CN114428233B - 基于多时间多分辨率的雷达目标轨迹检测方法 - Google Patents

基于多时间多分辨率的雷达目标轨迹检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多时间多分辨率的雷达目标轨迹检测方法，主要解决现有技术对于点迹数量较少、虚警点迹较多、目标运动轨迹难以被检测，目标点迹个数与空间分布的不确定性，不能完整检测出所有目标的问题。其实现方案是：接收目标点迹，并将所有点迹旋转后投影；从投影图中找出最佳轨迹段；通过多时间窗多分辨率多次检测得到不同时间窗‑分辨率下的轨迹段集合；将每个时间窗内轨迹段与第一个时间窗轨迹段匹配；将所有配对轨迹段中，其距离小于融合门限的轨迹段进行融合，得到融合后的完整轨迹。本发明不仅能在目标密集、测量值少、点迹数量与分布不尽相同的情况下完整检测出目标，而且能完整检测出转弯机动的目标轨迹，可用于目标识别。

Description

基于多时间多分辨率的雷达目标轨迹检测方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域,更进一步涉及一种雷达多类目标轨迹检测方法，可用于目标识别。
背景技术
伴随着现代雷达的高速发展，目标检测出现了若干新的问题。一是在雷达分辨率大于目标尺寸或者目标有多个反射点时，一个目标就会产生多个点迹；其次是探测环境问题，由于存在杂波产生的虚警点迹，与之相比目标点迹数量通常较少，在这种点迹数量较少、虚警点迹较多的情况下，目标运动轨迹难以被检测到；第三是在目标密集区域如高速路、机场附近等探测区域，目标密集的情况，需要对多个目标进行测量时，极易将相近目标检测为单一目标，从而产生目标轨迹合并。
佛山市智海星空科技有限公司在其所申请的专利文献“一种目标轨迹检测方法”(专利申请号：2015100296575，申请公布号：CN 104614716 A)中公开了一种目标轨迹检测方法，其先利用相参累积对目标回波进行徙动补偿，然后用非相参累积方法对目标回波进行进一步累积，从而实现对目标回波的有效的累积并达到对目标检测的要求。该方法存在的不足之处是，在杂波产生的虚警点迹较多、而目标点迹数量较少的情况下，目标运动轨迹难以被检测到。
重庆大学在其所申请的专利文献“一种基于联合检测量的单通道SAR动目标检测方法”(专利申请号：2013101725615，申请公布号：CN 103217677 A)中公开了一种基于联合检测量的单通道合成孔径雷达SAR动目标检测方法。其是基于SAR图像在方位频谱的划分获取子图像对应的子孔径，并结合二维自适应方法对不同子图像间在幅度和相位上的误差进行校正；再利用相邻子图像间协方差矩阵获得的第二特征值与独立归一化相位的联合检测量实现目标检测。该方法由于目标点迹个数与空间分布的不确定性，造成检测***难以通过调整参数完整的检测出所有目标。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于多时间多分辨率的目标轨迹检测方法，以提高在不同参数下的各类目标检测率。
本发明技术思路是，利用检测前跟踪思想，对多类目标在不同时间-分辨率窗中进行检测，再通过对所得目标轨迹片段进行融合，得到目标完整轨迹。
根据上述思路，本发明实现方案包括如下：
(1)通过雷达实时接收探测区域内设定时间段的点迹，每个点迹包括一维时间ti，二维空间信息(xi,yi)，构成最新点迹集合：{xi,yi,ti|i＝1,...,Ni,t1≤ti≤t2}，其中Ni表示[t1,t2]时间段内的所有点迹；
(2)对目标轨迹片段进行检测：
(2a)设时间窗内的目标运动轨迹近似于一条三维直线，其所产生的点迹沿着该三维直线分布，设三维方向合计Nv个，目标运动轨迹必定相近于Nv个三维矢量中的一个；
(2b)按照Nv个矢量分别对Ni个点迹进行旋转，将每一个三维矢量视为一个检测通道，得到各点迹(xi,yi,ti)旋转后的点迹
(2c)将x-y平面分为宽度为Δxy的NxNy个网格，把旋转后的点迹投影到NxNy个网格得到一张投影图，在该图中将每个点迹落入对应网格/>的票权加1，从Nv个检测通道的Nv个图中，找到在NxNyNv个单元格中投票数最多的网格，该网格所对应的点迹即为当前测量值集合中最优的轨迹段；
