[發明專利]一種基于聚類外推的慢速弱目標檢測方法

有效

• 申請號: 202110298948.X
• 申請日: 2021-03-20
• 公開（公告）號: CN113093180B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 趙會寧;賀思三;王瑞軍;張小寬;李洪兵
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍空軍工程大學
• 主分類號: G01S13/88
• 分類號: G01S13/88;G01S7/36;G01S7/35
• 代理公司: 西安研創天下知識產權代理事務所(普通合伙) 61239
• 代理人: 婁柱

本發明公開了一種基于聚類外推的慢速弱目標檢測方法，包括第一步：對回波進行MTI、MTD處理，并對MTD處理結果進行恒虛警檢測；第二步：聯合多幀MTD峰值檢測結果對噪聲進行剔除；第三步：聯合多幀MTD峰值檢測結果對雜波進行剔除；第四步：根據速度?距離?加速度變化的一致性對目標進行多幀聯合檢測，估計目標運動參數；本方法在MTI、MTD處理后，通過多幀峰值信息，根據噪聲、雜波分布特性對其峰值進行剔除，并依據目標運動距離、速度、加速度之間的一致性利用外推聚類方法實現對低小慢目標的檢測，能夠在較低信噪比情況下實現慢速目標的有效檢測，具有檢測效果好、檢測速度快的特點。

技術領域

本發明涉及信號與信息處理技術領域，具體涉及一種基于聚類外推的慢速弱目標檢測方法。

背景技術

慢速弱目標是指RCS小、運動速度慢的目標；由于目標RCS小，回波信噪比大大降低，使得雷達檢測性能大大降低，極大地影響了雷達威力；由于飛行速度慢，目標多普勒頻率與地雜波多普勒頻率范圍混疊，大大降低了目標的檢測概率；

弱目標的檢測方法可分為兩大類：

(1)經典的處理方式，采用復雜的信號處理方法對回波信號進行長時間的積累，通過門限處理后發送至獨立的跟蹤濾波器進行跟蹤處理，該流程稱之為檢測后跟蹤(Detection Before Tracking,DBT)方法，這類算法的關鍵是如何對平動進行補償，實現長時間積累。田超等在《基于非均勻FFT的長時間相參積累算法》(電子與信息學報，2014,36(6):374-380)、戰立曉等在《基于Keystone變換和MDCFT的高機動弱目標檢測與參數估計》(航空學報,2013,34(4):855-863)中對勻加速目標的長時間積累進行了研究；

(2)另一種方法稱為檢測前跟蹤(TrackBefore Detection,TBD)方法，它一般采用非相參積累方式，直接對匹配濾波后的雷達回波脈沖或經過相參積累后的多幀連續數據進行處理，可同時給出目標的檢測結果和航跡信息。常用的TBD方法有Reed I.S等在《Application ofthree dimensional filtering to moving target detection》提出的三維匹配濾波(3-D matched filters)方法、Graziano A,Miglioli R等在《IMMJPDAversus MHT and Kalman filterwithNN correlation:performance comparison》所應用的多級假設檢驗方法、Grossi E等在《A novel dynamic programming algorithm fortrack-before-detect in radar systems》所應有的假設檢驗方法、Salmond D J等在《Aparticle filter fortrack-before-detect》(Proceedings ofthe American ControlConference,Washington,USA,2001,5.3755-3760)中提出的粒子濾波算法；

總體而言，基于長時間積累的DBT類方法可實現目標回波的相參積累，但對應的運算量大，難以工程應用；TBD類方法在對單幀信號進行MTD的基礎上通過多幀的聯合處理實現目標檢測，運算量相對較低，但TBD算法需要對觀測序列進行處理，序列之間形成的疑似目標軌跡組合隨序列幀數的增加成幾何增長，尤其是在低信噪比情況下，可能的目標點急劇增多，如何在眾多組合中檢測出真實目標并找出目標軌跡是TBD技術難點。因此，如何實現慢速弱目標的快速檢測，目前的現有技術尚未給出有效的解決方法。

發明內容

針對上述存在的問題，本發明旨在提供一種基于聚類外推的慢速弱目標檢測方法，通過本發明的方法通過對噪聲峰值和雜波峰值的剔除減少了后續處理的數據量，從而降低了處理的運算量，通過外推聚類分析實現幀間的非相參積累，能夠在較短時間內實現慢速弱目標的有效檢測，具有檢測效果好、檢測速度快的特點。

為了實現上述目的，本發明所采用的技術方案如下：