自动检测与恒虚警处理

自动检测与恒虚警处理自动检测1.自动监测系统的基本原理自动检测系统（ATS）是一个不断发展的概念，随着各种高新技术在检测领域的运用，它不断被赋予各种新的内容和组织形式。因此，以现代电子设备的自动检测系统组成原理框图，如图1所示，说明当前自动检测系统的基本组成。图一自动检测系统原理图图中表明，当前的自动检测系统，通常包括以下几个部分。（1）控制器：控制器是自动检测系统的核心，它由计算机构成。其功能是管理检测周期，控制数据流向，接收检测结果，进行数据处理，检查读数是否在误差范围内，进行故障诊断，并将检测结果送到显示器或打印机。控制器是在检测程序的作用下，对检测周期内的每一步骤进行控制，从而完成上述功能的。（2）励信号源：激励信号源是主动式检测系统必不可少的组成部分．其功能是向被测单元（UUT）提供检测所需的激励使号。根据各种UUT的不同要求，激励装置的形式也不同，如交直流电源、函数发生器、D／A变换器、频率合成器、微波源等。（3）测量仪器：测量仪器的功能是检测UUT的输出信号．根据检测的不同要求，测量仪器的形式也不同，如数字式多用表，频率计，A／D变换器及其它类型的检测仪器等。（4）开关系统：开关系统的功能是控制UUT和自动检测系统中有关部件间的信号通道。即控制激励信号输入UUT，和UUT的被测信号输往测量装置的信号通道。（5）适配器：适配器的功能是实现UUT与自动检测系统之间的信号连接。（6）人机接口：人机接口的功能是实现操作员和控制器的双向通信。常见的形式为，操作员用键盘或开关向控制器输人信息，控制器将检测结果及操作提示等有关信息送到显示器显示。显示器的类型有阴极射线管（CRT）显示器、液晶（LCD）显示器、发光二级管（LED）显示器或灯光显示装置等。当需要打印检测结果时，人机接口内应配备打印机。（7）检测程序：自动检测系统是在检测程序的控制下进行性能检测和故障诊断的。检测程序完成人机交互、仪器管理和驱动、检测流程控制、检测结果的分析处理和输出显示、故障诊断等，是自动检测系统的重要组成部分。2.自动检测的算法简介任何一种自动检测算法的总计算量等于所采用的相关算法的计算量与搜索位置数之积,即由总计算量=(相关算法的计算量)(搜索位置数)来决定的。因此为了减少总的计算量,除上面介绍的方法外还有其他几种方法。（1）幅度排序相关算法这种算法由两个步骤组成:第一步把实时图中的各个灰度值按幅度大小排列成列的形式,然后对它们进行二进制(或三进制)编码,最后根据二进制排序的序列,把实时图像变换成二进制阵列的一个有序集合,这一过程称为幅度排序的预处理;第二步,顺序地将这些二进制阵列与基准图进行由粗到细相关,直到确定出自动检测点位置。（2）FFT的相关算法由傅立叶分析中的相关定理可知,两个函数在定义域中的卷积等于它们在频域中的乘积,而相关则是卷积的一种特定形式。因此,存在着另一种计算相关函数的方法。虽然这样做在时间上并没有缩短,但是快速傅立叶变换技术比直接法计算速度提高了一个数量级,因此,用FFT进行频域相关计算是一种可行的方法。3.电视信号图像自动检测算法电视信号检测时,使用电视信号模板与电视图像进行匹配运算,利用像素比对法确定模板图像和当前采集图像的电视信号检测区域的差异度,据此度量值判断当前图像和模板之间相匹配的程度。因为背景是一直在变化的,模板中除电视信号图像以外的区域不能加入模板匹配运算,在制作电视信号图像模板的过程中已经确定电视信号有效像素,无效像素数值已设置为0,所以电视信号有效像素模板可表示为如下公式。原始图像和利用电视信号模板进行图像减影的图像电视信号检测区域的尺寸与电视信号相同。以灰度图像为例,差异度计算公式如下。其中，P(m,n)——电视信号图像中有效像素标志;x0,y0——电视信号检测区域起始坐标;S(x0+m,y0+n)——采集图像相对x0,y0偏移m,n点的像素值;T(m,n)——模板图像中坐标为m,n点的像素值;E——相似度。由于信号传输等因素的影响,检测时要对电视信号模板检测区域和像素值进行修正。通常以电视信号检测区域起始坐标区域作为基准,在图像中先进行模板匹配运算确定最佳匹配点坐标,例如可在设定的检测区域扩展100个像素进行模板匹配运算,并分别求出差异度。