(2d)将每个网格的宽度Δxy作为图像分辨率，设检测门限为H，将最优轨迹段取出，并将其与检测门限H进行比较：
若最优轨迹段大于H，则该最优轨迹段为目标轨迹段，将已检测轨迹段的点迹从时间窗内的点迹段集合中去除，重复(2b)到(2c)操作；
否则，认为当前时间窗中符合分辨率为Δxy的轨迹段已被完全检测；
(2e)将去除目标轨迹段后的剩余点迹作为下一步输入；
(2f)使用多种时间长度不同的时间窗和多种网格宽度不同的分辨率对目标进行多次检测，得到每个时间窗-分辨率检测后的目标轨迹段集合{Mi|i＝1,...,m},其中m为时间窗-分辨率的总个数；
(3)关联融合目标轨迹段：
(3a)设第一个时间窗-分辨率检测得到的目标轨迹段集合M1为现存轨迹段,将其余m-1个时间窗-分辨率检测得到的目标轨迹段集合作为新的轨迹段；
(3b)将第一个新的轨迹段集合内的一个轨迹段与现存轨迹段集合M1内的每一个轨迹段两两组成配对，从每一对匹配对中找出其轨迹所对应时间重叠部分的两个点迹集合，用最优次模式分配算法得到这两个集合的距离sab即为该轨迹对的距离，在所有的配对中找出距离sab最小的一对配对方式即匹配成功；
(3c)重复(3b)操作，直到对第一个新的轨迹段集合内的所有轨迹段都匹配成功停止，得到第一个新的轨迹段集合内的所有匹配成功对；
(3d)设融合门限为P，将每一成功匹配对的距离sab与融合门限P作比较：
若sab<P，则利用新轨迹段更新现存轨迹的状态；
否则，将该新轨迹段设置为现存轨迹段，执行(3e)；
(3e)设未能成功融合次数门限为Q，将现存轨迹未能融合的次数与未能成功融合次数门限Q作比较：
若其大于Q，则认为该现存目标轨迹已经消失，将其设置为死亡轨迹；
否则，对该轨迹未融合次数加一,再将其与剩余时间窗-分辨率得到的目标轨迹段集合进行融合；
(3f)重复(3b)到(3e)共m-2次，得到所有新轨迹段融合后的完整的目标轨迹。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
第一，由于本发明在雷达***对目标检测时，先在不同时间-分辨率窗中进行检测，再对所得目标轨迹片段进行融合，克服了现有技术对目标检测时杂波产生的虚警点迹，对于点迹数量较少、虚警点迹较多、目标运动轨迹难以被检测到的缺点。使得本发明能在多个时间窗多个分辨率中进行多次检测，从包含较多虚警点的点迹中，正确检测出微弱目标。
第二，由于本发明在雷达***对参数不同的各类目标在复杂环境下检测时，利用多时间多分辨率的方法，克服了现有技术在雷达***对多类目标进行检测时，由于目标点迹个数与空间分布的不确定性，造成检测***难以通过调整参数完整的检测出所有目标，无法实现对参数不同的各类目标的良好检测的缺点，使得本发明能在多个时间窗多个分辨率中通过多次检测，完整的检测出各类目标。
附图说明
图1本发明的实现总流程图；
图2本发明中检测目标轨迹片段的子流程图；
图3本发明使用毫米波雷达对高速路汽车检测的效果图；
图4本发明使用对空脉冲雷达对飞机的检测效果图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的实施例和效果做进一步的详细描述。
参照图1，对实例的实施步骤如下：
步骤1.获取目标最新点迹，构成最新点迹集合。
设定探测区域，通过雷达实时接收探测区域内设定时间段内所有目标的点迹，每个点迹包括一维时间ti，二维空间信息(xi,yi)，构成最新点迹集合：{xi,yi,ti},其中i＝1,…Ni,Ni表示[t1,t2]时间段内的所有点迹，t1≤ti≤t2。
步骤2.检测目标轨迹段。
参照图2，本步骤的具体实现如下：
(2.1)设时间窗内的目标运动轨迹近似于一条三维直线，其所产生的点迹沿着该三维直线分布，设三维方向合计Nv个，目标运动轨迹必定相近于Nv个三维矢量中的一个；
(2.2)按照Nv个矢量分别对Ni个点迹进行旋转，将每一个三维矢量视为一个检测通道，得到各点迹(xi,yi,ti)旋转后的点迹
其中，ex为一个三维矢量中的x轴分量，ey为一个三维矢量中的y轴分量，et为一个三维矢量的时间分量；
(2.3)将x-y平面分为宽度为Δxy的NxNy个网格，把旋转后的点迹投影到NxNy个网格得到一张投影图，在该图中将每个点迹落入对应网格/>的票权加1，从Nv个检测通道的Nv个图中，找到在NxNyNv个单元格中投票数最多的网格，该网格所对应的点迹即为当前测量值集合中最优的轨迹段；
