CN107356922A - 一种扩表辅助法解模糊的多重频雷达目标检测前跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种扩表辅助法解模糊的多重频雷达目标检测前跟踪方法,属于雷达目标检测与跟踪技术领域。本发明通过建立考虑量测和量化误差的多重频辅助扩展表,对多重频点迹进行解模糊,再利用检测前跟踪方法对杂波和噪声的抑制能力,对解模糊后的虚假点迹进行有效抑制,最终恢复目标真实航迹。其效解决了多重频体制下传统解模糊算法受余数定理应用条件限制导致的量测信息失配、检测前跟踪方法无法正确在模糊空间下对目标能量正确积累的技术问题,从而实现对多高重频雷达体制下目标的检测及跟踪。此外,本发明所使用的扩表辅助法可大幅降低解模糊所需的计算量。
Description
技术领域
本发明属于雷达目标检测与跟踪技术领域,特别涉及多高重频雷达解距离模糊和多帧联合积累技术研究。
背景技术
高PRF雷达具有良好的多普勒分辨率,能够得到在多普勒维上不模糊的量测值,但是观测的距离信息会高度模糊。在雷达***中常采用多重频工作的方式提高雷达测量的精度,同时对距离模糊问题进行求解。运用中国余数定理原理解模糊的算法时间复杂度高,其不仅要求各重频下进行求解的模糊距离两两互质,且未考虑各重频下所接收回波数据的量测和量化误差。因此,部分量测信息未能被正确解模糊,目标信息丢失严重,导致无法对目标实现正确跟踪;但若考虑各重频下对点迹解模糊所需的容许误差,则会产生虚假点迹,同样无法对目标进行精确跟踪。
检测前跟踪方法可利用目标回波间的相关性在多帧联合积累后对目标进行门限判决,可以实现对目标信号的增强和噪声杂波的抑制,抑制无关虚假点迹,增大信噪比。该技术可以有效避免因单帧处理不当导致的目标点迹丢失问题,改善对目标的检测性能。其中一种应用于雷达目标检测领域的经典方法是动态规划检测前跟踪方法,但该算法的量测模型是基于非模糊量测空间建立的,而高重频雷达体制下所接收到的量测信息距离高度模糊,回波数据无法反映目标的真实位置,因此不满足经典的动态规划检测前跟踪方法的假设,无法直接应用于高重频雷达。
在文献“A Modified DPA for Weak Target Detection via HPRF Radar,Radar(Radar)2011IEEE CIE International Conference on,vol.2,pp.1737-1740,2011”中通过使用前一时刻预测得到的目标速度对DP积累时的状态转移区域进行修正,以达到对不连续航迹进行值函数积累的目的,但此模型只建立在单重频模式下,且过于依赖对目标初始状态的准确预测,当场景内存在多个模糊目标时,无法有效进行跟踪;此外,由于其需要对目标下一时刻由于距离模糊而可能折叠到的区域进行等概率预判,因此算法复杂度高,不易于工程实现。在文献“A new maneuvering target tracking method for HPRF radars,IET International Radar Conference 2013,Xi'an,2013,pp.1-6.”中考虑了机动目标在高重频雷达体制下的跟踪问题,将脉冲间隔数及其增量作为目标离散状态的一个变量,通过建立交互多模型实现对模糊距离的求解以及目标状态的跟踪;但其需预先得到IMM的模型权重参数,且对脉冲间隔数的准确估计与否将严重影响该算法跟踪性能。
发明内容
本发明的发明目的在于:针对上述存在的问题,提供一种扩表辅助法解模糊的多重频雷达目标检测前跟踪方法,解决了传统解模糊算法处理计算代价高、有效真实量测信息少,无法有效恢复目标航迹的问题。
本发明的解决方案是先在雷达最大探测距离内对待解模糊距离单元进行扩展,考虑距离和方位解模糊所需容许误差,对多重频量测数据建立辅助扩展表,根据M/N准则(即对N重频解模糊,解模糊表格中,某一距离单元在距离误差单元Mr内有M个点被标记则认为该距离单元为目标的真实距离)恢复目标真实距离,得到无模糊量测平面;然后联合多帧扫描进行动态规划积累及门限判决,最后恢复出目标真实航迹。该方法有效解决了传统解模糊算法处理后量测信息失真的问题,从而实现了对多高重频雷达体制下目标的准确跟踪。
本发明的扩表辅助法解模糊的多重频雷达目标检测前跟踪方法,包括下列步骤:
基于每帧的量测数据积累动态规划值函数:
首先,对当前帧的量测数据Zk作低门限预处理,保留过门限的点的数据信息,并将未过门限的点的数据值置0,其中第k帧量测 表示第k帧第i个重频接收到的量测数据,i=1,…,N,N为雷达重频个数,且其中表示第k帧第i个重频下的距离单元编号m与方位单元编号n对应量测数据的幅度值;Nd分别表示第i个重频下的距离单元总数、方位单元总数;
然后,对低门限预处理后的量测数据Zk扩表辅助法解模糊:
