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摘要: 针对城市场景中车辆目标分布状态随机，在检测过程中容易受到环境因素干扰等问题，提出一种将多角度合成孔径雷达(SAR)图像用于静止车辆目标提取的检测算法。在特征提取阶段，设计了一种适用于多角度图像上车辆目标的多尺度旋转不变的Gabor滤波器奇分量比例算子(MR-GOFRO)特征提取方法，对原有的GOFRO特征进行了滤波形式、特征尺度、特征方向、特征层次等4个方面的扩展，使其能够适应车辆目标在方向、尺度、形态等方面可能发生的变化。在图像融合阶段，设计了加权的非负矩阵分解(W-NMF)方法，根据特征质量调整来源于不同图像的特征权重，减少由于不同角度间相互干扰造成融合特征质量下降的现象。将该文所提出方法在不同的机载多角度图像数据集上进行验证，实验结果表明，该文提出的特征提取方法与同类方法相比，检测精度平均提升了3.69%；该文提出的特征融合方法与同类方法相比，检测精度提升了4.67%。Abstract: Vehicle targets in urban scenes have the characteristics of random distribution and can be easily disturbed by environmental factors during the detection process. Given the above issues, this paper proposes a detection method that utilizes multi-aspect Synthetic Aperture Radar (SAR) images for stationary vehicle target extraction. In the feature extraction stage, a novel feature extraction method called Multiscale Rotational Gabor Odd Filter-based Ratio Operator (MR-GOFRO) is designed for vehicle targets in multi-aspect SAR images, where the original GOFRO features are improved from four aspects—filter form, feature scale, feature direction and feature level. The improvement allows MR-GOFRO to adapt to possible variations in the target direction, scale, morphology, etc. In the image fusion stage, a Weighted-Non-negative Matrix Factorization (W-NMF) method is developed to adjust the feature weights from various images according to the feature quality. This method can reduce the quality degradation of the fusion features due to mutual interference between different aspects. The proposed method is verified on various airborne multi-aspect image datasets. The experimental results revealed that the feature extraction and feature fusion methods proposed in this paper enhance the detection accuracy by an average of 3.69% and 4.67%, respectively, compared with similar methods.
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Key words:
- Multi-aspect SAR /
- Vehicle target detection /
- Feature extraction /
- Feature selection /
- Image fusion
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1. 引言
海用雷达在对海上目标探测过程中易受海杂波影响，高海况、复杂气象条件下尤为严重。开展海杂波特性、海杂波抑制、海上目标检测跟踪与识别方法研究[1-5]，需要多种条件下的海杂波和海上目标回波实测数据，海军航空大学海上目标探测课题组于2019年提出一项“雷达对海探测数据共享计划”[6]，旨在利用X波段固态全相参雷达等多型雷达开展对海探测试验，获取不同海况、分辨率、擦地角条件下海杂波数据和海上目标回波数据，并同步获取海洋气象水文数据、目标位置与轨迹的真实数据，形成信息全记录的雷达试验数据集。
