梁 璞, 范紅旗, 付 強(qiáng)
(1. 國防科技大學(xué)電子科學(xué)學(xué)院ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 湖南 長沙 410073;2. 中國人民解放軍96747部隊(duì), 青海 西寧 810007)
信號檢測是統(tǒng)計(jì)信號處理研究的核心內(nèi)容之一,廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲納、圖像等領(lǐng)域。在雷達(dá)信號檢測領(lǐng)域,當(dāng)內(nèi)部噪聲及外部雜波平穩(wěn)且統(tǒng)計(jì)特性完全已知時,可根據(jù)紐曼皮爾遜(Neyman-Pearson,NP)準(zhǔn)則確定檢測器門限。但實(shí)際中,雷達(dá)目標(biāo)檢測中經(jīng)常面臨動態(tài)起伏的非平穩(wěn)噪聲或雜波,且其統(tǒng)計(jì)特性通常是先驗(yàn)未知的。針對起伏變化的未知噪聲及雜波下的檢測問題,雷達(dá)領(lǐng)域廣泛采用恒虛警率(constant false alarm rate, CFAR)檢測器,基于幅度或功率檢波,通過對參考單元的動態(tài)估計(jì)給出自適應(yīng)變化的門限,從而實(shí)現(xiàn)恒定虛警檢測。比較常用的恒虛警檢測策略包括:單元平均恒虛警(cell averaging-CFAR, CA-CFAR)、選大恒虛警(greatest of-CFAR, GO-CFAR)、選小恒虛警(smallest of-CFAR, SO-CFAR)、有序統(tǒng)計(jì)恒虛警(order statistics-CFAR, OS-CFAR),其區(qū)別在于參考單元的選擇及噪聲、雜波電平的估計(jì)方法。
但傳統(tǒng)CFAR檢測器在應(yīng)用中存在兩個固有的缺陷:① 因非理想的背景電平估計(jì)而引入的恒虛警損失;② 因包絡(luò)/功率檢波器的線性或平方放大效應(yīng)而導(dǎo)致的大動態(tài)信號和雜波干擾適應(yīng)能力較差,例如當(dāng)參考單元內(nèi)存在強(qiáng)干擾信號(大目標(biāo)、干擾)或雜波分布不均勻時,恒虛警檢測性能急劇下降。GO-CFAR、SO-CFAR、OS-CFAR雖然可在一定程度上改善檢測器的適應(yīng)能力,但額外附加的邏輯和非線性排序等算法增加了計(jì)算的復(fù)雜性和設(shè)計(jì)要求,且無法避免恒虛警損失。
幾何代數(shù)(geometric algebra, GA)是統(tǒng)一代數(shù)與幾何的一種數(shù)學(xué)工具,給矢量的代數(shù)操作賦予了豐富的幾何意義。利用GA工具重新審視矢量的代數(shù)操作,有利于從幾何直觀上構(gòu)造新的信息處理算子和檢測問題的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,近年來逐漸應(yīng)用于信號處理、雷達(dá)、圖像處理和機(jī)器人等領(lǐng)域。在信號檢測方面,Sangston在最近的一篇綜述性論文中基于2-Blade的概念,給出了離散傅里葉變換(discrete Fourier transform, DFT)的幾何解釋,并定性討論了其用于信號檢測的可能性和優(yōu)勢,但并未結(jié)合具體的雷達(dá)信號檢測問題探討檢測器的設(shè)計(jì)與性能分析。
本文針對多普勒雷達(dá)信號檢測應(yīng)用,提出并推導(dǎo)了內(nèi)積與GA之間的關(guān)系,基于此重新理解檢測器的輸入信號,并依據(jù)幾何意義構(gòu)造不同于幅度和功率檢波的幾何檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,進(jìn)而設(shè)計(jì)新的檢測器(本文稱之為幾何檢測器);最后,通過在不同條件下與傳統(tǒng)CFAR檢測器的性能對比來說明幾何檢測器的適用性及其優(yōu)勢。
