一種基于Hough變換的多維參數(shù)的檢測(cè)前跟蹤方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)是一種基于化U曲變換的多維參數(shù)的檢測(cè)前 跟蹤方法，特別適用于雷達(dá)多目標(biāo)的識(shí)別與軌跡跟蹤。
【背景技術(shù)】
[0002] 雷達(dá)回波信號(hào)通常是伴有各種噪聲和雜波的，包含有多個(gè)目標(biāo)的回波信號(hào)更是復(fù) 雜和難W辨識(shí)。傳統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別方法是先進(jìn)行檢測(cè)，通過單一口限處理后，然后再做跟蹤。 簡(jiǎn)化跟蹤處理數(shù)據(jù)的同時(shí)也忽略了很多潛在的有用信息，對(duì)于信噪比小且運(yùn)動(dòng)特征明顯的 目標(biāo)容易被舍棄。因此，相關(guān)學(xué)者提出TBD算法。
[0003] B.D.Carlson，E.D.Evans和S.L.Wilson等首次將Hou曲變換應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè) 中，提出了基于化U曲變換的T抓算法。CHENJ.等在此基礎(chǔ)上提出了一種修正的化U曲變 換，W解決起始航跡慢W及計(jì)算量大的問題。Garvanov等提出了一種更適合于處理雷達(dá)實(shí) 測(cè)數(shù)據(jù)的化rlar化U曲Transrform，直接應(yīng)用雷達(dá)得到的距離-角度信息進(jìn)行變換處理。
[0004] 上述基于化U曲變換的T抓方法及其改進(jìn)方法能有效的預(yù)估與跟蹤目標(biāo)的運(yùn)行軌 跡。但是，當(dāng)雷達(dá)回波信號(hào)較弱、回波特征參數(shù)比較發(fā)散時(shí)，就容易出現(xiàn)預(yù)估航跡偏離實(shí)際， 無(wú)法有效跟蹤目標(biāo)；當(dāng)雷達(dá)回波包含有多個(gè)相似的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則容易出現(xiàn)相似目標(biāo)的軌跡 丟失；當(dāng)修改判斷限值使其具備更好的區(qū)分性能時(shí)，可能就會(huì)多出一些虛假航跡。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明將多維度特征參數(shù)綜合判斷、多層次的濾波處理融 合到檢測(cè)前跟蹤算法中，提出了一種基于化U曲變換的多維參數(shù)的檢測(cè)前跟蹤方法。在該 方法中，首先使用寬容限的檢測(cè)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行鎖定，然后針對(duì)比較發(fā)散的目標(biāo)進(jìn)行 濾波處理，得到相對(duì)凝聚的點(diǎn)跡，再進(jìn)行TBD參數(shù)空間的能量積累，當(dāng)積累達(dá)到限值后，對(duì) 目標(biāo)進(jìn)行軌跡輸出，同時(shí)更改檢測(cè)的容限和濾波器的參數(shù)，使得跟蹤軌跡能更好的貼近實(shí) 際的目標(biāo)航跡。
[0006] 本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是；一種基于化U曲變換的多維參數(shù)的 檢測(cè)前跟蹤方法，包括W下步驟：
[0007] 步驟1 雷達(dá)為中也，建立x-y平面直角坐標(biāo)系，確定目標(biāo)航跡在該坐標(biāo)系中的 起始位置，并將目標(biāo)的速度W及目標(biāo)距雷達(dá)的距離和目標(biāo)相對(duì)于X方向角度作為初次檢測(cè) 結(jié)果，并按檢測(cè)時(shí)間序列依次進(jìn)行檢測(cè)，并從第3次檢測(cè)開始，根據(jù)當(dāng)時(shí)的檢測(cè)結(jié)果，輸出 目標(biāo)的航跡；
[0008] 步驟2 ;在第n次檢測(cè)跟蹤中從第1個(gè)目標(biāo)開始直至第L個(gè)目標(biāo)，根據(jù)第n+1次 檢測(cè)提取的特征參數(shù)+ 0、5(" + 0和C(" + 1)和口限Amax、Bmax和Cmax進(jìn)行判決，其中 n> 3 ;
