CFAR-обнаружитель цели в радиолокаторе с синтезированной апертурой

Введение. Обнаружители с постоянным уровнем ложной тревоги (CFAR-обнаружители) нашли применение в радиолокаторах с синтезированной апертурой. Принцип работы классического CA-CFAR-обнаружителя основан на сравнении решающей статистики в тестируемом элементе разрешения с адаптивным порогом, который вычисляется по сигналам в контрольных элементах. В качестве решающей статистки используется оценка мощности сигнала, поэтому обнаружение сигнала цели основано на яркостном контрасте тестируемого и контрольных элементов разрешения. Такой обнаружитель является оптимальным, если помеховый фон однороден. При нарушении однородности фона качество обнаружения снижается. Известны несколько способов улучшения качества обнаружения (GO-CFAR, SO-CFAR, OS-CFAR и др.). Однако сам принцип обнаружения по яркостному контрасту в таких CFAR-обнаружителях остается неизменным.

Цель работы. Синтезировать CFAR-обнаружитель, который использует для обнаружения не только яркостный контраст между тестируемым и контрольными элементами разрешения, но и спектральные отличия сигналов.

Материалы и методы. В предлагаемом CFAR-обнаружителе используются оценки алгебраических моментов спектральной плотности мощности сигналов в элементах разрешения по дальности, на основе которых вычисляются 3 решающие статистики, содержащие информацию о мощности, положении энергетического центра и ширине спектра сигнала . Решение о присутствии цели в тестируемом элементе разрешения осуществляется по правилу "2/3" (2 превышения порога из трех проверок).

Результаты. Сравнение предлагаемого обнаружителя с SO-CFAR-обнаружителем с помощью компьютерного моделирования показало, что при отношении сигнал/помеха -6 дБ и вероятности ложной тревоги 10^-4 вероятность правильного обнаружения предлагаемого обнаружителя составляет 0.933 против 0.708 у SO-CFAR-обнаружителя.

Заключение. Предложен трехпараметрический CFAR-обнаружитель цели для радиолокатора с синтезированной апертурой, в котором решение о присутствии цели принимается на основе оценки трех алгебраических моментов спектра сигнала. Синтезированный алгоритм обнаружения может быть также использован для обнаружения движущихся целей в радиолокаторе с синтезированной апертурой.

1. Gandhi P. P., Kassam S. A. Analysis of CFAR processors in non-homogeneous background // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1988. Vol. 24, № 4. P. 427-445. doi: 10.1109/7.7185

2. Finn H. M., Johnson R. S. Adaptive detection mode with threshold control as a function of spatially sampled clutter level estimates // RCA Review. 1968. Vol. 29. P. 414-468.

3. Moore J. D., Lawrence N. B. Comparison of two CFAR methods used with square law detection of Swerling I targets // Proc. of the IEEE Intern. Radar Conf., Arlington, VA, Apr. 1980. P. 403-409.

4. Weiss M. Analysis of some modified cell-averaging CFAR processors in multiple-target situations // Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1982. Vol. I8, № 1. P. 102-113. doi: 10.1109/taes.1982.309210

5. Hansen V. G. Constant false alarm rate processing in search radars // Proc. of the IEEE Intern. Radar Conf., London, UK, 1973. P. 325-332.

6. Trunk G. V. Range resolution of targets using automatic detectors // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1978. Vol. 14, № 5. P. 750¬755. doi: 10.1109/TAES.1978.308625

7. Rohling H. Radar CFAR thresholding in clutter and multiple target situations // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1983. Vol. 19, № 4. P. 608-621. doi: 10.1109/taes.1983.309350

8. Hansen V. G., Sawyers. J. H. Detectability loss due to greatest of selection in a cell-averaging CFAR // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1980. Vol. 16, № 1. P. 115-118. doi: 10.1109/taes.1980.308885

9. Target detection in synthetic aperture radar imagery: a state-of-the-art survey / K. El-Darymli, P. McGuire, D. Power, C. R. Moloney // J. of Applied Remote Sensing. 2013. Vol. 7. P. 1-35. doi: 10.1117/1.jrs.7.071598

