一種基于鏈表排序的os-cfar多目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于交通雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于鏈表排序的OS-CFAR多目 標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 智能交通系統(tǒng)是交通系統(tǒng)的發(fā)展方向，目前雷達(dá)檢測(cè)是構(gòu)建智慧城市的重要組成 部分。在交通雷達(dá)系統(tǒng)中，獲得車輛目標(biāo)的速度，距離，角度都是根據(jù)雷達(dá)接收到的回波信 號(hào)分析出來(lái)的。如果不能正確的從頻域中檢測(cè)出各個(gè)目標(biāo)的譜峰，將直接導(dǎo)致該雷達(dá)漏警、 虛警等誤判斷操作。CFAR檢測(cè)是一個(gè)提供自適應(yīng)門限檢測(cè)的信號(hào)處理算法，是用來(lái)提供相 對(duì)來(lái)說(shuō)可以避免背景噪聲、雜波和干擾變化影響的檢測(cè)閥值，并且使自動(dòng)檢測(cè)在均勻背景 中具有恒定的檢測(cè)概率。
[0003] 有序統(tǒng)計(jì)OS-CFAR方法不依賴于干擾功率電平，對(duì)多目標(biāo)檢測(cè)有著良好的抗干擾 功率的能力，在多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤中被廣泛使用。傳統(tǒng)的基于數(shù)組排序OS-CFAR方法有著冗 余的操作過(guò)程，重復(fù)的排序和賦值操作消耗大量的系統(tǒng)CPU資源。為了解決上述技術(shù)問(wèn)題， 我們采用基于鏈表排序結(jié)構(gòu)的有序統(tǒng)計(jì)OS-CFAR檢測(cè)方法，它的優(yōu)勢(shì)在于鏈表結(jié)構(gòu)的高效 重排數(shù)據(jù)能力，降低了排序過(guò)程中數(shù)組間頻繁的賦值操作，減少目標(biāo)檢測(cè)的運(yùn)算時(shí)間，進(jìn)而 滿足了交通雷達(dá)系統(tǒng)處理實(shí)時(shí)性要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決以上的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于鏈表排序的OS-CFAR多目標(biāo)提 取的實(shí)現(xiàn)方法。該識(shí)別方法包括如下步驟：
[0005] 本發(fā)明據(jù)以采用以下技術(shù)方案：
[0006] 步驟1 :對(duì)頻譜檢測(cè)單元右兩邊2L個(gè)參考單元的數(shù)據(jù){χ ?，. . .，Xh，xi+1...， xi+ij以升序的方式插入一個(gè)鏈表，得到一個(gè)升序鏈表{")，...，x!2i)};
[0007] 步驟2 :取升序鏈表的第m個(gè)單元數(shù)據(jù)作為雜波功率電平的估計(jì)，并乘以門限因子 K作為檢測(cè)單元Xi的判決門限。
[0008] 步驟3 :判斷檢測(cè)單元i+Ι是否越界。若越界，進(jìn)入步驟5,否則進(jìn)入步驟4 ;
[0009] 步驟4 :首先刪除并銷毀當(dāng)前鏈表中的參考單元Xh和X i+1，接著按照升序排序?qū)?新的參考單元Xi和X i+Ij+1插入到鏈表中，得到一個(gè)新的升序鏈表pd'H，…，。令i = i+Ι并返回步驟2;
[0010] 步驟5 :頻譜遍歷完成，生成OS-CFAR恒虛警檢測(cè)后的頻譜，通過(guò)極值法確定頻譜 譜峰位置。
[0011] 步驟1所述升序鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該鏈表由2L個(gè)結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)體組成，每個(gè)結(jié)構(gòu)體中 包含了相應(yīng)頻譜單元的頻譜幅值、頻譜下標(biāo)，以及指向下一個(gè)結(jié)點(diǎn)的指針。每次建立一個(gè) 新的結(jié)點(diǎn)單元時(shí)候，使用mallocO函數(shù)為結(jié)構(gòu)體分配空間并賦值。鏈表結(jié)構(gòu)方便添加、刪 除，而不影響排列順序，非常適用于OS-CFAR算法。為獲得檢測(cè)單元Xi的參考單元的升序 鏈表，最好的情況是頻譜參考單元在排序之前，幅值從大到小，那么按升序排列只需要2L-1 次幅值比較；最壞的情況是頻譜參考單元在排序之前賦值從小到大，那么按升序排列需要 LX (2L-1)次幅值比較。期間，因新結(jié)點(diǎn)插入導(dǎo)致的next指針賦值操作在2L-1~4L-3之 間。
