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兩種CFAR算法的比較與DSP實現

發布時間:2019年09月22日 09:06:09    文章來源:耀炎論文網    作者:admin    閱讀:

導讀:這是一篇完整優秀的關于科技論文范文,這一篇論文共有2668字符,本篇題目是關于“兩種CFAR算法的比較與DSP實現”的。并且用DSP分別進行了工程實現與檢測性能對比。

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摘 要:在不同的參考背景條件下,雷達恒虛警的實際檢測性能往往也會有很大的不同。當參考背景單元呈現為瑞利分布時,GO-CFAR有著最好的檢測性能。但在多目標同時存在的干擾環境下,GO-CFAR的檢測性能會隨著干擾點的增加而迅速下降。基于有序統計量的OS-CFAR具有良好的抗干擾能力,因此在有多目標干擾的條件下,選擇OS-CFAR可以獲得最好的檢測性能。該文使用MATLAB分析了兩種檢測方法的性能,并且用DSP分別進行了工程實現與檢測性能對比。

關鍵詞:雙邊檢測比較恒虛警 有序統計恒虛警 檢測性能 數字信號處理器

中圖分類號:TN95 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2019)07(a)-0011-02

在一個雷達系統中,檢測往往扮演著重要的角色。現階段檢測的方法有很多種,但每個方法都有著一定的特殊性,因此選擇合適的檢測算法變得尤為重要。在大多數的情況下,經典的單元平均選大GO-CFAR可以滿足檢測要求。但在CFAR參考單元中出現多目標干擾與同一目標跨單元分布的情況時,GO-CFAR的檢測性能會大大下降。針對這種情況,使用OS-CFAR檢測可以獲得最佳的檢測性能,它具有良好的抗多目標干擾能力[1]。

1 GO-CFAR算法模型

GO-CFAR是一種均值類CFAR檢測方法,其在雜波邊緣環境中能保持良好的虛警控制性能,但在多目標檢測的環境中有可能出現“目標遮蔽”的現象[2]。

GO-CFAR即兩邊求平均后取大比較,具體操作為如下步驟[3]:

(1)分別對左、右兩邊邊的N個參考單元求和后取平均值,得到C1、C2。

(2)比較C1與C2的大小,取二者的大值C作為比較參數。

(3)用C與門限系數α相乘,得到結果K與檢測目標相比較。

(4)若K小于檢測目標,則判定為目標,反著則不認為是目標。

2 OS-CFAR算法模型

OS-CFAR屬于有序統計類CFAR檢測方法,OS類檢測方法在多目標環境下擁有較好的分辨能力,能同時完成對多目標的檢測,其這一點上比均值類檢測方法具有良好的優勢[2]。

OS-CFAR具體檢測流程如下[3]:

(1)對左、右兩邊的參考單元進行從大到小的排序。

(2)選出第K個最小值Z,并將其與門限系數α相乘,得到比較值T。

(3)將比較結果T與檢測目標進行比較,若其小于目標,判定為目標,反之則不認為是目標。

3 兩種算法在不同條件下性能的比較

在不同的環境下,GO-CFAR與OS-CFAR的檢測性能有著一定的不同,在兩種不同的情形下使用MATLAB對兩種檢測方法進行了對比,以此明確二者的性能。

情景一:僅有一個目標存在的單目標檢測。

當一次檢測中僅存在一個目標是,在CFAR算法的虛警率分別為10-6與10-3的情況下,GO-CFAR與OS-CFAR的ROC曲線如圖1、圖2所示。
 

兩種CFAR算法的比較與DSP實現

通過圖1、圖2的ROC曲線對比,可以得知:當僅有單目標存在時,為擁有相同的檢測性能,OS-CFAR所需的信噪比要比GO-CFAR高。因此在單目標存在的環境下,GO -CFAR的檢測性能要略優于OS-CFAR。

情景二:一次檢測中存在兩個信噪比恒定的目標時。

當一次檢測存在兩個信噪比不同但是恒定的目標,其中一個是較大的目標,另一個是較小的目標。檢查過程中,保護單元為2個、參考單元為10個時,GO-CFAR與OS-CFAR的檢測概率與目標間隔距離的關系如圖3、圖4所示。
 

兩種CFAR算法的比較與DSP實現

通過圖中的數據,可以得到如下的結論:

(1)當兩個目標之間相距的間隔較近時,OS-CFAR的檢測概率要明顯高于GO-CFAR的檢測概率。這是由于兩個目標的信噪比不同,大的信號會使一邊的平均值增大,從而導致整體比較值的變大,這就會使得小信噪比的目標被漏掉。但使用OS-CFAR卻不會有這種問題產生。

(2)當兩個目標之間相距的間隔較遠時,OS-CFAR與GO-CFAR的對于相同的兩個目標的檢測概率基本相同,二者的檢測性能基本一致。

4 兩種CFAR檢測方法在DSP中的實現

此文中使用TMS320C6678這款DSP作為CFAR檢測的處理器。芯片內部擁有擁有8個獨立的核,是一款運算能力極其強大的數字運算芯片[4]。

(1)GO-CFAR DSP實現的關鍵點。

為了最大限度地提高計算效率,GO-CFAR的左、右兩邊比較值C1、C2應由劃窗法進行求取。即在第一次計算時,分別計算出左邊參考單元的數據總和SUM1,與右邊參考單元的數據總和SUM2,在之后的計算中,分別使用SUM1、SUM2減去其最左邊的一個參考單元數據,并加上最右邊的參考單元數據,以此進行劃窗計算處理,從而使得整體計算效率達到最高。

(2)OS-CFAR DSP實現的關鍵點。

OS-CFAR是一種基于排序的檢測方法,在DSP中,如果頻繁地進行數據大小比較與排序是十分緩慢的。為了提高計算效率,在工程運用中往往使用簡易版的OS-CFAR進行目標檢測。其具體流程為:當選定一個檢測單元后,分別同左、右兩邊參考單元中每一個數據進行比較,統計總共有多少個參考單元中的數據小于檢測單元數據,當統計的個數大于一個門限值后,則判斷當前的檢測單元是一個目標,反之則認為其不是一個目標。

5 結語

不同的CFAR檢測方法在不同的檢測環境下具有不同的檢測性能,以此文中的兩種檢測方法為例,GO-CFAR的多目標抗干擾檢測能力較差,其適用于單目標檢測,但它的檢測時間較短,檢測效率較高。OS-CFAR可以避免多目標干擾,檢測性能整體也不錯,但它的檢測耗時卻比較長。因此在實際工程應用中,針對不同的環境選擇合適的檢測方法是十分必要的。

參考文獻

[1] 丁鷺飛,耿富錄.雷達原理[M].北京:電子工業出版社,2014.

[2] 何友,關鍵.雷達目標檢測與恒虛警處理[M].北京:清華大學出版社,2011.

[3] 張明友,汪學剛.雷達系統[M].北京:電子工業出版社,2011.

[4] 王俊,張玉璽.DSP/FPGA嵌入式實時處理技術及應用[M].北京:電子工業出版社,2015.

 

本文來源:http://www.jnzhgk.com/keji-lunwen/1409.html

 

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