2020年度主要开展了3个方面的多次试验，包括目标雷达散射截面积(Radar Cross-Section, RCS)定标数据采集试验、不同海况海杂波与目标探测数据采集试验、海上机动目标检测跟踪数据采集试验。下面针对每个方面的试验进行介绍，并给出典型数据示例。
2. 目标RCS定标数据采集试验
目标RCS定标数据采集试验，主要是在海上投放定标体(不锈钢球，RCS为0.25 m2)，使其漂浮于海面以上，用船只拖拽定标体沿雷达径向慢速往返运动，在沿途部分位置点静止(漂浮)，雷达工作模式固定不变，采集试验全程的雷达与配合传感器数据。
如图1所示，试验期间，雷达架设地点为烟台养马岛试验点[6]，架高约为30 m。如图2所示，渔船用尼龙绳拖拽不锈钢球沿图1中所示的航线慢速运动。不锈钢球放置在4个泡沫塑料浮子上，使其完全浮于海面以上，如图2(d)所示，渔船与不锈钢球沿雷达径向的间距为100 m以上，且二者在方位上也错开一定的角度。渔船在设定海上航线的部分位置点(见图1所示航线中的黄色圆点)处静止(漂浮)，此时调整了雷达天线转速，采集多种转速条件下的雷达数据。试验期间海面状态如图2(f)所示，对应的气象水文数据如图3所示，红色原点与试验时段相对应，每15 min更新一次，综合判断海况等级为1级。
图 1 试验点及定标体运动轨迹示意图Figure 1. Experimental site and schematic diagram of calibration body’s trajectory
图 3 浪(有效波高、浪向、周期、浪速)和风(风向、风速)要素信息(红色标点对应试验时段)Figure 3. Wave (effective wave height, direction, period, speed) and wind (direction, speed) information (The red punctuation marks correspond to the experimental period)X波段试验雷达具体参数请见文献[6]，此处不再赘述。试验期间，定标体在较近距离时雷达工作于3 nm量程，脉冲重复频率(Pulsed Repetitive Frequency, PRF)为3 kHz；定标体在较远距离时雷达工作于6 nm量程，PRF为1.6 kHz。整个试验过程中，雷达主要工作于2 r/min的扫描速度，在目标静止(漂浮)时天线转速有所调整。雷达工作模式调整与采集雷达数据对应的情况，在与数据配套的数据记录表中有详细对照说明。由于雷达转速较慢，单次扫描周期的数据量大，这里仅给出了目标所在扇区的回波数据，示例数据如图4所示。
试验过程中，还同步获取了渔船的自动定位系统(Automatic Identification System, AIS)数据(MMSI: 413659899，见表1)，以及雷达视野内其他非合作船只目标的AIS数据。由于试验中所使用AIS设备自身原因，数据更新率为每次2～6 min，因此，AIS给出的位置信息与雷达给出的位置信息并不严格同步，在数据使用中可通过插值实现时空信息同步。
表 1 配试船只目标AIS数据示例Table 1. The sample AIS data of the experimental boat东经(°) 北纬(°) 时间 121.60965 37.47404 2020-07-08 09:10:00 121.61134 37.47551 2020-07-08 09:38:00 121.61275 37.476685 2020-07-08 09:40:00 121.61628 37.479015 2020-07-08 09:42:00 ··· ··· ··· 121.62507 37.48345 2020-07-08 13:50:00 121.62124 37.480255 2020-07-08 13:56:00 121.61803 37.4774 2020-07-08 13:58:00 3. 海杂波与目标探测数据采集试验
海杂波与目标探测数据采集试验，主要是采集不同海况等级条件下的海杂波数据、海上船只目标数据。此试验以天线凝视观测模式为主，采集不同方位下的雷达回波数据。
试验期间，雷达架设地点为烟台第1海水浴场试验点，如图5所示，架高约为80 m，在不同海况等级等环境下，调整雷达天线凝视的方位，凝视海面锚泊船只或航道浮标，采集几秒至几分钟时长不等的雷达凝视模式数据。采集数据时雷达工作量程为3 nm, 6 nm，对应的PRF分别为3.0 kHz, 1.6 kHz。
采集数据列表如表2所示。前7组数据均为天线凝视模式数据，由于采集数据期间，风速较大，雷达天线凝视方位随风有轻微偏移，具体偏移情况从雷达数据头中的“方位”信息位中可以得到；第8组数据为天线扫描模式数据，其中方位143°～274°范围内为发射屏蔽区，此区域内雷达发射静默。此外，扫描模式数据还有配套的AIS数据，但由于试验时海况等级较高，所有船只均回港避风，因此无运动目标，仅有锚泊的船只和航道浮标两类目标。