(2.4)将每个网格的宽度Δxy作为图像分辨率，设检测门限为H，将最优轨迹段取出，并将其与检测门限H进行比较：
若最优轨迹段大于H，则该最优轨迹段为目标轨迹段，将已检测轨迹段的点迹从时间窗内的点迹段集合中去除，重复(2.2)到(2.3)操作；
否则，认为当前时间窗中符合分辨率为Δxy的轨迹段已被完全检测，执行(2.5)；
(2.5)将剩余点迹作为下一步输入；
(2.6)使用多种时间长度不同的时间窗和多种网格宽度不同的分辨率对目标进行多次检测：
(2.6.1)设时间窗从长到短有M档，分辨率从高到低有N档,其中M，N均大于等于2：
(2.6.2)先按照短时间窗-高分辨率的方式重复(2.1)到(2.4)操作，再按照短时间窗-低分辨率的方式重复(2.1)到(2.4)操作；再按照长时间窗-高分辨率的方式重复(2.1)到(2.4)操作，再按照长时间窗-低分辨率的方式重复(2.1)到(2.4)操作，每一次操作都是将前一次检测后的剩余点迹作为后一次检测的输入，
(2.6.3)重复(2.6.2)直到使用完所有档时间窗与分辨率后停止检测，得到每个时间窗-分辨率检测后的目标轨迹段集合{Mi|i＝1,...,m},其中m为时间窗-分辨率的总个数。
步骤3.关联融合目标轨迹段，得到检测对象的完整轨迹。
(3.1)设第一个时间窗-分辨率检测得到的目标轨迹段集合M1为现存轨迹段,将其余m-1个时间窗-分辨率检测得到的目标轨迹段集合作为新的轨迹段；
(3.2)将第一个新的轨迹段集合内的一个轨迹段与现存轨迹段集合M1内的每一个轨迹段两两组成配对，从每一对匹配对中找出其轨迹所对应时间重叠部分的两个点迹集合，用最优次模式分配算法得到这两个集合的距离sab即为该轨迹对的距离，在所有的配对中找出距离sab最小的一对配对方式即匹配成功；
(3.3)重复(3.2)操作，直到对第一个新的轨迹段集合内的所有轨迹段都匹配成功停止，得到第一个新的轨迹段集合内的所有匹配成功对；
(3.4)设融合门限为P，将每一成功匹配对的距离sab与融合门限P作比较：
若sab<P，则利用新轨迹段更新现存轨迹的状态；
否则，将该新轨迹段设置为现存轨迹段，执行(3.5)；
(3.5)设未能成功融合次数门限为Q，将现存轨迹未能融合的次数与未能成功融合次数门限Q作比较：
若其大于Q，则认为该现存目标轨迹已经消失，将其设置为死亡轨迹；
否则，对该轨迹未融合次数加一,再将其与剩余时间窗-分辨率得到的目标轨迹段集合进行融合；
(3.6)重复(3.2)到(3.5)共m-2次，得到所有新轨迹段融合后的完整的目标轨迹。
本发明效果可通过以下实验效果作进一步描述。
一.实验的条件：
设雷达的测量值为具有时间空间信息的点迹，接收的雷达点迹中，雷达单帧检测率不低于50％，平均测量距离误差不大于目标间的最小距离。被探测目标运动具有规律性，如直线运动或者转向角小于15°每帧的拐弯机动运动。
二.实验的内容与结果分析：
实验一，基于上述实验条件，本发明采用毫米波雷达对高速路上行驶的汽车进行检测，结果如图3所示。其中：
图3(a)为950秒内在探测区域内驶入的汽车三维点迹图，可以看到存在大量密集的、速度各异的目标；
图3(b)为使用高分辨率网格进行目标轨迹检测得到不同时间窗内的目标轨迹段，点迹比较集中的目标轨迹段首先被检测出来；
图3(c)为将剩余点迹再使用低分辨率网格进行目标轨迹检测的目标轨迹段，点迹比较分散的目标在这一步便可以被检测到；
图3(d)是将图3(b)与图3(c)中不同时间窗中的轨迹段进行融合，所得的完整目标轨迹段，可以看出，虽然目标密集且点迹数量与分布不尽相同，但是绝大多数目标可以被完整检测出。
实验二，基于上述实验条件，本发明采用对空雷达对探测区域为半径400km的圆形区域的飞机进行检测，结果如图4所示。其中：
图4(a)为雷达所得探测区域内接收到的所有点迹，其中包括部分转弯目标，同时部分目标所得测量值较少，难以被检测；
图4(b)为高分辨率下的检测结果；
图4(c)为低分辨率下的检测结果；
图4(d)为经过轨迹段融合之后的结果，从图4(d)可见，虽然时间窗中检测的是轨迹段，但是经过轨迹段的关联与融合后，转弯机动的目标轨迹也可以被完整检测出来。
上述实验结果表明，本发明可以在目标密集且点迹数量与分布不尽相同的情况下，完整检测出绝大多数目标；并且测量值少、转弯机动的目标轨迹也可以被完整检测出来。

