一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法 |
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申请号 | CN201410775618.5 | 申请日 | 2014-12-15 | 公开(公告)号 | CN104502907A | 公开(公告)日 | 2015-04-08 |
申请人 | 西安电子工程研究所; | 发明人 | 段芳芳; 张明; 周凯; 王伟; 唐尧; | ||||
摘要 | 本 发明 涉及一种机载雷达地面动静目标稳定 跟踪 方法,根据动、静目标特点,采用同时发射非线性调频和步进频 信号 分别对动、静目标进行检测。非线性调频信号主要用于检测动目标,步进频信号主要用于检测静目标。在雷达的一个扫描 帧 可以同时得到地面动目标和静目标的一次点迹。与传统的方法相比,本发明能够同时关注地面动目标和静目标,反应地面目标的整体态势,当目标由动到静或由静到动时能持续跟踪,保证地面动、静目标的连续稳定跟踪。 | ||||||
权利要求 | 1.一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法,其特征在于步骤如下: |
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说明书全文 | 一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法技术领域背景技术[0002] 机载雷达对地多目标跟踪与传统对空雷达相比存在明显差异,技术难度大。首先,机载雷达平台与目标间存在相对运动,目标跟踪不仅与目标的运动状态有关,而且还与载机自身的运动状态有关;其次,由于跟踪目标为地面目标,存在较强的地杂波背景,使雷达检测目标困难;最后,由于地面静止目标和运动目标、机动目标和非机动目标同时存在,使目标稳定跟踪难度显著增加。 [0003] (1)目标运动环境:空中目标运动在三维空间,而地面目标通常在小范围内可等效为二维运动,并且,对于在道路上运动的目标,在某阶段可等效为一维运动,直到遇到道路交叉点,此时其运动方向可能发生变化。另外地面目标的运动区域通常会受到较多的限制,例如恶劣的地形条件使得目标无法通过。虽然空中目标也会遇到山体等阻挡,但是它所受到的外部环境限制远远少于地面目标。 [0004] (2)目标运动特性:空中目标除直升飞机和飞艇外,均受到最小速度的限制,低于该限制的目标将无法正常运转,而地面目标则可以加速、减速、完全静止或者在一段时间内保持运动状态不变。因此地面目标运动的可变性要远高于空中目标。 [0005] (3)目标密集度:除非一些特殊情况,通常空中目标会保持一定的安全距离。而地面目标之间,可以以非常近的距离运动,静止时还可以一辆接一辆地停放,因此地面目标的密集度远高于空中目标。 [0006] (4)传感器检测概率:由于地形遮挡,传感器可能无法观测到地面目标,另外地面动目标指示(GMTI)存在最小检测径向速度(MDV),当目标静止或以较低速度运动时传感器无法检测,因此传感器的检测可能是不连续的。 [0007] (5)杂波:地面目标在杂波较为严重的环境中运动,目前采用的杂波抑制处理还无法达到接近理想的抑制效果,杂波的存在将导致检测概率的降低和虚警数目的增加。 [0008] 机载雷达在对地面目标探测时,需要同时关注地面动目标和静目标。传统的数据处理方法受处理水平和技术条件限制,通常将动目标和静目标分开处理,该方法不能充分反应地面目标的整体态势,尤其是当目标由动到静或由静到动运动时,会导致目标丢失。 [0009] 随着微电子技术发展,芯片处理能力不断提高,双核、多核CPU的不断出现和应用,限制多批次地面目标处理的硬件瓶颈消失,开发一种地面动静目标数据处理方法,保证地面目标动、静状态稳定跟踪成为可能。 