当最小差异度E小于设定阈值时,认为检测到电视信号图像,对应的(i,j)坐标作为新的电视信号检测区域的起始坐标,并用对应图像加权更新模板像素值。有时也可用图像的互相关度R(i,j)度量S(i,j)和T之间的相同性,R(i,j)越大S(i,j)与T越相近。由于实际中存在的电视信号是多种多样的,其中动画电视信号、半透明电视信号受电视节目背景影响很大,这时可以通过以下方法加以改进:1建立表示电视信号大致形状的蒙板,在识别过程中,对区域外的部分不处理;o利用电视信号前后帧的相关性来提高识别的稳定性,正常播出电视节目都要求有电视信号标识,因此电视信号在播出过程中是相对稳定保持不变的;.利用前后几帧画面来增强待识别的电视信号,可以提高电视信号识别的稳定性;.利用播出规律提高识别正确率。例如对于动画电视信号,一种情况是动画的部分较少,这时可以利用不动的部分将电视信号识别出来,或者动画的时间很短,电视信号消失很短时间之后就恢复过来,将电视信号消失的这种变化记录下来,可以识别动画电视信号。恒虚警接收机（CFAR）1.CFAR损失衡量一个CFAR性能优劣的主要参数为均匀背景下的CFAR损失、杂波边界条件下的虚警变化和抗多目标能力，其中CFAR损失被作为主要参数加以考虑。所谓CFAR损失是指在特定虚警概率和检测概率条件下，信号通过CFAR处理器比不通过CFAR处理器所需增加的信噪比的数值。目前，CFAR损失的度量有两种，一种为直接测量法，即按定义对CFAR处理器进行测量；另一种为间接测试方法，即用平均决策门限（ADT）来测量。这两种测试方法测出的CFAR损失值不完全相同，但在一定条件下两者相差不大，但后者却给计算和分析带来一定的简化，因而受到人们的推崇。由于ADT计算的CFAR损失之和实际CFAR损失之间最多仅相差0.1dB，因而可以用ADT作为实际CFAR电路的CFAR损失进行测试。测试的步骤如下：首先确定理想的ADT0值，将检测单元加上固定门限，将超过门限的1bit信号加以计数，调整固定门限值，使得计数的虚警概率为所确定的值，如10-4。然后用ADT算法将固定门限值转化为ADT值，做若干次试验，获得的ADT加以平均，得到理想的ADT。将固定门现改为自适应门限，此时不断调整门限乘子T，使得超过门限的1bit信号的虚警概率为先所确定得值，同样，按照ADT计算方法将加以比较器的门限值改为ADT值，做若干次并将得到的ADT加以平均，从而得到所需要的ADT值。计算，此值即为CFAR处理器的CFAR损失。2.多目标效应为在多目标环境下提高SAR图像目标的检测性能，提出一种新的自适应CFAR检测器——逐步积累单元平均CFAR检测器。通过将参考窗中的每一个样本点与一个独立于干扰目标的判决门限进行比较，删除参考窗中的干扰目标样本点或者累计均匀杂波样本点，然后重新计算判决门限，再对下一个样本做判决，直至所有样本点完成判决。将剩下的均匀杂波样本做单元平均处理，形成检验统计量，可以完全不需要干扰目标的先验信息。结合双参数CFAR方法，将该监测器应用于多目标环境下的SAR图像目标检测，可提高概率，保留目标轮廓特征，降低目标识别困难。干扰目标样本点删除：多目标环境中，干扰目标的出现使检测阈值升高，对住目标的检测概率会大幅下降，这就是所谓的遮蔽效应，因此必须删除参考窗中的干扰目标样本点。双参数CFAR检测方法：SAR图像目标的CFAR检测方法基于这样一个事实：目标的雷达截面积在平均意义上要高于背景杂波。当不存在相干斑时，在SAR图像上就表现为目标像素的灰度值要高于背景杂波像素的灰度值。这使得我们可以利用图像的对比度特征进行目标检测。目前最具实用性的是双参数CFAR检测方法，他一起较低的计算复杂度和具有简单的杂波自适应统计量成为检测SAR图像目标的一种最基本的方法。3.距离分辨率高距离分辨率(HighRangeResolution,HRR)雷达由于采用了脉冲压缩或者频率捷变技术,使得雷达发射信号具有很大的时宽带宽积,从而获得了距离高分辨的能力。HRR雷达距离分辨率可达亚米级,一般目标的回波分布在不同的径向距离单元中,呈现为..一维距离像,形成了距离扩展目标。