[0009] 步驟3;根據(jù)步驟2中的判決結(jié)果，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的其中某一特征 參數(shù)發(fā)散時(shí)，執(zhí)行步驟4,否則，執(zhí)行步驟5 ;
[0010] 步驟4 ;通過a目濾波器對(duì)發(fā)散的特征參數(shù)進(jìn)行濾波，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)跡凝聚；
[0011] 步驟5 ;對(duì)得到的目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行化U曲變換，并將變換后的參數(shù)空間下的參數(shù)做能 量積累；
[001引步驟6;在目標(biāo)未確定時(shí)增大判斷口限，當(dāng)目標(biāo)超過積累口限時(shí)，減小判斷口限， 并將更新的口限返回步驟2;
[001引步驟7 ;通過判斷口限的目標(biāo)，作為最終的檢測(cè)結(jié)果。
[0014] 所述第n次檢測(cè)結(jié)果為A(n)、B(n)、C(n)，表示第n次檢測(cè)跟蹤的L個(gè)目標(biāo)的距離、 速度、角度，
[001引其中，分別為第i個(gè)目標(biāo)的距離、速度、角度，L表示第n次提取到的 目標(biāo)數(shù)。
[0019] 所述步驟2中的判決過程為：
[0020] 第n+1次提取的特征參數(shù)+ ^、公和C(?+9分別為：
[0024]其中，L'表示第n+1次提取到的目標(biāo)數(shù)，A,,W、么+1,,、與W分別為第j個(gè)目標(biāo)的 距離、速度、角度；
[00幼將<5。心、/;,,心、與心與，非,+ 1)、房(" +1)、（^、("+。進(jìn)行相減，得到向量RA(n)，RB(n)和RC(n);
[002引在向量RA(n)、RB(n)和RC(n)中查詢最小值amin、bmin、Cmin和最小值對(duì)應(yīng)的位置P、q、S;
[0027] 具體判斷的執(zhí)行過程：
[0028] 步驟2. 1;如果
I則第n+1次提取的第P個(gè) 值對(duì)應(yīng)為第i個(gè)目標(biāo)，否則根據(jù)速度參量執(zhí)行步驟3. 2;
[0029] 步驟2. 2;如果
則第n+1次提取的第q個(gè) 值對(duì)應(yīng)為第i個(gè)目標(biāo)，否則根據(jù)角度參量執(zhí)行步驟3. 3 ;
[0030] 步驟2. 3 ;如果
則第n+1次提取的第S個(gè) 值對(duì)應(yīng)為第i個(gè)目標(biāo)；
[003。 其中和Cm"為距離、速度、角度對(duì)應(yīng)的判決口限；
[0032] 若上述判決都不滿足，則表明第n+1次提取的特征參數(shù)沒有與第i個(gè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)。
[0033] 所述步驟3中的判決方法為：
[0034] 如果第n+1次提取的特征參數(shù)中有多個(gè)特征參數(shù)對(duì)應(yīng)第n次檢測(cè)的同一個(gè)目標(biāo)， 則將多個(gè)特征參數(shù)的距離、速度、角度求取平均，作為該目標(biāo)的距離、速度、角度；
[003引如果第n+1次提取的特征參數(shù)中沒有對(duì)應(yīng)第n次檢測(cè)的目標(biāo)，則表明第n+1次提 取到新目標(biāo)，如果連續(xù)m次持續(xù)檢測(cè)到該目標(biāo)，則進(jìn)行跟蹤確認(rèn)，并作為檢測(cè)結(jié)果從軌跡中 輸出；
[0036] 如果第n次檢測(cè)結(jié)果沒有與第n+1次提取的特征參數(shù)相對(duì)應(yīng)，則表明第n次檢測(cè) 的目標(biāo)失跟，如果連續(xù)m次持續(xù)失跟該目標(biāo)，則進(jìn)行失跟確認(rèn)，并將該目標(biāo)從軌跡中剔除。
[0037] 所述步驟4中a目濾波的點(diǎn)跡凝聚過程為
[0038] 0 , (n+1) = 0 (n) + (0 (n+l)-0 (n))/k
[003引其中，0 (n)為第n次得到檢測(cè)的值，0 (n+1)為第n+1次提取值，k為濾波參數(shù)， 得到的0 '（n+1)就是濾波后的值。
[0040] 所述步驟5中的化U曲變換為：
[0041] A(i) =K(i) ?T(i)+A〇(i)
[004引通過目標(biāo)距離向量Aa)和時(shí)間向量T(i)，可W分別求得各個(gè)目標(biāo)的速度向量K(i)和起始距離Au(i)，從而在化(i)，Au(i))的參數(shù)空間下做能量的積累。