表 2 海杂波与目标回波数据列表Table 2. List of sea clutter and target echo data序号 数据类型 海况等级(级) 凝视方位(°) 脉冲个数 描述信息 1 海杂波 3～4 1.53 >104 4.84 km处有一个航道浮标 2 海杂波 3～4 42.18 >104 纯海杂波 3 海杂波 3～4 48.36 >104 近程为纯海杂波，6 km后有岛屿回波 4 海杂波+目标 3～4 17.36 >104 2.778 km和4.115 km处有2个漂浮目标(船+航道浮标) 5 海杂波+目标 3～4 8.01 >104 2.81 km和4.16 km处有2个漂浮强目标(2艘锚泊船只)，5.5 km后为岛屿回波 6 海杂波+目标 2 9.58 >104 小快艇，回波较强，距离8.15 km进入雷达视野而后离开，存在同频异步干扰 7 海杂波+目标 2 58.31 >104 3.86 km和7.15 km处有2个目标(船+岛屿) 8 海杂波+目标 3～4 扇区：257～360
0～1269个扫描周期 24 r/min扫描模式数据，有配套AIS数据 典型的海杂波数据、海杂波+目标数据如图6(a)—图6(d)所示，限于篇幅，这里仅给出两组实测数据的时域原始回波与多普勒谱。
4. 海上机动目标检测跟踪数据采集试验
海上机动目标检测跟踪数据采集试验，主要是利用小型快艇作为配试目标，沿预定航线运动，并在某些特定位置点进行机动，雷达工作于扫描模式，采集试验全程的雷达与配合传感器数据。
试验期间，雷达架设地点为烟台第1海水浴场试验点，架高约为80 m，如图5所示。雷达工作于6 nm量程、24 r/min的扫描模式，PRF为1.6 kHz。试验时间为14:32—15:18，共采集1186个连续扫描周期数据，雷达工作模式调整与采集雷达数据对应的情况，在与数据配套的数据记录表中有详细说明。典型试验数据示例如图7所示，试验期间风和浪要素数据如图8所示，有效波高为1 m左右，综合判断海况等级为3级。
图 8 浪(有效波高、浪向、周期、浪速)和风(风向、风速)要素信息(红色标点对应试验时段)Figure 8. Wave (effective wave height, direction, period, speed) and wind (direction, speed) information (The red punctuation marks correspond to the experimental period)配试目标为约10 m长小型快艇，如图9所示，沿预定航线行驶，示意图如图10所示，受海上航道来往船只影响，小快艇的实际航线与预定航线有偏差。快艇上安装了AIS设备，具体位置信息可查阅AIS数据(MMSI: 413659899)，如表3所示。此外，试验时还同步记录了雷达视野内非合作目标的AIS信息，可用作参考。
表 3 配试船只目标AIS数据示例Table 3. The sample AIS data for experimental boat东经(°) 北纬(°) 时间 121.4206 37.551258 2020-07-22 14:32:00 121.421776 37.553226 2020-07-22 14:34:00 121.4288 37.561104 2020-07-22 14:40:00 121.43016 37.559105 2020-07-22 14:42:00 ··· ··· ··· 121.43651 37.553654 2020-07-22 15:14:00 121.43177 37.54867 2020-07-22 15:16:00 121.4288 37.547638 2020-07-22 15:18:00 5. 总结
“雷达对海探测数据共享计划”2020年度完成了雷达目标RCS定标数据采集试验、不同海况海杂波与目标探测数据采集试验、海上机动目标检测跟踪数据采集试验3个方面的多次试验，获取了不同海况、目标以及雷达工作模式下的海杂波与目标回波数据，并同步获取了风和浪要素数据、目标AIS数据、可见光/红外数据等配合传感器数据。同时在试验过程中也发现了一些问题，例如目标AIS信息更新率过慢，导致将目标AIS数据作为真值数据使用时，与雷达数据存在严重的数据时空不匹配；可见光/红外设备数据在恶劣天气下获取图像不清晰或难以获取远距离目标图像；现有雷达在高海况、恶劣天气下天线凝视方位不稳定等问题，后续还需不断解决。
附录
X波段雷达对海探测实测数据的公开共享将依托雷达学报官方网站进行，试验数据于每次试验后上传至“数据/雷达对海探测数据”页面中(如附图1所示)，具体网址为http://radars.ie.ac.cn/web/data/getData?dataType=DatasetofRadarDetectingSea，数据将根据对海探测试验进度定期更新。
2020年度对海探测实测数据量巨大，因此截取具有代表性的试验段数据分3期发布，数据发布信息表如附表1所示。
第1期主要发布海杂波与目标凝视模式探测数据，分为两组，包括纯海杂波数据、海杂波+目标回波数据，数据量约17 GB；第2期主要发布雷达目标RCS定标试验数据，提供下载的数据为截取的配试船拖不锈钢球向雷达运动阶段的数据，数据量大于20 GB；第3期主要发布海上机动目标检测跟踪试验数据，提供下载的数据是截取的配试快艇沿图10所示航线中右上方第1个圆运动的数据，数据量不低于40 GB。
1 2020年度数据发布信息表1. Annual data release information table of 2020发布期号 试验日期 海况等级(级) 数据量(GB) 雷达天线
工作模式发射脉冲
模式目标位置