初始化方位允许误差单元数Maz,在方位维对数据以Maz进行量化,量化后方位单元数为Waz,量化后第k帧第i个重频的数据平面为
初始化解模糊表格为全零平面,为一个二维矩阵,的每行代表一个重频,每列代表一个距离单元;
从中取N个重频在相同方位单元(即方位单元编号n相同)的待解模糊点迹,对各个重频下点迹的距离单元数在雷达最大探测距离内进行扩展,并标记解模糊表格中扩展后的距离单元,其余距离单元仍为0;
解距离模糊,输出无模糊量测:在解模糊表格中,若任意一列对应的距离单元在在距离误差单元数Mr(预设值)内至少有M个点被标记,则认为当前距离单元为目标的真实距离,其中M为预设判决阈值,即在解模糊表格的任意列m′的搜索范围内,若至少有M个点被标记,则将对应第m′列的距离单元标记为真实距离,其中第m′列的搜索范围为:第m′列及其Mr个近邻列;
由所有真实距离得到对应的无模糊量测其中表示无模糊量测;
最后,积累动态规划值函数:
用I(xk)表示目标状态xk对应的值函数,τ(xk)表示上一帧(即第k-1帧)所有可能转移到xk的目标状态集合,Ψ(xk)表示上一帧(即第k-1帧)的目标状态(即Ψ(xk)记录帧间目标状态转移关系),其中状态包括目标位置(距离、方位)及速度(距离向速度、方位向速度);
如果k=1,对每个目标状态对应的值函数赋初值,用各个目标状态对应的第一帧的无模糊量测(解模糊数据)的幅度值初始化该目标状态的值函数,即并令
如果2≤k≤K帧,则更新每个目标状态对应的值函数: 表示对应目标状态xk的第k帧的无模糊量测的幅度值;并更新目标Ψ(xk)为:其中,arg max表示输出使目标函数最大时自变量的值。
门限判决及航迹恢复,恢复目标航迹:
对观测的尾帧K的任意目标状态xk,如果有maxI(xK)>VT,其中VT为检测门限,则以作为对应尾帧K的观测时刻的估计状态,则利用Ψ(xK)记录的帧间状态转移关系恢复出目标状态xk对应的航迹若maxI(xK)<VT,则表示目标不存在。
通过上述步骤,完成对高重频PD雷达的解模糊以及目标检测跟踪的过程。
本发明的有益效果:本发明通过建立考虑量测和量化误差的扩表辅助法解距离模糊,使得尽可能多的模糊点迹能够成功解模糊,再联合多帧解模糊后的量测数据进行值函数的积累,门限判决后恢复出目标航迹,从而解决了在多高重频下对监测区域实现目标跟踪的问题。本发明的优点是解模糊过程简单、算法复杂度低,且同时利用检测前跟踪算法对解模糊阶段产生的虚假点迹进行有效抑制,而对具有运动特性的点迹进行能量积累,达到对目标航迹进行精确跟踪的目的。
附图说明
图1为本发明的流程图;
图2为本发明的算法示意图;
图3为扩表辅助法示意图,其中横坐标表示重频个数,纵坐标表示雷达最大探测范围内的距离单元数;
图4为各重频下对目标进行观测得到的运动轨迹;
图5为各重频下低门限CFAR(恒虚警处理)处理后点迹平面;
图6为解模糊后的目标跟踪结果与目标真实航迹的对比图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合实施方式和附图,对本发明作进一步地详细描述。
实施例
本发明主要采用仿真实验的方法进行验证,所有步骤、结论都在Matlab2013上验证正确。参见图1、2,本发明的具体实现过程包括下列步骤:
步骤1:***参数初始化:
初始化***参数包括:雷达最大探测距离Rmax=2000;雷达重频个数N=3;各重频之比PRF1:PRF2…PRFN=401:431:457;各重频下的最大不模糊距离Ru1=401,Ru2=431,Ru3=457;观测总帧数K=6;雷达距离分辨力Δr=1;雷达方位分辨力Δaz=1;雷达在各个重频下距离维分辨单元个数雷达在最大探测距离下距离维分辨单元个数为Nmax=2000;雷达方位维分辨单元个数Naz=50;利用蒙特卡洛仿真实验计算出检测门限VT=13.3250;当前帧数k=1;
步骤2:从雷达接收机读取第k帧量测
第k帧第i个重频接收到的量测数据为 其中i表示重频编号,m表示距离单元编号,表示第k帧第i个重频距离单元编号m与方位单元编号n对应量测数据的幅度值;
步骤3:对接收到的数据作低门限预处理,保留过门限的点的数据信息,并将未过门限的点的数据值置0。
步骤4:扩表辅助法解模糊:
步骤4.1、初始化方位允许误差单元Maz=2,在方位维对数据以Maz进行量化,量化后方位单元数为Waz,量化后第k帧第i个重频的数据平面为
步骤4.2、扩展待解模糊点迹:
初始化解模糊表格C3×2000为全零平面,C3×2000为一个二维矩阵,行数代表各个重频,列代表距离单元数;初始化距离误差单元数Mr=1;初始化n=1;
步骤4.3、解距离模糊,输出无模糊量测:
取N个重频在相同方位单元数的待解模糊点迹,对各个重频下点迹的距离数在雷达最大探测距离内进行扩展,并标记解模糊表格中扩展后的距离数,其余仍为0;