考慮中的兩個非零且不相關(guān)的矢量、,令{,}為這兩個矢量所在超平面內(nèi)的一組正交基,則、可表示為=a+b,=c+d。通常,矢量的內(nèi)積可定義為
·=+=||||cos
(1)
式中: 是與的夾角;||與||是與的模值。
同時,引入外積的定義:
∧=(-)∧=||||sin ∧
(2)
式中:外積的大小為||||sin ,方向由旋向,如圖1所示。
圖1 u與v的外積
外積生成的是一個既不同于標(biāo)量又不同于矢量的新數(shù)學(xué)實(shí)體,對比叉積,后者只定義在三維空間,而外積可擴(kuò)展到更高維空間。兩個不相關(guān)矢量的外積稱為2-矢量或2-Blade,表示有方向的面,即中的超平面,改變兩矢量的先后順序,所得有向平面的方向也隨之變化。同理,也可定義3個甚至多個不相關(guān)矢量的外積,稱作-矢量或-Blade,例如3-Blade表示中的一個有向體。
在GA中,用零矢量(標(biāo)量)、矢量、2-矢量和3-矢量分別表示點(diǎn)、有向線段、平面和空間體。當(dāng)維數(shù)大于 3 時,表示-矢量。因此,GA空間內(nèi)的元素可表示為
(3)
式中:〈〉表示中的-矢量;稱為多重矢量(Multivector)。
Clifford將內(nèi)積與外積結(jié)合起來,形成幾何積,記為:
=·+∧
(4)
兩個矢量的幾何積是一個標(biāo)量與一個2-矢量的組合。這里可從“復(fù)數(shù)拓展”的角度來看待幾何積,正如一個實(shí)數(shù)和一個純虛數(shù)的和組成了一個復(fù)數(shù)一樣,幾何積的表示方法和復(fù)數(shù)的表示十分相似,在接下來利用GA處理旋轉(zhuǎn)問題時,可更直觀地看出這一點(diǎn)。這一表述方式,使得GA拓展了復(fù)數(shù)的概念。
一般對于中的一組單位正交基{}(=1,2,…,),易得幾何積有下述運(yùn)算性質(zhì):
(5)
令=∧,由式(5)可得,通過右乘使矢量逆時針旋轉(zhuǎn)了90°,通過左乘使矢量順時針旋轉(zhuǎn)了90°,而自乘相當(dāng)于將標(biāo)量1逆時針旋轉(zhuǎn)了180°。不難看出,和復(fù)數(shù)中的非常相似:它也具有自乘為-1,并且在復(fù)平面上進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的幾何意義。進(jìn)一步地,可將一個標(biāo)量和雙矢量通過幾何積銜接起來,構(gòu)成一個可視為復(fù)數(shù)的多重矢量:
=+=+=||ei
(6)
式中:和是實(shí)數(shù);是從標(biāo)量1旋轉(zhuǎn)到的角度。復(fù)數(shù)可正交分解為復(fù)平面上的實(shí)軸與虛軸對應(yīng)的兩個分量,對于一個復(fù)平面上的1-矢量=+,只需左乘,就可實(shí)現(xiàn)其與多重矢量之間的轉(zhuǎn)換:
=+=
(7)
對于一個復(fù)數(shù),若要將其逆時針旋轉(zhuǎn)得到′,只需左乘ei即可。假設(shè)′與1-矢量′是等價(jià)的,利用的指數(shù)形式,有
′=′=e =e =e
(8)
可見,利用式(8)可以實(shí)現(xiàn)矢量在平面逆時針旋轉(zhuǎn)的幾何操作。這一過程可擴(kuò)展到任意維數(shù)。
首先定義空間與2空間之間的同構(gòu)映射:∶→2,從而在與2之間建立等價(jià)對應(yīng)關(guān)系。
一般地,對于中的復(fù)矢量與單位復(fù)矢量,可構(gòu)造下述映射:
=[Re()+iIm()]
(9)
=[Re()+iIm()]
