网天下网站建设,做网站必须购买空间吗,可以制作应用的软件,怎么找国外采购商在雷达系统中#xff0c;目标检测是一项非常重要的任务。检测本身非常简单#xff0c;它将信号与阈值进行比较#xff0c;超过阈值的信号则认为是目标信号#xff0c;所以目标检测的真正工作是寻找适当的阈值。由于目标误检的严重后果#xff0c;因此雷达系统希望有一个检…在雷达系统中目标检测是一项非常重要的任务。检测本身非常简单它将信号与阈值进行比较超过阈值的信号则认为是目标信号所以目标检测的真正工作是寻找适当的阈值。由于目标误检的严重后果因此雷达系统希望有一个检测阈值该阈值不仅能最大限度地提高检出概率而且能将误报概率保持在预设水平以下。有大量的文献对使用多个接收信号样本检测高斯白噪声中的信号的情况进行了分析并获得了一些众所周知的结果然而所有这些经典结果都基于理论概率并且仅限于具有已知方差与期望的高斯白噪声。在实际应用中噪声通常是有色的其功率是未知的。本文介绍了雷达编程中常会遇到的目标检测技术---CFARConstant False-Alarm Rate还是笔者的老习惯先来过一下文中涉及的一些公式以及解释。这个公式我们后边称为公式一它计算具有已知方差与期望的高斯白噪声符合虚警概率为的阈值T。是的反函数erf可在matlab中直接使用定义是是噪声的标准差是数学期望而为阈值。这个公式我们称之为公式二它反映了阈值与根据给定的检测窗口CUT估计出来的噪声功率以及虚警概率之间的关系。常为检测窗口的均值表示为。假设传入检测系统的脉冲为单个脉冲不涉及脉冲积分则,其中为虚警概率N为估计检测窗口的大小。恒定阈值即指提前对传入检测系统的噪声参数进行估计并根据一定的虚警概率计算出一个恒定的阈值在目标检测时大于预设的阈值即判断为有目标。然而当雷达接收机输出到检测系统的噪声发生变化时比如功率的变化检测系统无法做出适当的调整将会导致实际的虚警率发生了变化。在雷达信号检测中当外界噪声强度变化时雷达能自动调整其目标检测阈值使雷达的虚警概率保持不变具有这种特性的检测手段称为恒虚警率检测。基础理论知识检测的作用就是在含有噪声的情况下确定目标的存在和不存在。在我们不知道目标是否存在的情况下目标检测的工作就变成了针对两种可能假设的概率来对当前的信号做出判决。一种叫原假设也叫零假设用H0表示我们针对雷达系统理解为噪声另外一种叫备择假设用H1表示理解为目标。表示当功率x为噪声的功率表示当输入信号功率x为信号的概率。Critial value为决策边界判断阈值大于边界阈值的我们认为是目标而小于阈值的我们认为是噪声。因为我们的原假设是噪声所以对应的接受区域在下图左侧拒绝区域在下图右侧。对应的假拒绝概率虚警概率与假接收概率漏检概率如下图所示。从雷达接收机输入到检测系统的信号是目标信号噪声如下图中的实线我们可以计算噪声回波信号的统计特性将噪声的概率密度函数也画出如下图的虚线然后根据确定的虚警概率我们就可以知道检测阈值的大小这也是恒定阈值法的基本思路。我们假设噪声是高斯白噪声功率表现符合高斯分布。通过计算噪声的统计特性之后就可以通过公式一计算出相关的阈值。这个是恒定阈值的目标检测。而我们的噪声一般是有色的不是纯的随机数有一定相关性功率的期望也是未知的。为了解决这个问题我们先复习一下高斯分布与标准差之间的关系。我们可以将这种有色功率未知的噪声信号理解成很多个符合正态分布但是具有不同统计特性的噪声拼接而成。我们根据上图可以看出符合高斯分布的噪声概率分布与噪声的统计特性诸如标准差和数学期望都有关系也就是说我们可以根据噪声的统计特性来表示一个符合确定虚警率的阈值这就是我们公式公式2的由来我们通过把噪声切割成具有一定尺寸的窗口来获得当前检测单元的阈值即每一个检测单元都对应一个根据周围单元估算出的噪声统计特性再乘以一个由虚警概率确定的算出的判决阈值。所以对于CFAR我们的阈值不是个定值而是如下图一个蓝色曲线。雷达一维恒虚警多算法Matlab实现背景噪声生成函数下面这个function主要实现了根据输入的统计特性输出符合高斯分布的均匀背景噪声矩阵输入的参数包括标准差噪声点数平均dB以及是否将噪声画出来的开关量。输出噪声一维矩阵。在这里先说明一个dB的概念dB表示的是系统的输出功率相对输入功率的增益。这里dB的引入是为了把乘除关系变换为加减便于工程中的运算。,后边的Matlab程序传递的参数都将功率值转换为了dB.%均匀背景噪声
function [ xc ] env_uniform(variance, shape, power_db, show_out)c10^(power_db/10); % power_db这里是幅度对应功率tesrandom(Normal,0,variance,1,shape);xcc tes; if show_out1plot(10.*log10(abs(xc)));end
