CN110865376A - 一种基于tbd的非直视拐角人体目标定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法，应用于隐蔽目标探测领域，针对现有的隐蔽目标定位存在的虚警率较高的问题，本发明首先通过脉冲压缩和非相干积累得到目标的距离像，然后假设第一积累帧上所有的距离单元对应的点均为目标所在的位置，记录下这些点的位置及其对应的幅度；接着计算这些点在下一帧的关联区域，选取关联区域中幅度最大的点的位置作为上一帧对应的目标点在下一帧最有可能出现的位置，并把该位置的幅度与上一帧对应位置点的幅度累加，重复该过程，积累到预先设定的周期数为止；最后提取得到的所有点对应的幅度积累结果的峰值，根据之前记录的位置进行回溯，在经过点迹平滑后，得到目标的真实位置。

Description

一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法
技术领域
本发明属于隐蔽目标探测领域，特别涉及一种非直视拐角场景下人体目标定位技术。
背景技术
城市环境下隐蔽目标探测技术主要利用建筑物对电磁波的反射，对非视距内的隐蔽目标进行检测、定位和识别，在反恐、公安执法、灾难救援等领域具有重大的应用价值。由于城市建筑拐角场景中存在大量光滑墙体，电磁波从发射雷达发射出去之后会在墙体表面进行一次或者多次反射后再经过目标反射回接收雷达，或者先打到目标，然后再反射到墙面，最后反射回接收雷达，导致雷达接收到的回波十分杂乱，从而增加了建筑拐角隐蔽目标探测困难。因此，如何在杂乱多径回波条件下实现对建筑拐角隐蔽目标的准确定位是一个值得研究的问题。
目前国内外对建筑拐角隐蔽目标的探测开展了许多研究，南京邮电大学提出了一种三步定位算法，以减小NLOS传播的影响，达到在NLOS传播环境下目标跟踪的理想定位精度。该方法需设置多个基站以实现目标的定位，且仅给出仿真结果，实测定位效果还有待验证。法国航空航天实验室针对拐角目标探测问题，提出了两种检测与定位的方法(K.Thaiet al.Detection-localization Algorithms in the Around-the-corner RadarProblem.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems.)，一种方法是联合处理多路径返回所提供的信息，另一种是不连贯地集成来自不同路径的信息，从而检测和估计NLOS目标位置。从其定位结果来看，虽然能检测出目标所在位置，但是同时会产生许多的虚假点，虚警率较高。以上这些算法在实际应用中还存在许多问题，多站点的设置会增大探测设备的复杂度，较高的虚警会产生许多虚假目标。因此，研究基于毫米波雷达的非视距拐角目标定位具有重要的价值。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种基于TBD(Track Before Detect，检测前跟踪)的非直视拐角人体目标定位方法，能够有效利用非直视拐角场景下电磁波的一次多径对目标进行定位，并降低二次以及高次多径带来的干扰。
本发明采用的技术方案为：一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法，包括：
S1、对采集到的非直视拐角场景下的雷达回波数据进行脉冲压缩和非相干积累；
S2、初始值设定，具体为：令初始状态为x轴和y轴二维方向上的位置信息，将第一帧观测数据的幅度值作为第一帧的幅度积累值；
S3、确定各帧对应的关联区域；
S4、幅度递归积累，具体为：根据当前帧的状态，以及对应的关联区域，对幅度进行积累；
S5、目标峰值提取，具体为：当积累到第N帧时，对幅度积累的结果进行峰值提取，得到目标的幅度递归积累结果；
S6、点迹回溯，具体为：根据步骤S5提取的峰值，回溯到步骤S4中所有积累帧中目标所在距离单元的位置，并计算这些距离单元对应目标的真实位置，得到目标点迹估计；
S7、对步骤S6得到的目标点迹估计进行平滑滤波，得到平滑后的目标点迹。
进一步地，步骤S3具体为：根据上一帧目标所在的距离单元确定下一帧目标可能出现的区域，该区域即为下一帧对应的关联区域。