[0012] 步驟2中查找升序鏈表的第m個(gè)結(jié)點(diǎn)的幅值作為雜波功率電平的估計(jì)，對(duì)該檢測(cè) 單元的估計(jì)電平乘以K作為判決門限Utl, Utl= K · X (m)。在工程中，m的取值一般滿足L < m < 2L，通常m的取值在1.5L的附近。對(duì)于K、L、m的選取需與虛警率Pf滿足以下關(guān)系：
[0013]
[0014] 其中，Γ (·)為伽馬函數(shù)，L的長(zhǎng)度影響著系統(tǒng)抗多目標(biāo)干擾的能力。
[0015] 步驟4進(jìn)入對(duì)下一個(gè)檢測(cè)單元的檢測(cè)，首先要在參考單元升序鏈表中去除參考單 元Xi+和被檢測(cè)單元X i+1，并使用free ()函數(shù)釋放Xi+和X i+1占用的內(nèi)存空間，刪除這兩個(gè) 單元進(jìn)行3~4L-1次比較，以及2次指針賦值操作。接著按照升序排序?qū)⑿碌膮⒖紗卧猉i和Xi+w插入到鏈表中，需要進(jìn)行2~4L-3次比較以及2~4次指針賦值操作。最后返回 步驟2進(jìn)入循環(huán)操作。
[0016] 步驟5遍歷整個(gè)頻譜完成OS-CFAR門限后，記錄好OS-CFAR的門限，銷毀鏈表并釋 放內(nèi)存空間，在大于門限的頻譜上尋找極值點(diǎn)，便是目標(biāo)對(duì)應(yīng)的譜峰，從確定的譜峰上得到 目標(biāo)的信息。為了完成長(zhǎng)度為N點(diǎn)的頻譜檢測(cè)，使用基于鏈表結(jié)構(gòu)的有序統(tǒng)計(jì)OS-CFAR的 算法復(fù)雜度如表1所示。
[0017] 表1鏈表結(jié)構(gòu)和數(shù)組結(jié)構(gòu)的平均算法復(fù)雜度比較
[0018]
[0019] 假設(shè)頻譜點(diǎn)數(shù)為2048,排序緩沖器2L = 20,該算法平均比較次數(shù)約為81920次， 賦值次數(shù)約為10240 ;傳統(tǒng)的數(shù)組排序算法的需要比較次數(shù)約為409600次，賦值次數(shù)約為 614400次。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中的基于鏈表的OS-CFAR檢測(cè)程序運(yùn)行時(shí)間的測(cè) 試，使用CCS5. 5軟件的profile功能對(duì)該程序進(jìn)行了 100次測(cè)試。將測(cè)試結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā) 現(xiàn)基于鏈表方法的OS-CFAR檢測(cè)平均運(yùn)行時(shí)間為4. 28ms，數(shù)組排序（以冒泡法為例）的平 均運(yùn)行時(shí)間為321. 37ms，多次測(cè)試結(jié)果如表2所示。
[0020] 表2測(cè)試時(shí)間數(shù)據(jù)
[0021]

[0022] 相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益效果：
[0023] (1)本發(fā)明方法可以有效的檢測(cè)出多個(gè)不同速度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[0024] (2)本發(fā)明方法在DSP (TMS320C6748)上快速運(yùn)行，多次測(cè)試運(yùn)行的統(tǒng)計(jì)平均時(shí)間 為4. 2ms (主頻時(shí)鐘為456M)，比傳統(tǒng)的數(shù)組排序方法速度提高了大約80倍。
【附圖說(shuō)明】
[0025] 圖1為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中的OS-CFAR檢測(cè)器的原理框圖：
[0026] 圖2為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中的OS-CFAR門限生成的流程圖；
[0027] 圖3為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中OS-CFAR的排序緩沖器大小與虛警率的關(guān)系；
[0028] 圖4為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中的多目標(biāo)恒虛警門限設(shè)定結(jié)果；