(1)HRR雷达多秩目标检测方法在距离扩展目标回波模型方面,针对秩1信号的距离扩展目标检测研究较多,对更为一般的多秩距离扩展目标检测研究较少,尤其是非高斯杂波背景下多秩距离扩展目标的检测研究还有待开展。(2)HRR雷达运动目标检测方法当目标高速运动时,经脉压处理后的回波包络会在不同的脉冲重复周期之间发生走动,由于HRR雷达的距离分辨单元很小,这种..包络走动现象会比普通的低分辨率雷达更加严重,进一步增加了运动距离扩展目标检测的难度。部分学者针对一维距离像信号模型进行了一定的研究,但是在利用原始复信号的运动距离扩展目标相参积累检测方面有待进一步研究。(3)HRR雷达弱目标检测方法与普通低分辨率雷达相比,HRR雷达在检测弱目标方面具有先天的优势,因此需要深入分析弱目标的HRR雷达回波信号在时域、频域、时频域、空域、极化域和其它变换域中的特点,研究有效的HRR雷达弱目标检测手段。(4)HRR雷达自适应目标检测方法前期多数的研究工作是基于已知背景功率水平协方差矩阵的假设下进行的,目前关于距离扩展标的自适应检测问题已逐步展开。一方面可以利用不含目标信号的辅助数据进行背景估计;另外,可以考虑无需辅助数据的距离扩展目标自适应检测方法。(5)适用于实际应用的HRR雷达目标检测方法当实际中目标或杂波模型与理想条件的模型不一致时,就会出现模型..失配的问题。点目标的..失配检测问题得到了较好的解决,但是距离扩展目标的失配检测问题由于其难度较大,至今研究进展不大。另外,目前大多数距离扩展目标检测方法比较复杂,计算量较大,无法满足工程中的实时性要求,因此,研究简化算法或计算复杂度较低的高效算法也有着重要的现实意义。需要说明的是,上述问题在本质上是相互关联和相互交叉的,一个方面的研究进展必将影响和推动其它方面的研究。随着雷达技术的发展,HRR雷达目标检测技术将得到更广泛的应用。4.多普勒估计虚警控制从天线俘获的信号一般经过低噪声放大器先将输入回波信号的功率放大，再送至混频器，高频接受脉冲信号从天线俘获的信号一般经过低噪声放大器先将输入回波的功率放大，再送至混频器，高频接收脉冲信号与本机振荡器的等幅高频电压混频，将信号频率降为中频，再由多级中频放大器对中频脉冲信号进行放大和匹配滤波，然后送入同步检波器，同步检波器产生两种极性输出：同相(I)和正交(Q)信号，接下来进行A/D变换，其幅度以大约一个脉冲宽度量级的间隔进行采样。信号处理机根据信号到达的时间，即距离，对从A/D变换器来的输入数据进行排序，将每个距离间隔的数存入距离单元内存位置，然后根据其多普勒频率滤除大量杂波，通对每个距离单元形成一个窄带滤波器组，信号处理机积累从同一目标来的后续回波（即具有相同多普勒频率的回波）的能量，并进一步降低和目标回波相对抗的噪声和背景杂波。回波信号经过多普勒滤波和包络检波后进行恒虚警检测处理。这里讨论均值类CFAR处理方法：单元平均CFAR方法，最大选择GO--CFAR和最小选择SO--CFAR。CFAR方法，它们的共同特点是在局部估计中采用了取均值的方法利用均值类CFAR检测技术可以较好地实现虚警率的恒定。均值类CFAR适用于空间上统计平稳的背景，它在检测单元前、后沿各有一个覆盖若干距离单元的滑动窗，利用滑动窗中参考采样的均值，形成前、后沿局部估计，再对局部估计平均、选大、选小或加权平均，以确定检测单元的背景杂波平均功率估计。鉴于信号可能会跨越到前后邻近单元中，检测单元及其临近前后距离单元一般不包括在平均窗内，如果目标信’作者简介：袁兴生，山东聊城人，国防科学技术大学系统仿真教研室研究生，主要研究方向为雷达系统仿真．号大于运算检测门限则发现目标，否则目标就不能被发现。在单元平均CA—CFAR方法榆测器中，背景杂波功率水平由２玎个参考单元采样的均值估计得到，它在参考单元服从指数分布的假设下是杂波功率水平的一个充分统计量。它在杂波边缘会引起虚警率的上升，而在多目标环境中将导致检测性能的下降：GO--CFAR检测在杂波边缘环境中能保持较好的控制虚警性能；CA--CFAR和GO--CFAR检测器性能可能因为其他目标信号出现在参考单元中而意外抬高检测门限，降低了检测性能，但SO--CFAR恒虚警检测器不受此类目标信号干扰的影响，因此具有一定的抗