根据M/N准则,即对N重频解模糊,解模糊表格中,某一距离单元在距离误差单元Mr内有M个点被标记则认为该距离单元为目标的真实距离;即对C3×2000任一距离单元m′(m′=1,…,Nmax),解模糊时对应的搜索范围为:[m′-Mr,m′+Mr],例如Mr=1,每次搜索范围包括3个距离单元,如图3所示,解模糊结果为:若搜索范围内[m′-Mr,m′+Mr]有至少M个点被标记则认为距离单元m′为目标的真实距离,即当搜索范围内的灰色背景个数大于或等于M时,则认为其为真实距离。对于C3×2000的第一个和最后一列,则分别通过补上Mr列全0来构成对应的搜索范围,例如图3中的第1和Nmax列,则分别补上一列全0来搜索,其实质等价于:若m′=1,则对应的搜索范围为:[m′,m′+Mr];若若m′=Nmax,则对应的搜索范围为:[m′+Mr,m′]。
步骤4.4:若n<Waz,令n=n+1,返回步骤4.3;
若n=Waz,输出当前第k帧无模糊数据Z'k,其中表示无模糊量测;
步骤5:积累动态规划值函数:
I(xk)表示目标目标状态xk对应的值函数,τ(xk)表示第k-1帧所有可能转移到xk的目标目标状态集合,目标状态xk对应的上一帧目标目标状态表示为Ψ(xk);
如果k=1,对每个目标状态对应的值函数赋初值,用各个目标状态对应的第一帧解模糊数据的幅度值初始化该目标状态的值函数;
如果2≤k≤K帧,更新每个目标状态对应的值函数:
值函数的更新关系为:目标状态xk对应的上一帧目标状态Ψ(xk)为:其中,arg max表示输出使目标函数最大时自变量的值。得到的各重频下对目标进行观测得到的运动轨迹如图4所示。
步骤6:如果k<K,令k=k+1,返回步骤2;否则,执行步骤7;
步骤7:门限判决及航迹恢复,恢复目标航迹:
对第K帧的任意目标状态xk,如果有maxI(xK)>VT,其中VT为检测门限,则以作为K帧的观测时刻的估计目标状态,则利用Ψ(xK)记录的帧间目标状态转移关系恢复出目标状态xk对应的航迹若maxI(xK)<VT,则宣布目标不存在。得到的点航迹平面如图5所示。
通过上述步骤,可以在得到高重频PD雷达中的目标无模糊航迹,如图6所示。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,本说明书中所公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换;所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以任何方式组合。
Claims (1)
1.一种扩表辅助法解模糊的多重频雷达目标检测前跟踪方法,其特征在于,包括下列步骤:
基于每帧的量测数据积累动态规划值函数:
对当前帧的量测数据Zk作低门限预处理,保留过门限的点的数据信息,并将未过门限的点的数据值置0,其中第k帧量测 表示第k帧第i个重频接收到的量测数据,i=1,…,N,N为雷达重频个数,且其中表示第k帧第i个重频下的距离单元编号m与方位单元编号n对应量测数据的幅度值;Nd分别表示第i个重频下的距离单元总数、方位单元总数;
对低门限预处理后的量测数据Zk扩表辅助法解模糊:
初始化方位允许误差单元数Maz,在方位维对数据以Maz进行量化,量化后方位单元数为Waz,量化后第k帧第i个重频的数据平面为
初始化解模糊表格为全零平面,为一个二维矩阵,的每行代表一个重频,每列代表一个距离单元;
从中取N个重频在相同方位单元(即方位单元编号n相同)的待解模糊点迹,对各个重频下点迹的距离单元数在雷达最大探测距离内进行扩展,并标记解模糊表格中扩展后的距离单元,其余距离单元仍为0;
解距离模糊,输出无模糊量测:在解模糊表格的任意列m′的搜索范围内,若至少有M个点被标记,则将对应第m′列的距离单元标记为真实距离,其中M为预设判决阈值,第m′列的搜索范围为:第m′列及其Mr个近邻列,Mr为预设的距离误差单元数;
由所有真实距离得到对应的无模糊量测其中表示无模糊量测;
若当前帧为观测首帧,则初始化当前帧的每个目标状态xk对应的值函数I(xk)的初始值为以及初始化上一帧的目标状态Ψ(xk)的初始值为0,其中表示对应目标状态xk的第k帧的无模糊量测的幅度值;
若当前帧不是观测首帧,则基于上一帧的值函数I(xk-1)更新当前帧的每个目标状态xk对应的值函数并更新目标Ψ(xk)为:其中,τ(xk)表示上一帧所有可能转移到目标状态xk的目标状态集合,arg max表示输出使目标函数最大时自变量的值;
门限判决及航迹恢复,恢复目标航迹:
对观测的尾帧K的任意目标状态xk,如果maxI(xK)>VT,则以作为对应尾帧K的观测时刻的估计状态,并基于Ψ(xK)记录的帧间状态转移关系恢复出目标状态xk对应的航迹,其中VT为检测门限。
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