【具體實(shí)施方式】
[0029] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0030] 如圖1本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中的OS-CFAR算法檢測(cè)一個(gè)被檢測(cè)單元的門限的 原理框圖。有效的設(shè)置參考單元的大小與門限提高檢測(cè)器的檢測(cè)性能。
[0031] 如圖2根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例的基于鏈表結(jié)構(gòu)的有序統(tǒng)計(jì)OS-CFAR多 目標(biāo)提取的流程圖所示。本發(fā)明首先對(duì)頻譜檢測(cè)單元Xi左右兩邊共2L個(gè)參考單元 的數(shù)據(jù){Χ?，. . .，Xi+ Xi+1. . .，Xi+J以升序的方式插入一個(gè)鏈表，得到一個(gè)升序鏈表 ，…，;然后取升序鏈表的第m個(gè)單元數(shù)據(jù)作為雜波功率電平的估計(jì)，并乘以門 限因子K作為檢測(cè)單元Xi的判決門限；接著對(duì)單元X i+1做檢測(cè)，首先刪除并銷毀當(dāng)前鏈表 中的參考單元Xm和X i+1，然后按照升序排序?qū)⑿碌膮⒖紗卧猏和X i+w插入到鏈表中，得到 一個(gè)新的升序鏈表3&1，…直至遍歷完所有頻譜單元，生成OS-CFAR恒虛警檢測(cè) 后的頻譜。最終通過(guò)極值法確定頻譜譜峰，獲取目標(biāo)信息。最后通過(guò)極值法確定頻譜譜峰 來(lái)獲取目標(biāo)信息。
[0032] 如圖3根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中的參數(shù)設(shè)計(jì)，設(shè)定門限增益K = 5. 5,樣本 選擇m = I. 5L，鏈表長(zhǎng)度L對(duì)虛警概率Pf的影響。
[0033] 如圖4根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例中的硬件實(shí)現(xiàn)，將該原理通過(guò)C語(yǔ)言編寫成 代碼移植到DSP硬件上，對(duì)兩個(gè)行人目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，其中一個(gè)人行走，一個(gè)人慢跑。DSP硬件 所得到的回波頻譜以及該發(fā)明所運(yùn)算出來(lái)的檢測(cè)門限結(jié)果。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于鏈表排序的OS-CFAR多目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于：該方法包括如 下步驟： 步驟1 :對(duì)頻譜檢測(cè)單元右兩邊2L個(gè)參考單元的數(shù)據(jù){x^，…，Xg，xi+1…，xi+Ij以升序的方式插入一個(gè)鏈表，得到一個(gè)升序鏈表步驟2 :取升序鏈表的第m個(gè)單元數(shù)據(jù)作為雜波功率電平的估計(jì)，并乘以門限因子K作 為檢測(cè)單元Xi的判決門限； 步驟3 :判斷檢測(cè)單元i+1是否越界。若越界，進(jìn)入步驟5,否則進(jìn)入步驟4 ; 步驟4 :首先刪除并銷毀當(dāng)前鏈表中的參考單元Xm和xi+1，接著按照升序排序?qū)⑿碌? 參考單元xjpXi+Ii+1插入到鏈表中，得到一個(gè)新的升序鏈表。令i=i+1并 返回步驟2 ; 步驟5 :頻譜遍歷完成，生成0S-CFAR恒虛警檢測(cè)后的頻譜，通過(guò)極值法確定頻譜譜峰 位置。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鏈表排序的0S-CFAR多目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于：所述步驟1中升序鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該鏈表由2L個(gè)結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)體組成，每個(gè)結(jié)構(gòu)體中包 含了相應(yīng)頻譜單元的頻譜幅值、頻譜下標(biāo)以及指向下一個(gè)結(jié)點(diǎn)的指針。