更进一步地，所述关联区域通过目标的运动速度以及雷达帧间采样间隔确定。
进一步地，所述下一帧对应的关联区域为上一帧目标所在的距离单元与其前后一个距离单元组成的区域。
进一步地，步骤S4具体为：
A1、以上一帧在当前帧的关联区域内幅度最大的距离单元作为当前帧目标所在位置；
A2、将A1中确定的目标所在距离单元的幅度与上一帧该目标所在距离单元幅值相加，并记录当前帧目标所在距离单元。
本发明的有益效果：本发明提出的一种基于TBD的隐蔽目标定位方法，能够有效利用非直视拐角场景下电磁波的一次多径对目标进行定位，并降低二次以及高次多径带来的干扰，尤其当目标回波的一次多径幅度低于二次和高次多径时，提高了目标的检测概率，并降低虚警概率，大大提高了目标的定位精度。
附图说明
图1为基于TBD算法的非直视拐角人体目标定位算法流程图。
图2为关联区域确定过程。
图3为实测场景图。
图4为目标距离像。
图5为虚警率5.28％的定位结果。
图6为虚警率12.29％的定位结果。
图7为采用TBD方法的目标定位结果。
图8为采用TBD方法的目标定位误差。
图9为平滑后的定位结果。
图10为平滑后的定位误差。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图1-10对本发明内容进一步阐释。
如图1所示，本发明的实现过程包括以下步骤：
S1、对采集到的非直视拐角场景下的雷达回波数据进行脉冲压缩和非相干积累；
对预处理后的回波数据进行快时间傅里叶变换，得到脉冲压缩的结果。由于雷达信号的发射间隔是1ms，人体走动时在1ms内的移动距离可以忽略不计，因而假设1ms内目标不动，对128个周期的回波信号进行非相干积累，提高信噪比，有助于后续的处理，得到的距离像如图4所示，所述距离像为一个L×M的矩阵，L对应距离像上的距离维，M对应距离像上的时间维。
这里的预处理具体为：对采集到的数据进行去标志位，把不同通道间的数据分离开，以及消除固定目标的干扰，便于后续的处理。
S2、初始值设定，具体为：假设距离像上第一个积累周期上所有的距离单元都为目标的位置，记录所有的位置及其对应的幅度。令初始状态s(1)为x轴和y轴二维方向上的位置信息信息，记为s(1)＝(rx(1),ry(1))，rx(1)、ry(1)分别表示目标在x、y轴上的坐标，将第一帧观测数据的幅度值p(1)作为第一帧的幅度积累值f(1)，并将回溯函数Ψ1(s(1))初始化为(0,0)。
Figure BDA0002298189580000031
S3、确定各积累周期对应的关联区域；
设x轴和y轴方向上的目标最大速度分别为vxmax和vymax，雷达帧间采样间隔为T，关联区域确定过程如图2所示。
图中虚线的方框是由前一帧的结果得到的当前帧目标可能出现的区域，即关联区域Γ(s(n))，计算式如下：
Figure BDA0002298189580000041
实际应用时，由于人体目标正常走动时在一个积累帧内的移动距离很小，不会超过一个距离分辨单元，因此上一帧的目标在下一帧出现的位置为上一帧的位置正负一个距离单元内。例如上一帧目标在178距离单元上，那么下一帧目标应该出现在177～179这几个距离单元内。
S4、幅度递归积累，具体为：根据当前帧的状态，以及对应的关联区域，对幅度进行积累；
对于当前帧的状态s(n)，根据确定的关联区域大小，对幅度进行积累，并记录关联区域内幅度积累最大值对应的状态
Figure BDA0002298189580000042
选取上一帧在当前帧的关联区域内幅度最大的距离分辨单元，作为当前帧目标所在位置，记录距离单元位置，并将该距离单元的幅度累加到上一帧对应的距离单元的幅度上。例如上一帧目标在178距离单元对应当前帧关联区域内幅度最大的距离单元为179，则将当前积累周期第179距离单元的幅度加上一帧目标在178距离单元的幅度，并记录当前帧第179个距离单元代表的目标位置。
S5、目标峰值提取，具体为：当积累到第N帧时，对幅度积累的结果进行峰值提取，得到目标的幅度递归积累结果；由于实测时所得积累周期数目不多，所以在幅度积累时，对所有周期进行了幅度递归积累。对幅度积累的结果进行峰值提取，得到目标的幅度递归积累结果。一般设置N为20～25，对于积累周期较多的数据，可以设置每20帧积累检测一次，在下一个积累检测时，从S2重新开始。
