一种基于环境态势分析的雷达目标跟踪方法
技术领域
本发明涉及雷达目标跟踪技术领域,特别是一种基于环境态势分析的雷达目标跟踪方法。
背景技术
水面船舶目标在不同区域呈现不同特征,有些区域船舶密集度低,而有些区域船舶密集度高,船舶密集度较低区域的目标跟踪处理较为简单,而密集度高的地区目标跟踪处理较为复杂,如内河航道或港口,由于船舶密集程度较高,船舶间经常会出现追越、会遇和交叉(汽渡区尤为明显)的情况。船舶在近岸航行或经过锚地边缘也会出现类似情况,给雷达目标跟踪提出了很高的要求。这些情况下,船舶的雷达视频回波会与其他船舶或岸边的固定物回波发生融合,形成一个回波。船舶的回波在与其他回波发生融合的过程中,很有可能有机动行为,这样会导致船舶的雷达回波在解融合的时候其航向航速已经发生改变,进而影响雷达目标跟踪处理过程,经常会出现误跟踪或者航迹丢失的情况,影响船舶的持续稳定跟踪。
因此,有必要将船舶的环境态势因素纳入船舶目标跟踪处理中,根据船舶目标不同的状态对目标实施不同的跟踪处理策略。
雷达目标跟踪的方法则有很多,具体包括如下几种。
1.Singer在上世纪70年代提出了的最近邻法,这是一种非常简单的数据关联方法,但在杂波环境下会产生很多错误关联。
2.Bar-Shalom在1975年提出了概率数据关联算法(PDA),该算法解决了杂波环境下的目标跟踪问题;随后他又提出了联合概率数据关联算法(JPDA),统计区域范围内的所有跟踪目标与量测目标回波间的所有可能的组合方式的联合事件,通过联合似然函数求解关联概率,较好的解决了密集目标的关联问题。
3.αβ滤波算法是一种简单的易于工程实现的常增益滤波方法,已被广泛应用于跟踪滤波器的设计过程。
4.IMM滤波算法也由Bar-Shalom提出,算法实行多个模型并行工作,模型间以概率矩阵进行转移,目标状态估计是多个滤波器共同决定,不需要机动检测,具备自适应能力,是目前机动目标跟踪的最有效算法。
如上所述,雷达目标跟踪中常用的几种关联滤波算法各有优劣,如最近邻法在杂波环境或密集目标情况下误关联率较高、JPDA算法随样本大小成指数增长的计算量问题、αβ滤波算法不适用于机动目标跟踪、.IMM滤波算法同样存在较大计算量等,单一的算法很难满足实际需要,如何有效利用这些经典算法,扬长避短,针对性的进行目标跟踪处理是提升雷达跟踪性能的一种途径。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,而提供一种基于环境态势分析的雷达目标跟踪方法,该基于环境态势分析的雷达目标跟踪方法能将雷达目标分级处理,为不同目标分配不同的跟踪处理策略,有利于提升船舶目标跟踪的准确性和稳定性。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
一种基于环境态势分析的雷达目标跟踪方法,包括如下步骤。
步骤1,极坐标扇区划分:将雷达极坐标系按方位等分为M个扇区,再把每个扇区都等距离划分为N个扇形格子,最终形成M*N个扇形格子。
步骤2,扇区驱动跟踪:获取雷达视频帧数据,并记录每个雷达视频帧数据的方位所在扇区;当相邻雷达视频帧数据跨越不同扇区后,驱动雷达跟踪模块将对目标跟踪扇区的数据进行跟踪处理。
步骤3,目标航迹判断:判断目标跟踪扇区内是否有雷达目标信息,若无则直接进行步骤5。
步骤4,目标环境态势分析:当步骤3中判断出扇区内具有雷达目标航迹时,进行目标环境态势分析;具体分析方法包括:
步骤41,环境态势分类:环境态势包括安全状态、预警状态和融合状态。
步骤42,目标环境态势分析:在雷达目标跟踪扇区,通过关联波门内目标航迹与点迹的映射关系,判断雷达目标当前所处的环境态势;雷达目标初始化为安全状态,随后在每一个扫描周期都会对雷达目标的环境态势进行分析,根据分析结果更新雷达目标的环境态势信息;其中,安全状态和预警状态间能互相切换,预警状态和融合状态能互相切换,但安全状态和融合状态间不能直接切换,需先切换到预警状态。