发明内容[0010] 为了避免现有技术的不足之处,本发明提出一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法 [0011] 一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法,其特征在于步骤如下: [0013] 步骤2:分别进行动目标和静目标的一次点迹进行去旁瓣和加权凝聚处理; [0015] 步骤4:预测当前帧航迹的位置: 其中:和 分别表示当前帧航迹的位置,速度和加 速度分量; [0016] 步骤5:重复步骤1~步骤2,得到下一个点迹的凝聚点; [0017] 步骤6:以航迹的预测位置为中心,将落入波门内的量测数据和航迹相关联,得到相关组合; [0018] 如果量测数据没有落在任何一个航迹的波门内,以该数据建立一个新的航迹; [0019] 如果在航迹的波门内没有观测点,分两种情况: [0020] 情况1:当动目标航迹与所有动目标凝聚点都不相关,则进行两假设跟踪,得到相关组合; [0021] 假设1:目标未被检出,则将航迹按照之前的运动规律进行外推; [0022] 假设2:目标静止,则进行动目标航迹与静目标凝聚点之间的相关,如果有相关点,则用其进行航迹更新,如果没有相关点,则保持航迹原来的位置不动,速度为零; [0023] 情况2:当静目标航迹与所有静目标凝聚点都不相关,则进行两假设跟踪; [0024] 假设1:目标未被检出,则保持航迹原来的位置不动,速度为零,目标仍然静止; [0025] 假设2:目标转为运动,则进行静目标航迹与动目标凝聚点之间的相关,如果有相关点,则用其进行航迹更新,并估计航迹的速度,如果没有相关点,则保持航迹原来的位置不动,等待下一帧的相关,得到相关组合; [0026] 将所有动目标航迹和静目标航迹的相关组合按照下式参与运算,找到一个全局代价最小的最优分配,用其进行航迹的最终更新; [0027] a*(k)=arg mina(k)C(k|a(k)) [0028] 其中: [0029] [0030] 其中: [0031] c(k,m,n)是分配a(k,m,n)的代价值: [0032] 当情况1时:Φ(k,m,n)计算如下: [0033] [0034] 其中:m>0,n>0为测量与航迹相关;m>0,n=0为测量与已存在的航迹不相关,为虚警;m=01,n>0为假设测量1与航迹相关;m=02,n>0为假设测量2与航迹相关; [0035] Λ(k,m,n)是交互多模型估计的组合概率,v0是最小可检测速度,vr(k)是第k个扫描帧的径向速度(如果第k个扫描帧没有测量值则vr(k)是由第k-1个扫描帧预测得来)。假设速度服从高斯分布,则可以计算出P{|vr(k)|≥v0}和P{|vr(k)|<v0}; [0036] 虚警的空间密度λ为 [0037] 其中PFA是虚警概率,距离、方位、距离速度三维的测量精度分别为和 [0038] 当情况2时,Φ(k,m,n)计算如下: [0039] [0040] 情况2需要计算P{|vr(k)|=0}和P{|vr(k)|!=0}; [0041] 所述波门包括距离波门、方位波门、俯仰波门和多普勒波门; [0042] 步骤7、滤波:按照α-β-γ的滤波方法,对航迹进行滤波 [0043] [0044] [0045] 其中增益矩阵 观测矩阵H=[1 0 0]; [0046] 步骤8、航迹管理:当一条航迹多次没有观测点造成多次外推时,将航迹删除;重复步骤1~步骤8,进行动静目标稳定跟踪。 [0047] 所述距离波门20~50m。 [0048] 所述方位波门1.5~2.5度。 [0049] 所述俯仰波门2~4度。 [0050] 所述多普勒波门3~6个。 [0051] 本发明提出的一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法,根据动、静目标特点,采用同时发射非线性调频和步进频信号分别对动、静目标进行检测。非线性调频信号主要用于检测动目标,步进频信号主要用于检测静目标。在雷达的一个扫描帧可以同时得到地面动目标和静目标的一次点迹。 [0053] 图1:为目标动-静-动运动的速度曲线 [0054] 图2:为目标动-静-动运动的轨迹曲线,方框为目标静止的位置[0055] 图3:为目标静-动-静运动的速度曲线 [0056] 图4:为目标静-动-静运动的轨迹曲线,方框为目标静止的位置[0057] 图5:为载机NED与载机视线坐标系的关系示意图 [0058] 图6:为两假设跟踪的相关流程 具体实施方式[0059] 现结合实施例、附图对本发明作进一步描述: [0060] 雷达数据处理,主要针对的是空中目标和海上目标,而地面目标机动性强、杂波干扰大、目标种类多、同一范围内目标遮挡等影响因素较多,对目标的检测、归并、凝聚、建航都提出了更高的要求。需要在以往雷达数据处理方法的基础上,针对地面目标特点,提出一种适合强机动目标,并且能同时对动静目标稳定跟踪的方法。即对图1~图4四幅图,目标由动到静再到动,或者目标由静到动再到静,都能稳定跟踪。 [0061] 根据动、静目标特点,采用同时发射非线性调频和步进频信号分别对动、静目标进行检测。非线性调频信号主要用于检测动目标,步进频信号主要用于检测静目标。在雷达的一个扫描帧可以同时得到地面动目标和静目标的一次点迹。 [0062] 1)两假设跟踪方法 [0063] 两假设跟踪方法的基本思路是,当一个目标在本帧无观测点时,按照两种假设分成两个分支,最后在全部相关分配中找到一组最优分配来更新目标。 [0064] 情况一: [0065] 当一个运动目标在某一帧没有检测时,有两种可能性,一种是由于环境或检测门限的设定,导致目标未被检出,另一种是由于目标速度过小,小于最小可检测速度,无法通过动目标检测检出,目标出现在静目标检测中。 [0066] 情况二: [0067] 当一个静止目标在某一帧没有检测时,有两种可能性,一种是由于环境或检测门限的设定,导致目标未被检出,另一种是由于目标转为运动,离开了之前的位置,目标出现在动目标检测中。 [0068] 针对以上两种情况,都可以采用两假设跟踪方法。 [0069] a)目标运动和测量模型 [0070] tk时刻目标的状态值为 [0071] [0072] 其中x(tk)和y(tk)分别为笛卡尔坐标系x,y轴的位置, 和 分别为x,y轴的速度。 [0073] 目标的状态模型为 [0074] X(tk)=F(tk)X(tk-1)+Γ(tk)v(tk-1) (2) [0075] 其中F是状态转移矩阵,Γ是激励矩阵,v(tk-1)是过程噪声。 [0076] tk时刻测量向量包含距离、方位和距离速度即多普勒信息。 [0077] [0078] 其中W(tk)是测量噪声向量。 [0079] b)两假设跟踪方法的原理 [0080] 两假设跟踪方法要解决的主要问题是,第k帧的测量值M(k)和第k-1帧的航迹T(k-1)的最优归属问题。最优就是实现测量和航迹之间的全局相关代价最小。 [0081] 定义一个二进制分配变量a(k,m,n), [0082] [0083] 令a(k)为分配的全集,则 [0084] [0085] 其中M(k)是动静目标检测测量值的总数,N(k-1)是航迹的个数。 [0086] 包含第一种假设测量的分配a(k,01,n)表示由于未检测到,航迹Tn(k)与任何一个测量M(k)都不相关。 [0087] 包含第二种假设测量的分配a(k,02,n),在情况一表示由于目标静止或径向速度小于最小可检测速度导致航迹Tn(k)与M(k)中任何一个动目标测量都不相关;在情况二表示由于目标运动离开了原来的位置导致航迹Tn(k)与M(k)中任何一个静目标测量都不相关。 [0088] 分配a(k,m,0)表示测量m与任何一个已存在的航迹都不相关(假定它是一个虚警点)。* [0089] 我们的目的是找到一个最优分配a(k),它能使得全局相关代价最小,即* [0090] a(k)=arg mina(k)C(k|a(k)) (6) [0091] 其中 [0092] [0093] 其中c(k,m,n)是分配a(k,m,n)的代价值。 [0094] [0095] 情况一: [0096] [0097] 其中m>0,n>0为测量与航迹相关;m>0,n=0为测量与已存在的航迹不相关,即虚警;m=01,n>0为假设测量1与航迹相关(由于PD<1);m=02,n>0为假设测量2与航迹相关(由于最小可检测速度限制)。 [0098] Λ(k,m,n)是交互多模型估计的组合概率,v0是最小可检测速度,vr(k)是第k个扫描帧的径向速度(如果第k个扫描帧没有测量值则vr(k)是由第k-1个扫描帧预测得来)。假设速度服从高斯分布,则可以计算出P{|vr(k)|≥v0}和P{|vr(k)|<v0}。 [0099] 虚警的空间密度λ为 [0100] [0101] 其中PFA是虚警概率,距离、方位、距离速度三维的测量精度分别为和 [0102] 情况二: [0103] [0104] 情况二需要计算P{|vr(k)|=0}和P{|vr(k)|!=0}。 [0105] c)两假设跟踪的限制条件 [0106] (a)确认。一个测量只可能与一个航迹相关,且必须满足 [0107] [0108] γ是确认门限, 是预测测量值,Sm(tk)是协方差。 [0109] (b)一对一的限制。一个航迹最多与一个测量相关,而假设航迹可以与任意多个测量相关。一个测量最多分配给一个航迹,而假设测量(m=01或m=02)可以分配给多个航迹。 [0110] (c)非空相关。假设测量不能分配给假设航迹。 [0111] d)状态更新 [0112] 情况一: [0113] 假设在第k帧没有测量来更新航迹,则从k-1帧到k帧预测得到航迹的状态和协方差P(k|k-1)。径向速度服从均值为 方差为Pr(k|k-1)的高斯分布。如果航迹与假设测量1(未检测到)相关,那么目标当前时刻的状态估计是前一扫描帧的预测值。如果航迹与假设测量2(最小可检测速度限制)相关,那么目标的位置保持不动,速度为零。 [0114] 情况二: [0115] 假设在第k帧没有测量来更新航迹,则无论航迹与假设测量1(未检测到)相关,还是与假设测量2(目标转为运动)相关,都保持目标的位置不动,速度为零。 [0116] 具体实施方式: [0117] 1)同时发射非线性调频和步进频信号,得到地面动目标和静目标的一次点迹; [0118] 2)目标凝聚处理 [0119] 分别进行动目标和静目标一次点的凝聚处理,都包括去旁瓣和加权凝聚两步。 [0120] ●去旁瓣 [0121] 先划定一个距离和速度的范围,对于在这个范围内的点进行幅度比较,幅度差别过大的点认为是旁瓣,将其删除。 [0122] [0123] ●幅度加权 [0124] 由于雷达波束在连续扫描时,波束波瓣有一定宽度,至少有好几个脉冲连续扫到目标,每个脉冲都对应一个方位值,同一目标被捕捉到多次,多次捕获目标时的方位值都不同,这就造成了方位角的分裂程度较大。因此需要把一次扫描中同一目标的多个点迹凝聚成一个点迹。 [0125] 将同时划定在距离、方位、俯仰和多普勒四维波门内的点共M个,进行幅度加权。 [0126] 第i帧的第j个凝聚点的距离为: [0127] [0128] 其中,M为四维波门内的一次点数,r(k)为第k个一次点的距离,F(k)为第k个一次点的幅度,ri(j)为第i帧的第j个凝聚点的距离。 [0129] 3)建航 [0130] 将动、静目标的凝聚点建立备选航迹;采用基于两级Hough变换的航迹起始方法。 [0131] ●选取位移——时间作为参量,对相邻的两次量测做如下变换: [0132] [0133] 其中 [0134] [0135] 式中Nθ为参数θ的分割段数。 [0136] k=(vmax+αmaxT)/12为比例系数,vmax和αmax分别为目标的最大速度和最大加速度,T为采样周期。 [0137] 找到θn=θ0,(n=1,2,…,Nθ),使得Δρi[θn]=0。 [0138] ●第一级Hough变换 [0139] 先对xi和yi做基于运动状态的Hough变换。 [0140] 如果航迹满足 和 则认为该航迹可能为可靠航迹,如果不满足,则该航迹为虚假航迹,直接从备选航迹中删除。 [0141] ●第二级Hough变换 [0142] 由于在大于1km处,斜距ri与时间ti基本成线性关系,因此可以对斜距ri做基于运动状态的Hough变换,如果航迹满足 则该航迹可以被起始。 [0143] 4)下一帧一次点迹到来时,同样分别进行动、静目标的凝聚; [0144] 5)将前一帧备选航迹进行运动补偿,补偿到当前帧载机所在位置; [0145] 航迹的历史点迹向本帧的载机NED下变换包括两步(参照图5):(1)斜距补偿:斜距应当按照位移而非路程进行补偿。事实上,需要补偿的位移应当是载机在两帧之间相应时刻NED坐标系(对待补偿点迹而言)原点间的直线距离,再按照正弦定理计算当前载机NED下目标的斜距,该运算还得到了由载机位移引入的方位偏差。实际上,该位移计算办法是,将两帧起始时刻间所有惯导数据历次运动距离向该位移向量方向(由两帧起始时刻的偏航角决定)投影并求和。(2)方位补偿:需要分两步进行,点迹的方位值首先需要将两帧之间滤波后的偏航差角(对待补偿点迹而言,是相邻帧相应时刻NED的偏航角差值)减去,其次要将载机位移引入的方位偏差补偿掉。 [0146] 6)预测 [0147] 按照航迹的运动规律,预测当前帧航迹的位置; [0148] [0149] 其中 这里, 和 分别表示位置,速度和加速度分量。 [0150] 7)相关 [0151] 以航迹的预测位置为中心,设定距离、方位、俯仰和多普勒相关波门,将落入波门内的量测数据和航迹相关联,该量测数据可能是这个航迹对应目标的新观测,也可能是虚警,还有可能是一个新目标的起始,这些问题的最终确定等到获取更多的观测数据后再进行。如果量测数据没有落在任何一个航迹的波门内,则该数据直接产生一个新的航迹。如果在航迹的波门内没有观测点,则进行航迹外推。 [0152] 当动目标航迹与所有动目标凝聚点都不相关,则进行两假设跟踪。假设一目标未被检出,则将航迹按照之前的运动规律进行外推;假设二目标静止,则进行动目标航迹与静目标凝聚点之间的相关,如果有相关点,则用其进行航迹更新,如果没有相关点,则保持航迹原来的位置不动,速度为零。 [0153] 当静目标航迹与所有静目标凝聚点都不相关,则进行两假设跟踪。假设一目标未被检出,则保持航迹原来的位置不动,速度为零,目标仍然静止;假设二目标转为运动,则进行静目标航迹与动目标凝聚点之间的相关,如果有相关点,则用其进行航迹更新,并估计航迹的速度,如果没有相关点,则保持航迹原来的位置不动,等待下一帧的相关。 [0154] 将所有动目标航迹和静目标航迹的相关组合参与运算,按照公式6找到一个全局代价最小的最优分配,用其进行航迹的最终更新。 [0155] 8)滤波 [0156] 按照α-β-γ滤波方法,对航迹进行滤波。 [0157] [0158] [0159] 其中增益矩阵 观测矩阵H=[1 0 0]。 [0160] 9)航迹管理 [0161] 当一条航迹多次没有观测点多次外推时,将航迹删除。 [0162] 10)航迹新建 [0163] 未相关上的点迹,建立新的备选航迹。 [0164] 11)重复4)~10)。 |