[发明专利]一种针对昆虫gamma起伏特性的雷达检测关联方法

说明书

本发明公开了一种针对昆虫gamma起伏特性的雷达检测关联方法，用于解决现有昆虫雷达在迁飞昆虫个体检测过程中存在的积累增益低、检测率低、航迹中断等问题。具体的，利用雷达采集的昆虫回波构建时间‑距离数据矩阵，并根据检测设定的检测概率和虚警率，计算两级检测门限；接下来，首先根据第一级门限，对时间‑距离域数据矩阵进行固定门限检测；再利用Hough变换将检测后的时间‑距离域数据矩阵变换到参数域；进而根据第二级门限，对参数域数据矩阵进行固定门限检测，最终得到目标的航迹信息。在处理速度基本一致的条件下，本发明实现了相同目标检测概率下对更低信噪比目标的检测。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种针对昆虫gamma起伏特性的雷达检测关联方法。

背景技术

众多昆虫，尤其是蝗虫、稻飞虱、草地螟等害虫在夜间大规模迁飞往往给迁入地带来严重的经济损失，而夜晚条件下传统光学设备的观测能力有限，雷达作为远距离探测工具，可以实现对目标空域的全天时、全天候监测，为观测空中虫群提供了新手段，在昆虫迁飞研究中起到不可替代的作用。现有昆虫雷达通常采用基于短时间积累的检测关联方法，积累增益低、容易出现漏检率和航迹中断等问题。

发明内容

有鉴于此，为解决现有昆虫雷达在迁飞昆虫个体检测过程中存在的检测率低、航迹中断等问题，本发明提供了一种针对昆虫gamma起伏特性的雷达检测关联方法。本发明首先基于外场实测数据，分析得出迁飞昆虫的回波功率服从gamma分布；进而基于Hough变换的长时间积累检测原理，推导回波功率服从gamma分布时的检测概率与虚警概率公式，并根据检测设定的检测概率和虚警率，计算两级检测门限；最终以下述步骤开展目标检测，实现目标航迹信息提取：首先根据第一级门限，对时间-距离域数据矩阵进行固定门限检测；再对检测后的时间-距离域数据矩阵进行Hough变换到参数域；进而根据第二级门限，对参数域数据矩阵进行固定门限检测，最终得到目标的航迹信息。

具体技术方案如下：

基于外场采集的近200万昆虫回波数据，采用Kolmogorov–Smirnov(KS)检验的方法分析昆虫回波功率服从的统计分布情况，得到结果如图1所示。从图中可以看出：回波功率服从gamma分布的昆虫占比最高，达到82.3％。由于gamma分布的统计特性可以用形状参数α和尺度参数β来表示，因此进一步分析形状参数α和尺度参数β的数值分布如图2所示，可以看出：α主要集中在1～5之间，而β分布在0～100之间。因为α主要影响gamma分布的形状，而α数值的分布集中说明昆虫回波功率服从分布的形状较为一致。因此在后续推导时，α被设定为统计的α的均值，即：α＝3。

进而基于昆虫回波功率服从形状参数α为3的gamma分布的分析结果，提出了一种针对昆虫gamma起伏特性的雷达检测关联方法，其实现流程图如图3所示，主要包括以下步骤：

(1)时间-距离数据矩阵获取：将雷达采集的昆虫回波，根据脉冲数进行排列，每行为每个雷达脉冲的回波，每列为同一距离单元回波随时间的变化。为后续便于后续分析处理，将时间-距离数据矩阵取功率处理，再根据噪声功率进行归一化。

(2)两级检测门限确定：根据检测需求，设定虚警率P_FA以及检测概率P_D，并根据虚警率P_FA以及检测概率P_D计算第一级固定门限和第二级固定门限；其中，虚警率P_FA用于表示实际不存在目标却判断为有目标的概率，检测概率P_D用于表示目标的检出率。

(3)第一级固定门限检测：根据设定好的固定门限，对时间-距离数据矩阵进行目标检测，功率低于第一级固定门限的将置为0。

(4)Hough变换：对完成第一级门限固定门限检测的数据矩阵进行Hough变换，到参数域。