S6、点迹回溯；
由步骤S5的提取结果，回溯到步骤S4记录的所有积累帧里面目标的距离单元的位置，计算这些距离单元对应目标的真实位置，完成定位。本发明的实测数据利用毫米波雷达进行测量，得到的回波信号利用MATLAB进行处理。利用传统恒虚警率方法的定位结果如图5、图6所示仍旧存在较多虚假目标，利用本发明TBD方法的定位结果如图7所示，可见本发明的方法能有效抑制虚假目标，定位误差如图8所示，本发明方法相比于恒虚警率方法的定位精度更高。
当n＝N-1,N-2,…,1时，根据下式回溯点迹：
Figure BDA0002298189580000051
得到的点迹估计为
Figure BDA0002298189580000052
S7、点迹平滑滤波
为了使点迹更加平滑，对步骤S6得到的点迹进行卡尔曼滤波，得到平滑后的点迹如图9所示，滤波后误差如图10所示，直接利用TBD的方法得到的定位结果，因为误差的存在，在理论路径上会有扩散，经过卡尔曼滤波平滑后，得到的点迹与理论路径更贴合，降低了扩散的现象，因而图9所示的结果比图7所示的结果与理论路径更吻合；对比平滑滤波前后的误差结果可以得知，平滑后得到的点迹更接近理论路径，即平滑处理后使得结果精度更高。
由于实际测量时，目标是持续走动的，无法精确地测量每个时刻目标的实际位置，所以计算定位误差时，本实施例图8与如图10所示计算的是定位结果偏移理论路径距离，
本发明采用TBD的方法对非直视拐角目标进行定位时，联合了多个积累周期对目标进行检测，大大提高了目标回波的信噪比，因而提高了目标的检测概率和定位精度。由实测结果可知，本发明不仅能在非直视拐角场景下有效地定位出目标，而且不会造成虚警和漏检，且通过验证，本发明的方法是正确有效的。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (5)

1.一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法，其特征在于，包括：
S1、对采集到的非直视拐角场景下的雷达回波数据进行脉冲压缩和非相干积累；
S2、初始值设定，具体为：令初始状态为x轴和y轴二维方向上的位置信息，将第一帧观测数据的幅度值作为第一帧的幅度积累值；
S3、确定各帧对应的关联区域；
S4、幅度递归积累，具体为：根据当前帧的状态，以及对应的关联区域，对幅度进行积累；
S5、目标峰值提取，具体为：当积累到第N帧时，对幅度积累的结果进行峰值提取，得到目标的幅度递归积累结果；
S6、点迹回溯，具体为：根据步骤S5提取的峰值，回溯到步骤S4中所有积累帧中目标所在距离单元的位置，并计算这些距离单元对应目标的真实位置，得到目标点迹估计；
S7、对步骤S6得到的目标点迹估计进行平滑滤波，得到平滑后的目标点迹。
2.根据权利要求1所述的一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法，其特征在于，步骤S3具体为：根据上一帧目标所在的距离单元确定下一帧目标可能出现的区域，该区域即为下一帧对应的关联区域。
3.根据权利要求2所述的一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法，其特征在于，所述关联区域通过目标的运动速度以及雷达帧间采样间隔确定。
4.根据权利要求3所述的一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法，其特征在于，所述下一帧对应的关联区域为上一帧目标所在的距离单元与其前后一个距离单元组成的区域。
5.根据权利要求2-4任意一项所述的一种基于TBD的非直视拐角人体目标定位方法，其特征在于，步骤S4具体为：
A1、以上一帧在当前帧的关联区域内幅度最大的距离单元作为当前帧内目标所在位置；
A2、将A1中确定的目标所在距离单元的幅度与上一帧该目标所在距离单元幅值相加，并记录当前帧目标所在距离单元。
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