第7 期陈唯实等:基于鸟类目标散射特性分析的雷达探鸟实验
大,而目标22 和23 可能属于假目标。如果设置
更高的噪声抑制条件,比如设定更高的阈值或进
行更多次的腐蚀处理,则在排除假目标的同时也
会降低系统探测小目标的能力;如果设置较低的
噪声抑制条件,比如设定较低的阈值或进行较少
次的腐蚀处理,则在提高系统探测能力的同时也
会引入较多的“虚警”目标。表3 列出了降低“漏
警率”后提取的飞鸟目标信息,该处理过程中阈值
设定为130 ,形态学处理采用2 次腐蚀和1 次膨
胀,带“ 3 ”的为新发现的目标。较之于表2 ,在新
发现的6 个目标中,目标2 、目标16 和目标18 出
现在水面上,其属于飞鸟目标的概率较大,由于其
RCS 较小,若阈值设定较高则不易识别而导致
“漏警”;目标26 、目标27 和目标29 出现在水库
北岸的树林中,属于假目标的概率较大,若阈值设
定较低则导致“虚警”。
表3 降低“漏警率”后提取的飞鸟目标信息
Table 3 Information of flying bird targets with lower
missing alarm rate
目标序号ρ/ m θ/ (°) n
1 78719 9814 28
2 3 77211 8410 9
3 75219 8318 22
4 64112 9218 12
5 59814 9118 23
6 61417 6813 27
7 57410 7410 72
8 55717 10018 14
9 72311 4319 39
10 98113 3110 18
11 53111 6916 36
12 53711 6518 20
13 55719 5813 48
14 61915 5016 11
15 74910 3819 36
16 3 73416 14015 8
17 86818 3110 9
18 3 64013 4016 5
19 74712 3211 33
20 37814 6917 23
21 38119 11917 11
22 34817 11419 12
23 74017 1915 23
24 24413 6817 14
25 83317 17814 19
26 3 87210 18010 5
27 3 90112 19114 15
28 59012 32819 17
29 3 71914 30514 11
在工程应用中,本实验系统的“漏警率”和“虚
警率”在可以接受的范围内,一般不会影响系统的
正常工作。当然,要准确区分飞鸟目标与假目标,
将“漏警率”和“虚警率”同时限制在更低的水平,
一方面可以采用311 节的方法,通过提取飞鸟目
标轨迹确定飞鸟目标,因为飞鸟目标会在连续几
帧图像中出现而形成轨迹,而假目标只会随机地
出现在某帧图像中;另一方面,可以引入基于数据
关联的多目标跟踪算法,在初步识别的基础上对
飞鸟目标进行跟踪。成熟的雷达探鸟系统往往首
先设定较低的噪声抑制条件,通过牺牲“虚警率”
实现低“漏警率”,再通过跟踪算法将“虚警率”恢
复到低水平[13 ] 。
4 结论与展望
雷达探鸟实验系统的性能同时取决于两方
面:一方面是雷达的探测能力,选用探测能力更强
和分辨率更高的雷达能够在更远距离上探测到
RCS 更小的飞鸟目标;另一方面是基于现有数据
的飞鸟目标识别与跟踪算法,为提高算法的识
别率,就要设定较低的阈值,同时也会引入大量
的假目标,优良的跟踪算法可以在跟踪小目标
的同时排除假目标。作为本文工作的继续,将
基于数据关联技术的多目标识别跟踪算法应用
于雷达探鸟是今后的工作重点,其目的就在于
实现在噪声环境中,同时跟踪未知数目的多个
目标,使系统在实现低“漏警率”的同时保持低
“虚警率”。
参 考 文 献
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