[发明专利]一种改进的TBD算法

摘要

本发明提供一种改进的TBD算法，属于雷达目标检测技术领域。本发明一种改进的TBD算法为四个部分：(1)基于CA‑CFAR检测的算法在杂波边缘会引起虚警率，根据参考窗中的数据来判断当前所处的环境；(2)在每个CPI内可采样N_cpi个点，对判决之后的点迹做N/M处理；(3)对经预处理后做Radon变换的点迹选择；(4)由Radon变换后的结果，可得到目标的角度信息和距离中心点位置的距离。本发明采用基于Radon变换的TBD算法，为增强目标点迹的信噪比，采用改进的CFAR检测算法并对门限点迹进行置信等级划分和对多帧点迹进行处理，通过对海杂波和部分干扰信号进行有效抑制，提高了目标点迹的发现概率。

主权项

1.一种改进的TBD算法，其特征在于，该算法主要包括目标检测、数据预处理和Radon变换处理、对Radon变换后的结果再次进行CFAR检测四个部分；(1)所述目标检测部分：基于CA‑CFAR检测的算法在杂波边缘会引起虚警率的过分上升，而在多目标环境中将导致检测性能的下降，根据参考窗中的数据来判断当前所处的环境；若当前环境为杂波边缘环境，则采用GO‑CFAR；若当前环境为多目标，则采用SO‑CFAR；若当前环境处在杂波环境中，则采用OS‑CFAR；若参考窗中包含有强干扰或者目标，可采用在判决前将参考窗中最大和最小的一部分数据剔除，然后再做门限判决；(2)所述数据预处理部分：在每个CPI内可采样N_cpi个点，则需要对判决之后的点迹做N/M处理，即在连续的M个周期内至少有N个周期检测到目标，则认为检测到目标，其中N＜M＜＝N_cpi；设预处理后的点迹矩阵M_ycl*N_ycl，M_ycl为距离单元数，N_ycl为扫描周期数，将该点迹矩阵初始化为全0，当N_ycl1周期的M_ycl1位置检测到目标，则点迹矩阵对应位置有两种处理方式，一种是将其设为1，一种是根据前面N/M处理中的N值对其进行置信等级设定，即N越大，等级越高，N越小，等级越低；(3)所述Radon变换处理部分：对经预处理后做Radon变换的点迹选择，对同一帧雷达数据中的连续N1个周期点迹做Radon变换，N1为固定值；(4)所述对Radon变换后的结果再次进行CFAR检测部分：由Radon变换后的结果，可得到目标的角度信息和距离中心点位置的距离，根据Radon变换原理将参数空间的位置关系映射到直角坐标系中，求得目标的真实距离信息。