內，采用改進的雙邊區域平滑算法進行目標檢測，同時考慮了空域信息和速度相似性，增強了目標區域的對比度。既能提取出目標，又可以達到去噪的效果。

發明內容

本發明主要解決復雜環境下低速運動目標的檢測問題。

本發明針對重點關注目標，以目標外推位置為中心，根據多普勒速度的變化設計檢測區域，并提出改進雙邊平滑技術進行區域內目標檢測，用每個點對應的多普勒速度取代幅度作為高斯核函數的權重項，分別從空間鄰近度和速度相似度兩個角度計算權值，從而得到卷積模板，實現檢測區域平滑，然后采用自適應閾值分割方法提取目標輪廓，進行目標凝聚。

雙邊平滑是以高斯濾波為基礎，高斯濾波在各個方向上平滑程度相同，不會改變原圖像的邊緣走向，同時高斯核函數均為單值函數，在所有方向上單調遞減(與目標特性相符)，且各個位置的權重＝幅度點的位置坐標對應到二維高斯函數上的函數值，當σ的值較小的時候，如圖1所示：當x＜-1且x＞1的時候，f(x)的取值已經趨近于0了，這就代表著更遠位置的幅度值已經對計算當前位置的幅度沒有意義,即達到突出目標區域的目的。

為了實現提取目標去除噪聲的目的，雙邊平滑采用了雙高斯濾波器，在圖像平坦區域，像素值變化很小，對應的像素范圍域權重接近1，此時空間域權重起主要作用，相當于進行高斯模糊；在圖像的邊緣區域，像素值變化很大，像素范圍域權重變大，從而保持了邊緣的信息，其不僅考慮了目標幅度的歐氏距離，同時還考慮了檢測區域內的幅度與中心幅度的差異。

但是，在實際數據中，由于幅度的起伏影響，幅度相似度無法準確的作為目標檢測的依據。因此，本發明用每個點對應的多普勒速度取代幅度作為高斯核函數的權重項，分別從空間鄰近度和速度相似度兩個角度計算權值，從而得到卷積模板，實現檢測區域平滑。

當目標和雷達之間存在徑向速度時，會在接收機上產生多普勒頻移，從而可以利用多普勒變化率獲取目標速度，檢測到運動目標。根據定義，多普勒頻率f_d與徑向速度的關系為：