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
各個數(shù)學(xué)量的幾何含義如圖2所示。
圖2 各個數(shù)學(xué)量的幾何含義
基于上述定義,本文提出如下定理:
(16)
該定理的代數(shù)證明如下:
由式(9)和式(10)及內(nèi)積的定義可得
〈,〉==
[Re()-iIm()][Re()+iIm()]=
[Re()Re()+Im()Im()]+
i[Re()Im()-Im()Re()]
(17)
(18)
證畢
該定理可廣泛應(yīng)用于相關(guān)濾波、信號變換與檢測估計(jì)問題,為雷達(dá)聲納等領(lǐng)域的復(fù)信號處理提供了一種新的幾何視角。下面來探討在雷達(dá)信號檢測中的應(yīng)用。
不失一般性,假設(shè)某時刻脈沖多普勒雷達(dá)任一距離單元內(nèi)的接收信號可表示為下述離散復(fù)正弦形式:
[]=ej( +),=0,1,…,-1
(19)
式中:為信號幅度;為目標(biāo)的多普勒角頻率;為信號初始相位;為采樣點(diǎn)數(shù);為采樣間隔,一般等于脈沖重復(fù)周期。
假設(shè)噪聲序列為[],則雷達(dá)信號檢測問題的假設(shè)檢驗(yàn)可描述為
H∶[]=[],=0,1,…,-1
H∶[]=[]+[],=0,1,…,-1
為了提高輸入信噪比,脈沖多普勒雷達(dá)通常采用相干積累技術(shù),在現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)中通常由快速傅里葉變換(fast Fourier transform, FFT)變換來實(shí)現(xiàn)。
DFT的表達(dá)式為
=0,1,…,-1
(20)
式中:為觀測信號矢量;為第個離散頻率對應(yīng)的單位正交基矢量,即
(21)
圖3 DFT的幾何含義
(22)
首先考慮當(dāng)觀測信號中不包含頻率的信號成分(H條件下),此時易知()服從復(fù)高斯分布,其均值和方差分別為
(23)
(24)
則|()|服從瑞利分布,其均值為
(25)
(26)
由式(26)可得其均值與方差分別為
(27)
(28)
()仍服從復(fù)高斯分布,且
(29)
(30)
由式(30)可得其均值與方差為
(31)
(32)
實(shí)際應(yīng)用中,信號檢測流程可描述如下:
(3) 根據(jù)式(32)求取檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量并做檢測判決。
這里將上述結(jié)構(gòu)的檢測器稱為幾何檢測器。它與傳統(tǒng)的基于功率包絡(luò)檢波的檢測器結(jié)構(gòu)對比如圖4所示。
圖4 幾何檢測器與功率/包絡(luò)檢測器結(jié)構(gòu)對比
相對于傳統(tǒng)功率包絡(luò)檢波,幾何檢波的過程增加了歸一化及反余弦變換這兩個過程。一方面,通過歸一化,當(dāng)噪聲或雜波隨時間起伏變化時,輸出數(shù)據(jù)可保持相對穩(wěn)定,從而使檢測器具有適應(yīng)背景起伏的能力;另一方面,反余弦變換是典型的非線性變換,具有良好的動態(tài)壓縮性質(zhì),使檢測器具有適應(yīng)目標(biāo)信號大動態(tài)范圍變化的潛力。
根據(jù)NP準(zhǔn)則及式(26)和式(30),幾何檢測器的虛警率與檢測概率可由以下兩式給出:
(33)
(34)
本節(jié)針對噪聲背景起伏、雜波邊緣以及雙目標(biāo)干擾等典型檢測器場景,通過與傳統(tǒng)CFAR檢測器的仿真對比說明幾何檢測器的性能。
多普勒雷達(dá)信號檢測問題如下:
H:[]=[],=0,1,…,-1
H:[]=[]+[],=0,1,…,-1
式中:[]、[]和[]分別是觀測信號[]、實(shí)際信號[]及噪聲[]經(jīng)FFT后的輸出。