信息记录气象水文
数据1 2021.01.04～
2021.01.062～4 >10 凝视、扫描 模式2 有距离方位记录 有 2 2020.07.08 1～2 >20 扫描(2 r/min为主) 模式2 有船只AIS数据 有 3 2020.07.22 3 >40 扫描(24 r/min为主) 模式2 有船只AIS数据+5个航道浮标距离方位记录 有 注：① 所有雷达数据均为脉压后的I/Q复数据；② 发射脉冲模式2，对应每个重复周期雷达相继发射1个单载频脉冲和1个LFM脉冲；③ AIS数据更新周期较长，约2 min更新一次，与雷达目标数据率不匹配；④ 数据格式与2019年度第1期数据格式相同[6]。 -
图 4 LoG和高斯滤波器在SAR图像上的滤波效果对比
Figure 4. Comparison of the filtering effects of LoG and Gaussian filter on SAR image
图 6 直线模型下多角度图像的成像几何
Figure 6. The imaging geometry of multi-aspect images under near-linear flight model
图 10 真值图的生成过程示意图(以场景2为例)
Figure 10. The truth map generating process (Taking scene 2as an example)
图 14 舟山飞行实验数据集中不同场景的车辆目标检测结果
Figure 14. Vehicle detection results in different scenes in Zhoushan flight experiment dataset
图 15 MR-GOFRO尺度缩放功能增加前后，同一场景中车辆目标的检测结果
Figure 15. The vehicle detection results in the same scene before and after the addition of MR-GOFRO scaling step
图 16 MR-GOFRO方向调节功能增加前后，同一场景中车辆目标的检测结果
Figure 16. The vehicle detection results in the same scene before and after the addition of MR-GOFRO direction adjustment step
图 17 MR-GOFRO纹理信息保留前后，同一场景中车辆目标的检测结果
Figure 17. The vehicle detection results in the same scene before and after retaining MR-GOFRO texture information
图 18 场景2中使用不同检测方法所获取的实验结果
Figure 18. Detection results obtained by different methods in scene 2
图 19 不同图像数量条件下的检测结果
Figure 19. Detection results under different image quantity conditions
表 1 阳江飞行实验参数
Table 1. Yangjiang flight experiment parameters
实验参数 参数值 中心频率 9.6 GHz 带宽 3600 MHz 脉宽 15 μs 采样频率 4400 MHz 脉冲重复频率 3000 Hz 中心角度 65.5° 平台速度 83.04 m/s 平台高度 3605.44 m 场景中心纬度 21.88° 场景中心经度 111.97° 图像分辨率 1 m 
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表 2 阳江飞行实验多角度图像方位角度参数
Table 2. Aspect parameters in Yangjiang flight experiment
序列号 方位角度
(°)角度间隔
(°)角度范围
(°)角度1 40.8 0 0 角度2 32.6 8.2 8.2 角度3 22.6 10.0 18.2 角度4 11.0 11.6 29.8 角度5 0 11.0 40.8 角度6 –1.7 1.7 42.5 角度7 –14.1 12.4 54.9 角度8 –25.4 11.3 66.2 角度9 –34.9 9.5 75.7 角度10 –42.3 7.4 83.1
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表 3 舟山飞行实验参数
Table 3. Zhoushan flight experiment parameters
实验参数 参数值 中心频率 9.6 GHz 带宽 1200 MHz 脉宽 20 μs 采样频率 1400 MHz 脉冲重复频率 3000 Hz 中心角度 55.0° 平台高度 7000 m 平台速度 137.34 m/s 场景中心经度 29.97° 场景中心纬度 122.29° 图像分辨率 0.7 m
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表 4 舟山飞行实验多角度图像方位角度参数