步骤43,跟踪处理策略选取:雷达目标在不同的环境态势下采用不同的目标跟踪处理策略;具体为:当雷达目标处于安全状态时,其状态相对稳定,根据***动态定位精度和最大加速度信息选用小关联波门,目标跟踪处理策略采用最近邻关联算法和IMM滤波算法进行跟踪处理;当雷达目标处于预警状态时,关联波门与安全状态一致,此时临近目标较多,目标跟踪处理策略采用JPDA和IMM滤波算法进行跟踪处理;当目标处于融合状态时,目标跟踪将采用IMM预推模式,保持融合前的IMM概率模型继续航向,但不进行数据关联,由于融合状态下其航行状态的不确定性增加,在目标解融合(即从融合状态切换至预警状态)时的关联波门的选取要充分考虑融合时间、最大加速度因素,故关联波门较大,解融合后进入预警状态,目标跟踪处理策略采用JPDA和IMM滤波算法进行跟踪处理。
步骤5,扇区驱动目标清理:目标跟踪扇区内目标关联滤波处理结束后,再对目标清除扇区内满足清除条件的雷达目标进行清除处理。
步骤6,扇区驱动目标建航:目标清除扇区处理完成后,对目标建航扇区内未关联到目标的点迹进行建航处理。
步骤7,重复步骤2至步骤6,直至程序终止。
步骤2中,雷达视频帧数据的记录方法为:提取雷达视频帧数据中的方位信息,根据方位信息确定当前雷达视频帧数据位于哪个扇区,选取正北向顺时针方向的第一个扇区为0扇区,扇区编号沿顺时针依次递增至M-1。
步骤2中,当接收到跨扇区的雷达视频帧数据后,会驱动不同扇区分别进行雷达目标跟踪处理、清除处理和建航处理,三种处理扇区的编号各不相同,跟踪处理扇区与当前扇区间隔最近,清除处理扇区次之,建航处理扇区最远。
在进行雷达目标跟踪处理时,以扇形格子为基本处理单元,选取跟踪处理扇区及与跟踪处理扇区相邻的另外两个扇区中与扇形格子相连的其他八个扇形格子组成“九宫格”形态,依次向远处辐射,“九宫格”中心为当前主处理扇形格子,其他八个为辅助参考格子。
本发明具有如下有益效果:本发明将极坐标系划分为等距离等方位的扇形区域,当雷达视频数据跨越既定方位后,驱动跟踪模块处理相应扇区的雷达目标数据,“九宫格”的处理机制可以有效降低JPDA算法的样本个数,降低计算量。再对雷达目标进行环境态势分析,将雷达目标环境态势归为三类,即安全状态、预警状态和融合状态,根据雷达目标的不同环境态势选择不同的跟踪处理策略。安全状态时目标周围无其他干扰项或干扰较少,直接使用较为简易的关联滤波逻辑,如最近邻+αβ滤波算法组合;预警状态时,雷达目标易出现回波融合的现象,影响航迹与点迹的关联匹配,故扇区格子内处于预警状态的航迹采用JPDA算法进行关联,而预警状态下的目标机动对跟踪产生的影响较大,故采用IMM滤波算法,提高对目标机动性的响应速度;一旦目标处于融合状态,目标航速航向即被锁定,目标进入预推模式。待目标满足解融合条件时,目标切换至预警状态,再采用预警状态的目标跟踪方法。通过上述一系列操作,简化了目标跟踪过程的,对于降低误跟踪率、提高***跟踪稳定性有很大的作用。
上述极坐标扇区的划分充分考虑了单周期内航迹与点迹关联的范围,关联时仅需利用当前格子和邻近格子内的点迹数据,因此航迹的关联范围被局限在以当前格子为中心的9个格子内,从设计上杜绝了全概率关联计算量***的可能性。
附图说明
图1显示了本发明一种基于环境态势分析的雷达目标跟踪方法的流程图。
图2显示了扇区分布示意图。
图3显示了跟踪处理九宫格示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示,一种基于环境态势分析的雷达目标跟踪方法,包括如下步骤。