當(dāng)回波存在雜波時,檢測器輸入如下:
H:[]=[]+[],=0,1,…,-1
H:[]=[]+[]+[],=0,1,…,-1
式中:[]為雜波[]=ej(+)(=0,1,…,-1)經(jīng)FFT后的輸出。其中,為雜波的幅度,為雜波的多普勒角頻率,為雜波初始相位。仿真中假設(shè)雜波均勻分布在第64至第96個多普勒單元,即
(35)
定義雜噪比為相干積累后的雜噪比,即
(36)
其余參數(shù)及典型值設(shè)置如表1所示。
表1 仿真參數(shù)設(shè)置
本節(jié)討論噪聲均勻起伏時幾何檢測器的性能。
在實(shí)際應(yīng)用中,起伏噪聲的統(tǒng)計(jì)特性通常是未知的,相對已知統(tǒng)計(jì)特性的最佳檢測器,各類恒虛警檢測器都存在恒虛警損失。圖5對比了均勻噪聲背景下最佳檢測器、幾何檢測器與CA-CFAR檢測器的檢測性能,其中幾何檢測器的門限可通過計(jì)算式(33)中的定積分得出,圖中同時給出了幾何檢測器由蒙特卡羅仿真與依據(jù)式(34)分別得到的檢測概率曲線。
圖5 3種檢測器檢驗(yàn)概率對比圖
由圖5可以看出,在均勻起伏噪聲背景下,針對幾何檢測器,蒙特卡羅仿真與理論計(jì)算所得到的檢測概率曲線是一致的,其檢測性能接近于最佳檢測器,恒虛警損失幾乎為零,而CA-CFAR作為均勻背景下的最佳恒虛警檢測器,其在0.9檢測概率處的恒虛警損失接近0.8 dB。由此可見,均勻起伏噪聲背景下,采用幾何檢測器可有效避免恒虛警損失,提升檢測性能。
在雷達(dá)接收回波中,會有雜波干擾的存在,例如海雜波或地雜波。本節(jié)考慮雜波邊緣附近的目標(biāo)檢測。
仿真中,假設(shè)雜波均勻分布在第64至第96個多普勒單元,目標(biāo)位于第101個多普勒單元,其他參數(shù)設(shè)置如表1所示。圖6給出了CA-CFAR、OS-CFAR、SO-CFAR、GO-CFAR以及幾何檢測器的門限值。4種CFAR檢測器門限分別由參考文獻(xiàn)[17]的式(3.8)、式(3.19)、式(3.15)和式(3.16)得到,輸出為歸一化后的結(jié)果。圖6只顯示了第1到第150個多普勒單元。
圖6 4種CFAR檢測器與幾何檢測器門限
由圖6可以看出,當(dāng)信號處于雜波邊緣時,CA-CFAR檢測器以及GO-CFAR檢測器會因?yàn)閰⒖紗卧淙腚s波信號而使門限值抬高,導(dǎo)致信號漏檢;SO-CFAR及OS-CFAR均可將信號檢測出來;幾何檢測器由于歸一化和反余弦變換的非線性操作,可在一定程度上適應(yīng)雜波對臨近目標(biāo)檢測的影響,但在雜波區(qū)產(chǎn)生了虛警。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因是歸一化時認(rèn)為雜波背景是均勻的,為了解決這一問題,類似于現(xiàn)有的GO-CFAR和SO-CFAR、CA-CFAR等組成的混合結(jié)構(gòu)智能CFAR檢測器,可在幾何檢測器中引入雜波區(qū)域位置的先驗(yàn)信息,采用分區(qū)歸一化策略來避免虛警,對應(yīng)的檢測器可稱之為智能幾何檢測器,其設(shè)計(jì)與分析將是下一步研究的重點(diǎn)。
為了考察和評估幾何檢測器對雜波背景的適應(yīng)能力,圖7給出了雜噪比從10 dB變化到30 dB時幾何檢測器及CFAR檢測器的檢測概率,其他仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示。由圖7可以看出,在本文仿真條件下,幾何檢測器可在18.5 dB雜波背景下以0.9的檢測概率可靠檢測雜波邊緣處的目標(biāo)。另外,對比傳統(tǒng)的CFAR檢測器,當(dāng)檢測概率為0.9時,幾何檢測器雜波背景適應(yīng)能力分別優(yōu)于CA-CFAR、OS-CFAR檢測器8.5 dB、1 dB,低于SO-CFAR檢測器7 dB。