每次建立一個(gè)新的 結(jié)點(diǎn)單元時(shí)候，使用mallocO函數(shù)為結(jié)構(gòu)體分配空間并賦值。為獲得檢測(cè)單元\的參考單 元的升序鏈表，最好的情況是頻譜參考單元在排序之前，幅值從大到小，那么按升序排列只 需要2L-1次幅值比較；最壞的情況是頻譜參考單元在排序之前賦值從小到大，那么按升序 排列需要LX(2L-1)次幅值比較。期間，因新結(jié)點(diǎn)插入導(dǎo)致的next指針賦值操作在2L-1~ 4L-3之間。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鏈表排序的0S-CFAR多目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于：所述步驟2中查找升序鏈表的第m個(gè)結(jié)點(diǎn)的幅值作為雜波功率電平的估計(jì)，對(duì)該 檢測(cè)單元的估計(jì)電平乘以K作為判決門限％，％=K?xw。在工程中，m的取值一般滿足 L<m< 2L，通常m的取值在1. 5L的附近。對(duì)于K、L、m的選取需與虛警率Pf滿足以下關(guān) 系：其中，r(?)為伽馬函數(shù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鏈表排序的0S-CFAR多目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于：所述步驟4中刪除并銷毀參考單元Xi<和xi+1需要進(jìn)行3~4L-1次比較，以及2次 指針賦值操作，并使用free〇函數(shù)釋放Xm和xi+1占用的內(nèi)存空間；按照升序排序?qū)⑿碌?參考單元\和xi+w插入到鏈表中，需要進(jìn)行2~4L-3次比較，以及最多4次指針賦值操 作。傳統(tǒng)的數(shù)組結(jié)構(gòu)的排序方法，對(duì)每個(gè)檢測(cè)單元的參考單元進(jìn)行排序，需要的頻譜幅度比 較次數(shù)為（2L+2)X(2L-l)/2,元素初始化之后的賦值次數(shù)為0~6L。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鏈表排序的0S-CFAR多目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于：步驟5遍歷整個(gè)頻譜完成0S-CFAR門限后，記錄好0S-CFAR的門限，銷毀鏈表并釋 放內(nèi)存空間，在大于門限的頻譜上尋找極值點(diǎn)，便是目標(biāo)對(duì)應(yīng)的譜峰，從確定的譜峰上得到 目標(biāo)的信息。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于鏈表排序的OS-CFAR多目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)方法，屬于交通雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域。雷達(dá)目標(biāo)回波經(jīng)相干檢波后得到多普勒差頻信號(hào)，然后對(duì)差頻信號(hào)做FFT變換，得到信號(hào)的頻譜。最后利用OS-CFAR在頻域進(jìn)行恒虛警檢測(cè)，從而在雜波背景中檢測(cè)出有效目標(biāo)的譜線。本發(fā)明首先對(duì)頻譜檢測(cè)單元xi兩邊共2L個(gè)參考單元的數(shù)據(jù)以升序的方式插入鏈表；然后取鏈表的第m個(gè)單元數(shù)據(jù)乘以門限因子K作為判決門限；接著檢測(cè)單元xi+1，首先銷毀當(dāng)前鏈表中的參考單元xi-L和xi+1，然后將新的參考單元xi和xi+L+1升序插入到鏈表中，直至遍歷所有單元，生成檢測(cè)門限。本發(fā)明相比傳統(tǒng)的數(shù)組排序，無(wú)需挪動(dòng)數(shù)據(jù)和重復(fù)排序，增強(qiáng)了OS-CFAR恒虛警的實(shí)時(shí)性。
【IPC分類】G01S13/52, G01S13/91
【公開(kāi)號(hào)】CN104914433
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510336604
【發(fā)明人】夏偉杰, 蔣鵬飛, 劉京, 李林成, 韋繼富, 周建江, 汪飛
【申請(qǐng)人】南京航空航天大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年9月16日
【申請(qǐng)日】2015年6月15日