步骤1,极坐标扇区划分:将雷达极坐标系按方位等分为M个扇区,再把每个扇区都等距离划分为N个扇形格子,最终形成M*N个扇形格子。
步骤2,扇区驱动跟踪,包括如下步骤。
步骤21,获取雷达视频帧数据。
步骤22,记录每个雷达视频帧数据的方位所在扇区,具体记录方法为:提取雷达视频帧数据中的方位信息,根据方位信息确定当前雷达视频帧数据位于哪个扇区,如图2所示,选取正北向顺时针方向的第一个扇区为0扇区,扇区编号沿顺时针依次递增至M-1。
步骤23,扇区驱动跟踪:当相邻雷达视频帧数据跨越不同扇区后,驱动雷达跟踪模块将对目标跟踪扇区的数据进行跟踪处理。具体跟踪处理方法为:驱动不同扇区分别进行雷达目标跟踪处理、清除处理和建航处理,三种处理扇区的编号各不相同,跟踪处理扇区与当前扇区间隔最近,清除处理扇区次之,建航处理扇区最远。
如图2所示,图中扇区4表示当前获取的雷达视频帧数据所在扇区,此时将驱动1扇区的跟踪处理,0扇区进行目标清除处理,M-1扇区进行目标建航处理。
如图3所示,在进行雷达目标跟踪处理时,以扇形格子为基本处理单元,选取跟踪处理扇区及与跟踪处理扇区相邻的另外两个扇区中与扇形格子相连的其他八个扇形格子组成“九宫格”形态,依次向远处辐射,“九宫格”中心为当前主处理扇形格子,其他八个为辅助参考格子。关联时仅需利用当前格子和邻近格子内的点迹数据,因此航迹的关联范围被局限在以当前格子为中心的9个格子内,从设计上杜绝了全概率关联计算量***的可能性。
步骤3,目标航迹判断:判断目标跟踪扇区内是否有雷达目标信息,若无则直接进行步骤5。
步骤4,目标环境态势分析:当步骤3中判断出扇区内具有雷达目标航迹时,进行目标环境态势分析。
具体分析方法包括:
步骤41,环境态势分类:环境态势包括安全状态、预警状态和融合状态。
步骤42,目标环境态势分析:在雷达目标跟踪扇区,通过关联波门内目标航迹与点迹的映射关系,判断雷达目标当前所处的环境态势;雷达目标初始化为安全状态,随后在每一个扫描周期都会对雷达目标的环境态势进行分析,根据分析结果更新雷达目标的环境态势信息。
不同环境态势间的切换需要满足一定的条件,以减少偶然因素造成的目标状态的频繁切换,根据对雷达目标的环境态势分析结果决定是否进行环境态势切换。其中,安全状态和预警状态间能互相切换,预警状态和融合状态能互相切换,但安全状态和融合状态间不能直接切换,需先切换到预警状态。
步骤43,跟踪处理策略选取:雷达目标在不同的环境态势下采用不同的目标跟踪处理策略;具体为:当雷达目标处于安全状态时,其状态相对稳定,根据***动态定位精度和最大加速度信息选用小关联波门,目标跟踪处理策略采用最近邻关联算法和IMM滤波算法进行跟踪处理;当雷达目标处于预警状态时,关联波门与安全状态一致,此时临近目标较多,目标跟踪处理策略采用JPDA和IMM滤波算法进行跟踪处理;当目标处于融合状态时,目标跟踪将采用IMM预推模式,保持融合前的IMM概率模型继续航向,但不进行数据关联,由于融合状态下其航行状态的不确定性增加,在目标解融合(即从融合状态切换至预警状态)时的关联波门的选取要充分考虑融合时间、最大加速度因素,故关联波门较大,解融合后进入预警状态,目标跟踪处理策略采用JPDA和IMM滤波算法进行跟踪处理。
步骤5,扇区驱动目标清理:目标跟踪扇区内目标关联滤波处理结束后,再对目标清除扇区内满足清除条件的雷达目标进行清除处理。
步骤6,扇区驱动目标建航:目标清除扇区处理完成后,对目标建航扇区内未关联到目标的点迹进行建航处理。
步骤7,重复步骤2至步骤6,直至程序终止。
以上详细描述了本发明的优选实施方式,但是,本发明并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明的技术构思范围内,可以对本发明的技术方案进行多种等同变换,这些等同变换均属于本发明的保护范围。