[0043] 所述步驟7完成后返回步驟1中按檢測(cè)時(shí)間序列依次進(jìn)行檢測(cè)步驟。
[0044] 本發(fā)明具有W下有益效果及優(yōu)點(diǎn)：
[0045] 1.本發(fā)明采用寬容限的檢測(cè)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行鎖定，避免雷達(dá)回波信號(hào)較弱、 回波特征參數(shù)比較發(fā)散時(shí)，預(yù)估航跡偏離實(shí)際，無(wú)法有效跟蹤目標(biāo)；
[0046] 2.本發(fā)明針對(duì)比較發(fā)散的目標(biāo)進(jìn)行濾波處理，得到相對(duì)凝聚的點(diǎn)跡，避免雷達(dá)回 波包含有多個(gè)相似的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在相似目標(biāo)的軌跡丟失現(xiàn)象；
[0047] 3.本發(fā)明根據(jù)判決更改檢測(cè)的容限和濾波器的參數(shù)，使得跟蹤軌跡能更好的貼近 實(shí)際的目標(biāo)航跡，并且消除虛假航跡；
[004引4.本發(fā)明提升雷達(dá)對(duì)多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢巧IJ、跟蹤和區(qū)分性能。
【附圖說(shuō)明】
[0049] 圖1為本發(fā)明的方法流程圖；
[0050] 圖2 (a)示出了雷達(dá)采集數(shù)據(jù)的原始波形包含兩個(gè)相對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的距離；
[0051] 圖2(b)示出了雷達(dá)采集數(shù)據(jù)的原始波形包含兩個(gè)相對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度；
[0052] 圖2(c)示出了雷達(dá)采集數(shù)據(jù)的原始波形包含兩個(gè)相對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的角度；
[0053] 圖2 (d)示出了雷達(dá)采集數(shù)據(jù)的原始波形包含兩個(gè)相對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的軌跡；
[0054] 圖3 (a)示出了單一特征參數(shù)"距離"的軌跡跟蹤；
[0055] 圖3化）示出了增加判斷"速度"特征參數(shù)的軌跡跟蹤；
[005引圖4(a)示出了基于Hough變換的檢測(cè)前跟蹤方法目標(biāo)的角度；
[0057] 圖4化）示出了基于化U曲變換的檢測(cè)前跟蹤方法目標(biāo)的軌跡；
[0058] 圖5(a)示出了本發(fā)明的檢測(cè)前跟蹤方法目標(biāo)的角度；
[0059] 圖5(b)示出了本發(fā)明的檢測(cè)前跟蹤方法目標(biāo)的軌跡。
【具體實(shí)施方式】
[0060] 下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。
[0061] 如圖1所示，為本發(fā)明流程示意圖。
[0062] 步驟1 ;初始化，W雷達(dá)為中也，建立x-y平面直角坐標(biāo)系，確定目標(biāo)航跡起始位置 (坐標(biāo)系中的坐標(biāo)），并將目標(biāo)的速度W及目標(biāo)距雷達(dá)的距離和目標(biāo)相對(duì)于X方向角度作為 初次檢測(cè)結(jié)果，并按檢測(cè)時(shí)間序列進(jìn)行每次檢測(cè)；
[0063] 步驟2;從第3次檢測(cè)開始，根據(jù)每次檢測(cè)結(jié)果，輸出L個(gè)目標(biāo)的航跡；其中，A(n)、 B(n)、C(n)表示第n次檢測(cè)跟蹤的L個(gè)目標(biāo)的距離、速度、角度信息。
[0064] A(n) = [a",a。，2,…，a。，J
[0065] B(n)=比"，b。，2,…，b。，J
[0066] C(n) = [c"，Cn，2，...，Cn，J
[0067] 步驟3 ;從第n次檢測(cè)跟蹤的第1個(gè)目標(biāo)開始循環(huán)直至第L個(gè)目標(biāo)，其中第i個(gè)目 標(biāo)的距離、速度、角度分別為a。，i、b。，;、C。，;。
[006引第n+1次提取的特征參數(shù)分別為J(n