end下面这个function也是输出噪声矩阵只不过输出的噪声类型是杂波边缘背景噪声即由多个不同均值的的噪声拼接而成因此输入的平均dB也是一个具有多个元素的一维向量。%杂波边缘背景噪声
function [ xc ] env_edge(variance, shape, power_db, show_out)c10.^(power_db./10); % 这里是幅度——功率xcrandom(Normal,0,variance,1,shape(1,end)); xc(1,1:end)xc(1,1:end)c(1,1);index1;for i1:length(power_db)xc(1,index:shape(1,i))xc(1,index:shape(1,i)).*c(1,i)./c(1,1);indexshape(1,i)1;endif show_out1plot(20.*log10(abs(xc)));end
end恒虚警率算法到了最重要的CFAR算法实现了本篇文章讨论最常见的均值类算法核心思想是通过对参考窗内采样数据取平均来估计背景噪声功率。被检测单元由保护单元与训练单元所包围保护单元不参与计算噪声平均功率。算法利用保护单元计算平均功率然后再乘以用虚警概率确定的系数最终得出针对当前检测单元的判决阈值。CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR算法这三个是最经典的均值类CFAR算法后续有其变形log-CFAR算法但是原理是相同的。下面是这三种算法的Matlab实现输入信号训练单元数保护单元数以及恒定的虚警概率输出与信号尺寸一样的阈值曲线。function [ index, XT ] cfar_ac( xc, N, pro_N, PAF)alphaN.*(PAF.^(-1./N)-1);index1N/2pro_N/2:length(xc)-N/2-pro_N/2;XTzeros(1,length(index));for iindexcell_leftxc(1,i-N/2-pro_N/2:i-pro_N/2-1);cell_rightxc(1,ipro_N/21:iN/2pro_N/2);Z(sum(cell_left)sum(cell_right))./N;XT(1,i-N/2-pro_N/2)Z.*alpha;end
endfunction [ index, XT ] cfar_go( xc, N, pro_N, PAF)alphaN.*(PAF.^(-1./N)-1);index1N/2pro_N/2:length(xc)-N/2-pro_N/2;XTzeros(1,length(index));for iindexcell_leftxc(1,i-N/2-pro_N/2:i-pro_N/2-1);cell_rightxc(1,ipro_N/21:iN/2pro_N/2);Zmax([mean(cell_left),mean(cell_right)]);XT(1,i-N/2-pro_N/2)Z.*alpha;end
endfunction [ index, XT ] cfar_so( xc, N, pro_N, PAF)alphaN.*(PAF.^(-1./N)-1);index1N/2pro_N/2:length(xc)-N/2-pro_N/2;XTzeros(1,length(index));for iindexcell_leftxc(1,i-N/2-pro_N/2:i-pro_N/2-1);cell_rightxc(1,ipro_N/21:iN/2pro_N/2);Zmin([mean(cell_left),mean(cell_right)]);XT(1,i-N/2-pro_N/2)Z.*alpha;end
end三种算法在目标检测方面各有优缺点总结如下表算法名称优点缺点CA-CFAR单元平均恒虚警损失率最少的一种算法多目标遮掩杂波边缘性能也欠佳GO-CFAR最大选择恒虚警杂波边缘区域虚警概率降低多目标遮掩SO-CFAR最小选择恒虚警多目标效果有改进杂波边缘区域虚警概率提升算法测试程序最后要讲述的Matlab程序是一段针对这三个算法其中一个算法的测试程序。程序模拟单目标使用均匀噪声背景噪声20dB,目标的信噪比是15dB。程序使用之前介绍的Function最终画出信号曲线与阈值曲线。clc
clear all
close allshape[200];
variance200;
noise_db20;
noise_p10.^(noise_db./10);
show_out0;
