张鹏;张林让
【摘 要】针对高脉冲重复频率雷达高速运动弱小目标检测的距离模糊问题，提出了一种基于动态规划的检测前跟踪算法。在目标的状态转移方程中，将目标的实际距离转化为模糊距离和模糊数两个变量，将解距离模糊问题转换为对模糊距离和模糊数的联合估计问题。文中提出的基于动态规划的检测前跟踪算法，通过最大后验概率估计方法（ MAP ）联合估计目标的模糊距离、多普勒速度和模糊数的变化，在存在距离模糊的情况下完成了对高速弱小目标能量的积累和检测。仿真结果表明，在多重脉冲重复频率工作模式下，该算法对高速运动弱小目标具有很好的检测性能。%In this paper,a novel track-before-detect ( TBD) algorithm is proposed to detect radar high speed dim target for high pulse repetition frequency( HPRF) radars with range ambiguity. By considering the ambiguous radial range of the target and range ambiguous number as target states, the problem of range ambiguity resolving is conver-ted into the hybrid state estimation problem. We present a DP TBD method for joint maximum a posteriori ( MAP ) estimation of the target trajectory in ambiguous range-Doppl er maps and the corresponding sequence of incremental quantity of range ambiguous number. With the existence of range ambiguity, the detection of dim target through the accumulation of corresponding energy is realized by the proposed algorithm. Simulation results and their analysis confirm preliminarily that the proposed method is effective and applicable, thus improving the detection performance of radar high speed dim target.
【期刊名称】《西北工业大学学报》
【年(卷),期】2014(000)002
【总页数】6页(P273-278)
【关键词】高脉冲重复频率;距离模糊;模糊数;动态规划;检测前跟踪
【作 者】黎明职业大学图书馆张鹏;张林让
【作者单位】西安电子科技大学 雷达信号处理国防科技重点实验室，陕西 西安 710071;西安电子科技大学 雷达信号处理国防科技重点实验室，陕西 西安 710071
【正文语种】中 文
【中图分类】TN957
在雷达应用中,对高速运动弱小目标的检测和跟踪一直以来都是研究的热点。在低信噪比情况下,检测前跟踪(TBD)技术是一种检测和跟踪高速弱小目标的有效技术。其核心思想是:不在每一次扫描数据内判决目标是否存在,而是降低原始数据的检测门限,对可能的目标进行跟踪,估计目标的轨迹,并积累目标轨迹上的能量,以实现对弱小目标的检测和跟踪。在雷达系统中,TBD检测技术常用的算法主要有Hough 变换、动态规划[1-5]、粒子滤波[6-8]等算法。
在雷达系统中,由于脉冲重复频率参数设计的不同,目标检测分别存在距离模糊或速度模糊问题。对于高速运动弱小目标,在脉冲重复频率较低时,回波信号存在速度模糊;对于高脉冲重复频率雷达(HPRF),又存在距离模糊。如果不对模糊数进行估计和补偿,将无法有效跟踪目标,常规的TBD算法将无法对航迹的能量进行有效积累。目前,TBD技术的研究主要针对脉冲重复频率较低,目标距离不模糊的情况,主要解决速度模糊的问题[3-5]。其中Deng等人[5]提出了使用DP-TBD算法对目标状态和速度模糊数进行联合估计的算法。
毫秒高脉冲重复频率雷达,具有良好的速度分辨力,但是在单一的脉冲重复频率之下测距的不模糊距离有限,通常采用多重脉冲重复周期(PRT)的办法扩展雷达的最大不模糊测距距离。常用算法包括中国余数定理、排列多重PRF所有可能距离寻最可能重合点的方法等。而在低信噪比情况下,这些解距离模糊方法是失效的。张伟等人[9]提出了一种用于HPRF 雷达的改进DPA弱目标检测算法,其算法的基础是利用目标初始状态信息对目标后续状态进行估计并进行航迹跳变判决,再根据判决结果选择动态规划搜索策略,进而得到最优的目标试验航迹。然而由于存在距离模糊,弱小目标的初始状态信息很难获得。
无锡透平叶片有限公司根据高脉冲重复频率雷达弱小目标检测存在的问题,本文提出了一种新的基于动态规划的检测前跟踪算法。在目标的状态转移方程中,将目标的实际距离分解为模糊距离和模糊数两个变量[10],将解距离模糊转换为对模糊距离和模糊数的联合估计问题。仿真结果表明,本文提出的算法在目标存在距离模糊的情况下,对高速运动弱小目标也具有很好的检测性能。
1 系统模型舰船科学技术
对于雷达回波数据而言,使用的是极坐标数据,即距离-多普勒数据。如果目标的状态方程采用直角坐标,则两个坐标的互相转换存在非线性变换,会造成不同的状态具有同样的结果,在
使用TBD技术时,会造成目标跟踪丢失的情况。而直接使用距离-多普勒作为目标的状态向量可以避免这个问题。
1.1 状态方程
静电场
设k时刻,目标的状态向量为:
,,
身毒丸
(1)
式中：r为目标的径向距离,和a分别为目标的速度和加速度。
相应的状态方程为:
(2)
式中：wk为目标加速度增量,是服从均值为0、方差为Q的正态分布的高斯噪声。TR为采样间隔。
在高脉冲重复频率雷达中存在距离模糊,相应目标的距离可由模糊距离和模糊数表示,对任意一个重复频率都做如下处理,即:
rk=rmk+(mk-1)Ru
(3)
式中：rmk为目标模糊距离,Ru为最大不模糊距离。
Ru=c/(2×F),其中c为光速,F为脉冲重复频率。mk为模糊数
mk∈{1,2,…,M+1},M=Int(Rmax/Ru)
为了简化问题的研究,假定不存在多普勒模糊的问题,目标的速度直接采用多普勒速度,即
经过如上的变换,k时刻目标的状态向量为:
xk=(rmk,dk,
(4)
相应的状态方程为:
(5)
将mk看作为模型变量,不失为一般性,可假定mk-mk-1∈{-1,0,1},也就是说模糊数转移仅仅发生在相邻模糊数之间。可以看出,对同一个脉冲重复频率,变换后的目标状态向量只与模糊数的增量相关。
1.2 量测方程
设目标能量的测量值为:
(p,q)∈S}
(6)
式中：p和q分别为距离单元和多普勒单元,S={1,…,Nr}×{1,…,Nd}。
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