圖7 雜噪比變化時檢測器檢測曲線
雷達(dá)檢測中,除了雜波的影響外,另一類典型情形即多目標(biāo)互擾。當(dāng)待檢測小信號(小目標(biāo))的參考單元內(nèi)存在強(qiáng)信號(大目標(biāo)、孤立點(diǎn)雜波或者欺騙干擾信號等)時,因恒虛警門限抬高將導(dǎo)致小目標(biāo)漏報(bào),從而形成對小目標(biāo)的遮蔽效應(yīng)。本節(jié)討論強(qiáng)目標(biāo)落在弱目標(biāo)參考單元內(nèi)部時幾何檢測器的檢測性能。
假設(shè)兩個功率不同的目標(biāo)位于鄰近的單元中,其中,強(qiáng)目標(biāo)與弱目標(biāo)分別落在第200與第210個多普勒單元,強(qiáng)目標(biāo)的功率是弱目標(biāo)的4倍,其余參數(shù)設(shè)置如表1。圖8分別給出了CA-CFAR、OS-CFAR、SO-CFAR、GO-CFAR以及幾何檢測器的門限值,輸出為歸一化后的結(jié)果。圖8顯示了第175到第225個多普勒單元。由圖8可見,CA-CFAR及GO-CFAR檢測器受參考單元內(nèi)的強(qiáng)目標(biāo)影響,無法檢測出弱目標(biāo);OS-CFAR和SO-CFAR均可檢測出弱目標(biāo);幾何檢測器通過對輸入數(shù)據(jù)的歸一化來適應(yīng)背景起伏,無需通過參考單元估計(jì)噪聲功率,且反余弦變換壓縮了強(qiáng)弱目標(biāo)之間的相對大小,從而可更好地在大對比度(大動態(tài)變化)條件下檢測弱目標(biāo)。
圖8 4種CFAR檢測器與幾何檢測器門限
為了評估幾何檢測器對強(qiáng)目標(biāo)干擾的適應(yīng)能力,圖9給出了幾何檢測器和4種CFAR檢測器檢測概率隨強(qiáng)弱目標(biāo)功率比的變化關(guān)系。
圖9 不同功率比下檢測器對弱目標(biāo)的檢測概率
由圖9可以看出,OS-CFAR及SO-CFAR在不同的功率比下均可將弱目標(biāo)檢測出來;GO-CFAR在3 dB時已無法將弱目標(biāo)檢測出來;幾何檢測器可在15.1 dB對比度下可靠檢測弱目標(biāo)(檢測概率0.9),相對CA-CFAR檢測器對強(qiáng)干擾信號的適應(yīng)能力提升了13.2 dB。因此,對于檢測信號存在大動態(tài)變化的應(yīng)用場景,幾何檢測器相對CA-CFAR及GO-CFAR檢測器可提升對弱目標(biāo)的檢測能力。
本文針對脈沖多普勒雷達(dá)信號檢測應(yīng)用,基于幾何代數(shù)理論,從幾何視角重新理解檢測器的輸入信號,并設(shè)計(jì)出幾何檢測器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在均勻背景下,幾何檢測器幾乎無恒虛警損失;當(dāng)目標(biāo)參考單元有雜波干擾或是其他強(qiáng)信號時,幾何檢測器由于對數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化以及反余弦變換,降低了背景干擾對目標(biāo)檢測的影響,增強(qiáng)了對雜波邊緣及目標(biāo)信號大動態(tài)變化的適應(yīng)性,且結(jié)構(gòu)簡單易于實(shí)現(xiàn)。
實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),當(dāng)目標(biāo)處于雜波邊緣時,幾何檢測器在雜波區(qū)出現(xiàn)了虛警。因此,下一步將重點(diǎn)研究背景分區(qū)自適應(yīng)的智能幾何檢測器。同時,對幾何檢測器性能與背景干擾關(guān)系的理論分析也可作為下一步的研究重點(diǎn)。