[ xc ] env_uniform(variance, shape, noise_db,show_out);SNR115; signal1_p10.^(SNR1./10).*noise_p;
xc(1,90)signal1_p;
N36;
pro_N2;
PAF10^(-4);
[ index, XT ] cfar_so( abs(xc), N, pro_N, PAF);
%[ index, XT ] cfar_go( abs(xc), N, pro_N, PAF);
%[ index, XT ] cfar_ac( abs(xc), N, pro_N, PAF);figure(3);
plot(10.*log10(abs(xc))),hold on;
plot(index,10.*log10(abs(XT))),hold on;
legend(噪声pdf,信号pdf)Matlab程序执行结果如下我们还可以针对杂波边缘背景噪声来试验不同算法在杂波的边缘的性能我们也可以往噪声中多叠加一些不同信噪比的目标来观察不同算法在多目标情况下的效果。点击这里跳转到一个github上一个利用MATLAB GUI设计平台设计多算法雷达一维恒虚警检测CFAR可视化界面的项目代码。加速核嵌入式软件配置下面的某平台针对Cfar加速核的配置代码段void BB_CFAR_Init(void){cfarCfg0_st.wrapDirA CFAR_CFG0_WRAPDIR_INC;cfarCfg0_st.wrapDirB CFAR_CFG0_WRAPDIR_INC;cfarCfg0_st.sumMode CFAR_CFG0_SUMMODE_ABS;cfarCfg0_st.interCnt USE_RANGE;cfarCfg0_st.intraCnt NUM_VEL;cfarCfg0_st.thresDiv CFAR_CFG0_THRESDIV4; // searchSize numcfarCfg0_st.divFac CFAR_CFG0_DIVFAC1;cfarCfg0_st.mulFac r2_str.cfarThV;cfarCfg0_st.searchSize r2_str.cfarThVS;cfarCfg0_st.guardSize r2_str.cfarThVG;cfarCfg0_st.totalSize cfarCfg0_st.searchSizecfarCfg0_st.guardSize;cfarCfg0_st.pdEn CFAR_CFG0_PEAKDET_DIS; cfarCfg0_st.cfarMode CFAR_CFG0_CFARMODE_GO;BB_CFAR_CFG0(cfarCfg0_st); //STRUCT_CFAR_CFG0BB_CFAR_CFG1(CFAR_MAX_NUM,NUM_BYTE32); //interIncBB_CFAR_CFG2(bb_prep.cfg2.jumpInc,FFT2D_CACHE_ADDRUSE_RANGE*CFAR_ANT*NUM_BYTE32);//intraInc,intraAddrBB_CFAR_CFG3((FFT2D_CACHE_ADDRUSE_RANGE*CFAR_ANT*NUM_BYTE32(NUM_VEL-cfarCfg0_st.totalSize)*bb_prep.cfg2.jumpInc),FFT2D_CACHE_ADDRUSE_RANGE*CFAR_ANT*NUM_BYTE32);//wrapAddrA,wrapAddrBBB_CFAR_CFG4(CFAR_CACHE_ADDR);//dstBaseAddr
}其中searchSize 对应的是训练单元的大小guardSize是保护单元等于上面Matlab程序中的alpha即阈值系数。需要与searchSize保持一致。加速核支持不同算法的选择这里cfarMode选择的是GO-CFAR。此平台默认的将采样的窗口滑动的模式配置称为环状即第一个检测点的左窗由信号末尾部分充当最后一个检测点的右窗由信号的起始部分充当。最后我们可能会针对项目的技术需求调整CFAR的参数这就需要我们知道这些参数和一些概念相互如何影响下面简单的总结一些参数调整的影响。检测单元数N在相同信噪比下检测单元数越多的CFAR对应的检测概率越高但同时计算量加大。保护单元数保护单元过大或过小都会使检测概率降低应不同实验选取适中的保护单元数。虚警概率在相同检测单元数目下虚警概率的越高CFAR对应的检测概率越高但虚警数也增多。信噪比SNR当信噪比不断增加检测概率也不断增加。
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