10. Automatic Target Recognition in Synthetic Aperture Radar Imagery: A State-of-the-Art Review / K. El-Darymli, P. McGuire, D. Power, C. R. Moloney // IEEE Access. 2016. Vol. 4. P. 6014-6058. doi: 10.1109/ACCESS.2016.2611492

11. A New Two Parameter CFAR Ship Detector in Log-Normal Clutter / J. Ai, X. Yang, Z. Dong, F. Zhou, L. Jia // IEEE Radar Conf. Seattle, WA, USA, 08-12 May 2017. IEEE, 2017. P. 195-199. doi: 10.1109/RADAR.2017.7944196

12. Goldstein G. B. False-Alarm Regulation in Log-Normal and Weibull Clutter // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1973. Vol. AES 9, № 1. P. 84-92. doi: 10.1109/TAES.1973.309705

13. Kuttikkad S., Chellappa R. Non-Gaussian CFAR Techniques for Target Detection in High Resolution SAR Images // Proc. of the IEEE Intern. Conf. on Image Processing, Austin, Texas, USA, 13-16 Nov. 1994. IEEE, 1994. P. 910-914. doi: 10.1109/icip.1994.413444

14. Smith M. E., Varshney P. K. Intelligent CFAR processor based on data variability // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2000. Vol. 36, № 3. P. 837-847. doi: 10.1109/7.869503

15. A novel variable index and excision CFAR based ship detection method on SAR imagery / K. Ji, X. Xing, H. Zou, J. Sun // J. of Sensors. 2015. Vol. 2015. Art. ID 437083. doi: 10.1155/2015/437083

16. Wang L., Wang D., Hao C. Intelligent CFAR Detector Based on Support Vector Machine // IEEE Access. 2017. Vol. 5. P. 26965-26972. doi: 0.1109/ACCESS.2017.2774262

17. Pham Q. H., Brosnan T. M., Smith J. M. Multi¬stage algorithm for detection of targets in SAR image data // Proc. of the SPIE. 1997. Vol. 3070. P. 66-75. doi: 10.1117/12.281583

18. Multiresolution detection of coherent radar targets / N. S. Subotic, B. J. Thelen, J. D. Gorman, M. F. Reiley // IEEE Transactions on Image Processing. 1997. Vol. 6, № 1. P. 21-35. doi: 10.1109/83.552094

19. Kaplan L. M., Murenzi R., Namuduri K. R. Extended Fractal Feature for First-Stage SAR Target Detection // Proc. of the SPIE. 1999. Vol. 3721. P. 35-46. doi: 10.1117/12.357684

20. Kaplan L. M. Improved SAR target detection via extended fractal features // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2001. Vol. 37, № 2. P 436-451. doi: 10.1109/7.937460

21. Hatem G. M., Sadah J. W., Saeed T. R. Com-parative Study of Various CFAR Algorithms for Non-Homogenous Environments // IOP Conf. Ser. Materials Science and Engineering, Kerbala, Iraq, 26-27 March 2018. Vol. 433. Art. num. 012080. doi: 10.1088/1757-899x/433/1/012080

22. Novak L. M., Burl M. C., Irving W. W. Optimal Polarimetric Processing for Enhanced Target Detection // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1993. Vol. 29, № 1. P. 234-244. doi: 10.1109/7.249129

23. Монаков А. А. Наблюдение пространственно-протяженных целей в радиолокационных системах с фазированными антенными решетками // Радиотехника. 1999. Т. 63, № 3. С. 3-9.

24. Monakov A. A. Radar Observation of Extended Targets with Antenna Arrays // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2000. Vol. 36, № 1. P. 297-302. doi: 10.1109/7.826333

25. Монаков А. А. Оценка алгебраических моментов спектра случайных процессов в задачах радиолокации протяженных целей // Успехи современной радиоэлектроники. 2006. Т. 60, № 10. С. 36-50.

26. Монаков А. А., Монаков Ю. А. Наблюдение турбулентных атмосферных областей в бортовых метеорологических радиолокаторах: измерение параметров турбулентности // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. Т. 66, № 5. С.14-28.

27. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / пер. с англ. М.: Мир, 1990. 584 с.