Claims (3)

1.一种基于多时间多分辨率的雷达目标轨迹检测方法，其特征在于，包括：
(1)通过雷达实时接收探测区域内设定时间段的点迹，每个点迹包括一维时间ti，二维空间信息(xi,yi)，构成最新点迹集合：{xi,yi,ti|i＝1,...,Ni,t1≤ti≤t2}，其中Ni表示[t1,t2]时间段内的所有点迹；
(2)对目标轨迹片段进行检测：
(2a)设时间窗内的目标运动轨迹近似于一条三维直线，其所产生的点迹沿着该三维直线分布，设三维方向合计Nv个，目标运动轨迹必定相近于Nv个三维矢量中的一个；
(2b)按照Nv个矢量分别对Ni个点迹进行旋转，将每一个三维矢量视为一个检测通道，得到各点迹(xi,yi,ti)旋转后的点迹
(2c)将x-y平面分为宽度为Δxy的NxNy个网格，把旋转后的点迹投影到NxNy个网格得到一张投影图，在该图中将每个点迹落入对应网格/>的票权加1，从Nv个检测通道的Nv个图中，找到在NxNyNv个单元格中投票数最多的网格，该网格所对应的点迹即为当前测量值集合中最优的轨迹段；
(2d)将每个网格的宽度Δxy作为图像分辨率，设检测门限为H，将最优轨迹段取出，并将其与检测门限H进行比较：
若最优轨迹段大于H，则该最优轨迹段为目标轨迹段，将已检测轨迹段的点迹从时间窗内的点迹段集合中去除，重复(2b)到(2c)操作；
否则，认为当前时间窗中符合分辨率为Δxy的轨迹段已被完全检测；
(2e)将去除目标轨迹段后的剩余点迹作为下一步输入；
(2f)使用多种时间长度不同的时间窗和多种网格宽度不同的分辨率对目标进行多次检测，得到每个时间窗-分辨率检测后的目标轨迹段集合{Mi|i＝1,...,m},其中m为时间窗-分辨率的总个数；
(3)关联融合目标轨迹段：
(3a)设第一个时间窗-分辨率检测得到的目标轨迹段集合M1为现存轨迹段,将其余m-1个时间窗-分辨率检测得到的目标轨迹段集合作为新的轨迹段；
(3b)将第一个新的轨迹段集合内的一个轨迹段与现存轨迹段集合M1内的每一个轨迹段两两组成配对，从每一对匹配对中找出其轨迹所对应时间重叠部分的两个点迹集合，用最优次模式分配算法得到这两个集合的距离sab即为该轨迹对的距离，在所有的配对中找出距离sab最小的一对配对方式即匹配成功；
(3c)重复(3b)操作，直到对第一个新的轨迹段集合内的所有轨迹段都匹配成功停止，得到第一个新的轨迹段集合内的所有匹配成功对；
(3d)设融合门限为P，将每一成功匹配对的距离sab与融合门限P作比较：
若sab<P，则利用新轨迹段更新现存轨迹的状态；
否则，将该新轨迹段设置为现存轨迹段，执行(3e)；
(3e)设未能成功融合次数门限为Q，将现存轨迹未能融合的次数与未能成功融合次数门限Q作比较：
若其大于Q，则认为该现存目标轨迹已经消失，将其设置为死亡轨迹；
否则，对该轨迹未融合次数加一,再将其与剩余时间窗-分辨率得到的目标轨迹段集合进行融合；
(3f)重复(3b)到(3e)共m-2次，得到所有新轨迹段融合后的完整的目标轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其中(2b)中得到各点迹(xi,yi,ti)旋转后的点迹表示如下：
其中ex为一个三维矢量中的x轴分量，ey为一个三维矢量中的y轴分量，et为一个三维矢量的时间分量。
3.根据权利要求1所述的方法，其中(2f)中使用多种时间长度不同的时间窗和多种网格宽度不同的分辨率对目标进行多次检测，实现如下：
(2f1)设时间窗从长到短有M档，分辨率从高到低有N档,其中M，N均大于等于2：
(2f2)先按照短时间窗-高分辨率的方式重复(2a)到(2d)操作，再按照短时间窗-低分辨率的方式重复(2a)到(2d)操作；再按照长时间窗-高分辨率的方式重复(2a)到(2d)操作，再按照长时间窗-低分辨率的方式重复(2a)到(2d)操作，每一次操作都是将前一次检测后的剩余点迹作为后一次检测的输入，
(2f3)重复(2f2)直到使用完所有档时间窗与分辨率后停止检测，得到每个时间窗-分辨率检测后的目标轨迹段集合{Mi|i＝1,...,m},其中m为时间窗-分辨率的总个数。
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