第7 期陳唯實等:基于鳥類目標散射特性分析的雷達探鳥實驗
大,而目標22 和23 可能屬于假目標。如果設置
更高的噪聲抑制條件,比如設定更高的閾值或進
行更多次的腐蝕處理,則在排除假目標的同時也
會降低系統探測小目標的能力;如果設置較低的
噪聲抑制條件,比如設定較低的閾值或進行較少
次的腐蝕處理,則在提高系統探測能力的同時也
會引入較多的“虛警”目標。表3 列出了降低“漏
警率”后提取的飛鳥目標信息,該處理過程中閾值
設定為130 ,形態學處理采用2 次腐蝕和1 次膨
脹,帶“ 3 ”的為新發現的目標。較之于表2 ,在新
發現的6 個目標中,目標2 、目標16 和目標18 出
現在水面上,其屬于飛鳥目標的概率較大,由于其
RCS 較小,若閾值設定較高則不易識別而導致
“漏警”;目標26 、目標27 和目標29 出現在水庫
北岸的樹林中,屬于假目標的概率較大,若閾值設
定較低則導致“虛警”。
表3 降低“漏警率”后提取的飛鳥目標信息
Table 3 Information of flying bird targets with lower
missing alarm rate
目標序號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
在工程應用中,本實驗系統的“漏警率”和“虛
警率”在可以接受的范圍內,一般不會影響系統的
正常工作。當然,要準確區分飛鳥目標與假目標,
將“漏警率”和“虛警率”同時限制在更低的水平,
一方面可以采用311 節的方法,通過提取飛鳥目
標軌跡確定飛鳥目標,因為飛鳥目標會在連續幾
幀圖像中出現而形成軌跡,而假目標只會隨機地
出現在某幀圖像中;另一方面,可以引入基于數據
關聯的多目標跟蹤算法,在初步識別的基礎上對
飛鳥目標進行跟蹤。成熟的雷達探鳥系統往往首
先設定較低的噪聲抑制條件,通過犧牲“虛警率”
實現低“漏警率”,再通過跟蹤算法將“虛警率”恢
復到低水平[13 ] 。
4 結論與展望
雷達探鳥實驗系統的性能同時取決于兩方
面:一方面是雷達的探測能力,選用探測能力更強
和分辨率更高的雷達能夠在更遠距離上探測到
RCS 更小的飛鳥目標;另一方面是基于現有數據
的飛鳥目標識別與跟蹤算法,為提高算法的識
別率,就要設定較低的閾值,同時也會引入大量
的假目標,優良的跟蹤算法可以在跟蹤小目標
的同時排除假目標。作為本文工作的繼續,將
基于數據關聯技術的多目標識別跟蹤算法應用
于雷達探鳥是今后的工作重點,其目的就在于
實現在噪聲環境中,同時跟蹤未知數目的多個
目標,使系統在實現低“漏警率”的同時保持低
“虛警率”。
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