Table 4. Aspect parameters of the multi-aspect images in Zhoushan flight experiment
序列号 方位角度(°) 角度间隔(°) 角度范围(°) 角度1 40.4 0 0 角度2 30.2 10.2 10.2 角度3 20.5 9.7 19.9 角度4 10.8 9.7 29.6 角度5 0.4 10.4 40.0 角度6 –10.0 10.4 50.4 角度7 –19.8 9.8 60.2 角度8 –28.9 9.1 69.3 角度9 –39.2 10.3 79.6
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表 5 实验中检测算法所选取的参数
Table 5. Detection experiment parameters
实验参数 参数值 MR-GOFRO尺度 12/15/19/24/30 MR-GOFRO方向 [0,π/2] [π/6,2π/3] [π/4,3π/4] [π/3,5π/6] NMF输出特征维数 12 车辆目标平均尺寸 13×26 检测窗口半径 12 车辆目标与检测窗口面积比 0.6 检测窗口步长 12 检测窗口采样点距离 6 检测窗口采样点数量 5
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表 6 阳江飞行实验数据集中不同场景车辆目标检测结果的衡量指标
Table 6. Indexes of vehicle detection results in different scenes in Yangjiang flight experiment dataset
序列号 精确率(%) 准确率(%) 漏警率(%) 虚警率(%) 场景1 85.40 93.49 6.97 6.32 场景2 72.49 94.11 11.39 5.07 场景3 71.36 97.57 8.00 2.11 场景4 72.50 96.48 5.07 1.76 场景5 82.79 89.63 10.13 7.88 平均值 76.90 94.25 8.31 4.63
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表 7 舟山飞行实验数据集中不同场景车辆目标检测结果的衡量指标
Table 7. Indexes of vehicle detection results in different scenes in Zhoushan flight experiment dataset
序列号 精确率(%) 准确率(%) 漏警率(%) 虚警率(%) 场景6 88.28 95.64 19.83 3.43 场景7 86.62 94.99 14.85 4.35 平均值 87.45 95.32 17.34 3.89
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表 8 MR-GOFRO改进前后的检测结果衡量指标
Table 8. Indexes of detection results before and after the MR-GOFRO improvements
检测
方法精确率
(%)准确率
(%)漏警率
(%)虚警率
(%)GOFRO(场景1) 85.40 93.49 6.97 6.32 GOFRO(场景7) 86.62 94.99 14.85 4.53 尺度缩放 59.21 83.76 20.68 5.31 方向调节 61.08 84.13 30.42 4.29 纹理信息 66.19 83.91 5.86 20.44
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表 9 不同方法检测结果的衡量指标
Table 9. Indexes of the detection results obtained by different methods
检测
方法精确率
(%)准确率
(%)漏警率
(%)虚警率
(%)方法1 66.96 89.00 28.50 8.31 方法2 71.37 93.06 18.52 5.13 方法3 60.89 89.89 21.18 8.29 方法4 72.92 84.59 13.95 5.64 方法5 68.28 90.01 9.15 10.11 本文方法 79.91 94.56 10.89 4.42
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表 10 不同图像数量条件下的检测结果衡量指标
Table 10. Indexes of detection results under different image quantity conditions
图像
数量精确率
(%)准确率
(%)漏警率
(%)虚警率
(%)处理
时间(s)1 80.90 82.56 43.17 5.98 9.08 2 75.83 84.02 30.56 9.63 62.28 4 80.20 89.72 11.67 10.56 100.81 6 82.79 89.63 10.13 7.88 146.98
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