用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法 |
|||||||
| 申请号 | CN201510048330.2 | 申请日 | 2015-01-30 | 公开(公告)号 | CN104569963A | 公开(公告)日 | 2015-04-29 |
| 申请人 | 中国科学院电子学研究所; | 发明人 | 吴世有; 谭恺; 陈洁; 方广有; | ||||
| 摘要 | 本 发明 提供了一种用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与 跟踪 的方法。该方法利用超宽带穿墙雷达一对 传感器 的回 波数 据对障碍物后的运动目标进行实时、准确的一维检测和跟踪，在一定程度上解决一维穿墙探测中由于回波不稳定带来的目标难以分辨及 定位 的问题。同时，由于可同时检测并跟踪障碍物后的多个运动目标，因而可有效解决超宽带穿墙雷达在传感器数量限制( 硬件 系统体积限制)和多目标探测能 力 之间的矛盾。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法，其特征在于，包括： |
||||||
| 说明书全文 | 用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法技术领域[0001] 本发明涉及超宽带雷达技术领域，尤其涉及一种用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法。 背景技术[0002] 脉冲式超宽带穿墙雷达是一种基于超宽带脉冲技术的短距离移动目标探测雷达，它通过发射超宽带窄脉冲信号，穿透一般的障碍物(如普通建筑物内的各类砖墙、钢筋混凝土墙等)，接收并分析回波信号，实时地为操作人员判断障碍物后运动目标(人)的存在并准确地提供目标的位置信息及其运动情况等，以达到对隐藏在障碍物后的运动目标进行非入侵式探测的目的，提高操作人员侦察与探测、态势感知等方面的能力。 [0003] 超宽带穿墙雷达根据其所使用的传感器(收发天线)不同的排列方式可以具备不同的探测能力。基于单传感器的穿墙雷达，可利用传感器接收的A-Scan回波，从中获取目标回波对应的时延，进而获得目标与雷达的径向距离等一维信息。这类具备一维探测能力的穿墙雷达，由于只使用一对传感器，因而具有体积小、重量轻、便于携带的特点，所以其又被称为便携式超宽带穿墙雷达。 [0004] 在穿墙雷达的实际使用中，往往会受到诸多来自其自身及外界不利因素的影响，比如雷达系统的随机热噪声，墙体介质及其分布的不确定性，探测环境中的多径效应等等，这些不利因素会对雷达回波造成严重干扰，直接导致便携式穿墙雷达对目标的定位出现不稳定的情况，给操作人员分辨目标、确定目标位置都带来了极大不便。 [0005] 另外，由于传感器数量过少，便携式穿墙雷达通常仅能有效跟踪一个运动目标，而当被测区域内出现两到三个运动目标时，其往往只能跟踪反射回波能量最强的一个目标，其余的目标则无法被有效探测到。可见，对收发传感器数量的限制，或者说对穿墙雷达便携性的较高要求，往往制约了超宽带穿墙雷达对多目标的探测能力。 [0006] 在实现本发明的过程中，申请人意识到：若能通过有效的检测手段将传感器A-Scan回波中所有可能是目标的位置都提取出来，进而再对不同位置的目标分别进行跟踪，则可在一定程度上解决上述由定位不稳定带来的问题，同时也可有效解决超宽带穿墙雷达在传感器数量限制和多目标探测能力之间的矛盾。因此，如何利用超宽带穿墙雷达单传感器的回波数据对障碍物后的多个运动目标进行实时、准确的一维检测并跟踪是本领域技术人员亟待解决的技术问题。 发明内容[0007] (一)要解决的技术问题 [0008] 鉴于上述技术问题，本发明提供了一种用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法。 [0009] (二)技术方案 [0010] 本发明用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法包括：步骤A：对超宽带穿墙雷达慢时n时刻的A-Scan回波数据r0(n)进行预处理操作得到回波数据r(n)；步骤B：由回波数据r(n)进行运动目标检测，得到n时刻的运动目标点迹p(n)，实现运动目标一维检测；步骤C：将n时刻运动目标所有可能的点迹p(n)与n-1时刻形成的各条稳定航迹STk(n-1)以及各条临时航迹TTl(n-1)进行关联匹配操作，得到n时刻各条稳定航迹STk的观测值yk(n)以及各条临时航迹TTl的观测值zl(n)，其中，k和l分别是稳定航迹和临时航迹的编号；步骤D：对n-1时刻的稳定航迹STk(n-1)和临时航迹TTl(n-1)进行航迹管理，包括航迹起始、航迹维持和航迹删除操作，形成n时刻的稳定航迹STk(n)和临时航迹TTl(n)；以及步骤E：将n时刻的各条稳定航迹STk(n)及其对应的观测值yk(n)输入交互多模型下的卡尔曼滤波器进行最优滤波，获得n时刻被测区域内各目标离雷达的距离估计值[0011] (三)有益效果 [0012] 从上述技术方案可以看出，本发明用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法具有以下有益效果： [0013] (1)利用超宽带穿墙雷达对传感器的回波数据对障碍物后的运动目标进行实时、准确的一维检测和跟踪，在一定程度上解决一维穿墙探测中由于回波不稳定带来的目标难以分辨及定位的问题； [0016] 图2所示为便携式穿墙雷达所采集到的一组原始实验数据(B-Scan)的灰度图，其中每道A-Scan已经过幅度归一化处理； [0017] 图3所示为图2结果经相邻对消后得到的运动目标回波，并且每道A-Scan已经过幅度归一化处理； [0018] 图4所示为图3运动目标回波经CFAR检测得到的所有时刻的目标点迹； 具体实施方式[0020] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号。附图中未绘示或描述的实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。另外，虽然本文可提供包含特定值的参数的示范，但应了解，参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值。 [0021] 本发明是一种用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法。令便携式超宽带穿墙雷达在慢时n时刻接收到的A-Scan回波信号为r(n)，本发明的主要目的是从回波信号r(n)中获得n时刻被测区域内所有运动目标与雷达径向距离的估计值。 [0022] 在本发明的一个示例性实施例中，提供了一种用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法。图1为根据本发明实施例用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法的流程图。如图1所示，本实施例包括： [0023] 步骤A：对便携式超宽带穿墙雷达慢时n时刻的A-Scan回波数据r0(n)进行预处理操作得到回波数据r(n)； [0024] 其中，该A-Scan回波数据r0(n)是由超宽带穿墙雷达一对收发传感器获取的，对其进行预处理的预处理操作因不同的雷达系统而异，一般包括累积平均、带通滤波、抖动去除、匹配滤波、包络检测等基本信号处理手段。 [0025] 本实施例中，预处理操作采用带通滤波和匹配滤波两项操作，即[0026] r(n)＝MF{BPF{r0(n)}} (1) [0027] 其中，BPF{}表示带通滤波操作，MF{}表示匹配滤波操作。 [0028] 需要说明的是，该预处理步骤的目的是是回波数据更加规整，处理难度更小，在本发明其他实施例中，该预处理步骤也可以省略。 [0029] 步骤B：由回波数据r(n)进行运动目标检测，得到n时刻的运动目标所有可能的点迹p(n)，实现运动目标一维检测； [0030] 该步骤B的超宽带穿墙雷达运动目标一维检测具体包括： [0031] 子步骤B1：由n时刻的回波数据r(n)与n-1时刻的回波数据r(n-1)逐点做差，得到n时刻的运动目标回波为r1(n)，即： [0032] r1(n)＝r(n)-r(n-1) (2) [0033] 子步骤B2：对运动目标回波r1(n)进行恒虚警(Constant False Alarm Rate，简称CFAR)检测，得到n时刻运动目标所有可能的点迹p(n)。 [0034] 步骤C：超宽带穿墙雷达多目标一维数据关联，即将n时刻运动目标所有可能的点迹p(n)与n-1时刻形成的各条稳定航迹(Stable Track，简称ST)STk(n-1)以及各条临时航迹(Temporary Track，简称TT)TTl(n-1)进行关联匹配操作，得到n时刻各条STk的观测值yk(n)以及各条TTl的观测值zl(n)，其中，k是稳定航迹的编号，即k＝1，2，...；l是临时航迹的编号，即l＝1，2，...； [0035] 本实施例中，稳定航迹指的是雷达探测范围内，被认为是真实运动目标所产生的、长时间保持跟踪的航迹；而临时航迹则是起始时间不长的、可信度不够高、有待进一步分辨的航迹。二者的关系是，当临时航迹在一段时间内连续存在目标点迹能够与之匹配，则认为该条临时航迹是由真实目标产生的，因而将其转化为稳定航迹并建立滤波方程对其进行跟踪，否则，该临时航迹被认为是由噪声点迹产生的而被删除，具体操作可参见步骤D航迹管理。 [0036] 该步骤C超宽带穿墙雷达多目标一维数据关联具体包括： [0037] 子步骤C1：以n-1时刻各条稳定航迹STk(n-1)的卡尔曼滤波器的距离预测值分别为中心建立一个宽度为d1的邻域Ak。以n-1时刻各条临时航迹TTl(n-1)的观测值分别为中心建立一个宽度d2的邻域Bl； [0038] 子步骤C2：对n时刻运动目标所有可能的点迹p(n)进行筛选，落在Ak(k＝1，2，...)的点迹p1k(n)为对应稳定航迹STk的关联点迹集合；落在Bl(l＝1，2，...)的点迹p2l(n)为对应临时航迹TTl的关联点迹集合；p(n)中的剩余点迹(未出现在任何Ak和Bl中的点迹)p3(n)被认为可能是新目标产生的点迹，用于新航迹的起始； [0039] 子步骤C3：若 则采用联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association，JPDA)算法将p1k(n)与对应的稳定航迹STk进行关联匹配操作，获得稳定航迹STk在n时刻的观测值yk(n)；若 则yk(n)即等于步骤C1中的 [0040] 子步骤C4：若步骤C2中的 则采用JPDA算法将p2l(n)与对应的临时航迹TTl进行关联匹配操作，获得临时航迹TTl在n时刻的观测值zl(n)；若 则不对该TTl做任何操作。 [0041] 需要说明的是，程序运行的初始时刻，即n＝1时，由于不存在任何航迹，因而整个步骤C被跳过而不执行；同样，在后续的运行过程中，若上一时刻(n-1时刻)程序运行结束后不存在稳定航迹或临时航迹，那么当前n时刻则跳过步骤C中的相应操作而不执行。例如，若n-1时刻运行结束后只存在临时航迹而没有稳定航迹，那么n时刻运行该步骤C时则跳过其中与稳定航迹相关的操作而不执行，只针对临时航迹进行处理。 [0042] 步骤D：超宽带穿墙雷达一维航迹管理，即对n-1时刻的稳定航迹STk(n-1)(k＝1，2，...)和临时航迹TTl(n-1)(l＝1，2，...)进行航迹管理，包括航迹起始、航迹维持和航迹删除等操作，形成n时刻的稳定航迹STk(n)和临时航迹TTl(n)； [0043] 该步骤D超宽带穿墙雷达一维航迹管理具体包括： [0044] 子步骤D1：对于全部稳定航迹中的稳定航迹STk，若其连续N1次出现的情况，则认为该稳定航迹对应的目标已离开被测区域而将其予以删除； [0045] 子步骤D2：对于全部临时航迹中的临时航迹TTl，若其出现 的情况，则认为该临时航迹是由噪声形成的而将其予以删除；若某条临时航迹TTl连续N2次出现的情况，则认为该临时航迹是由一个真实目标形成的而将其转变为一条新的稳定航迹用于跟踪该目标； [0046] 子步骤D3：将子步骤C2中的p3(n)内的各点迹分别作为一条新的临时航迹的起始点迹，即分别开启一条新的临时航迹。 [0047] 需要说明的是，程序运行的初始时刻，即n＝1时，由于不存在任何航迹，因而子步骤D1和D2将被跳过而不执行，直接执行子步骤D3进行航迹起始的操作；同样，在后续的运行过程中，若上一时刻(n-1时刻)程序运行结束后不存在稳定航迹或临时航迹，又或是未检测到任何点迹，那么当前n时刻则跳过步骤D中的相应操作而不执行。例如，若n-1时刻运行结束后只存在临时航迹而没有稳定航迹，那么n时刻运行该步骤D时则跳过子步骤D1而不执行，只执行子步骤D2、D3中的相关操作。 [0048] 步骤E：超宽带穿墙雷达一维跟踪滤波，即将步骤D中形成的n时刻的各条稳定航迹STk(n)及其对应的步骤C中的观测值yk(n)输入基于交互多模型(Interacting Multiple Model，简称IMM)的卡尔曼滤波器(Kalman Filter，KF)进行最优滤波，即可获得当前n时刻被测区域内各目标离雷达的距离估计值 预测值 及其他径向运动参数估计值，并将 输入步骤C中用于下一时刻对STk进行的关联操作。 [0049] 该步骤E超宽带穿墙雷达一维跟踪滤波具体包括： [0050] 子步骤E1：为步骤D中n时刻的各条稳定航迹STk(n)分别建立一个卡尔曼滤波器(Kalman Filter，简称KF)，该卡尔曼滤波器采用交互多模型(Interacting Multiple Model，简称IMM)方法建模，并利用子步骤C3中对应于STk(n)的观测值yk(n)进行最优滤波，即可获得n时刻被测区域内各目标离雷达的距离估计值 和其他径向运动参数估计值；以及n+1时刻被测区域内各目标离雷达的距离预测值 [0051] 这里，交互多模型建模方法包括匀速(Constant Velocity，简称CV)模型，辛格(Singer)模型和匀速水平转弯(Nearly Constant Speed Horizontal Turn，简称HT)模型；另外，这里的其他径向运动参数包括运动目标的径向速度、加速度等，可根据操作者的具体需求由卡尔曼滤波器选择输出这些参数的估计值。 [0052] 其中，将预测值 输入子步骤C1中用于下一时刻(n+1时刻)对稳定航迹STk进行的关联操作。 [0053] 子步骤E2：令n＝n+1，执行步骤A。 [0054] 需要说明的是，程序运行的初始时刻，即n＝1时，由于不存在稳定航迹，因而整个步骤E被跳过而不执行；同样，在后续的运行过程中，若上一时刻(n-1时刻)程序运行结束后不存在稳定航迹，那么当前n时刻则跳过整个步骤E中而不执行。 [0055] 图2所示为便携式穿墙雷达所采集到的一组原始实验数据(B-Scan)的灰度图。为了便于观看，图中每道A-Scan已经过幅度归一化的处理。图中横坐标表示慢时(单位是秒)，纵坐标表示快时，并已转换为距离值(单位是米)。所用穿墙雷达的中心频率为 1.6GHz，采样率为25GHz，单道A-Scan的采样点数为2048，即采样时窗约为82ns，所能探测到的最远距离约为12.3m(不穿任何障碍物的情况下)。实验场景中墙体为混凝土砖墙，厚度约为24.5cm，被测场景中有两个运动目标沿雷达径向来回行走。 [0056] 图3所示为图2中原始回波经过预处理操作后并经过相邻对消后得到的运动目标回波，并且每道A-Scan已经过幅度归一化处理。这里预处理操作包括带通滤波和匹配滤波两项，所选用的带通滤波器中心频率为1.6GHz，带宽为1.6GHz，阶数为5，匹配滤波器中所使用的参考回波为收发传感器对射时所接收到的信号。从中可以大致看到两个目标的运动情况。 [0057] 图4所示为图3运动目标回波经CFAR检测得到的所有时刻的目标点迹。图中“*”形点即为各时刻的目标点迹，从中可以比较明显地看到两条目标运动的轨迹，但是在检测结果中也出现了大量的虚假点迹。 [0058] 图5所示为图2原始数据经本实施例算法最终输出的目标距离随慢时变化的情况。图中“*”形点形成的轨迹反映1号目标运动的情况，“o”形点形成的轨迹反映2号目标运动的情况。可以看到，虚假点迹已被完全消除了，目标轨迹清晰稳定。 [0059] 可见，本发明利用CFAR检测方法对一维超宽带穿墙雷达的运动目标回波进行逐点检测，在保证虚警率恒定的前提下，将所有可能由运动目标产生的点迹都检测出来；利用JPDA算法将CFAR检测器输出的点迹与现有航迹进行匹配关联；对现有航迹进行管理，包括航迹起始、航迹维持和航迹删除等操作；对现有的稳定航迹进行基于IMM的KF滤波，获得被测区域内所有运动目标与雷达的径向距离等一维参数的最优估计值，实现了利用超宽带穿墙雷达单传感器的回波数据同时对多个运动目标进行一维检测和跟踪的目的。 [0060] 至此，已经结合附图对本实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本发明用于超宽带穿墙雷达运动目标一维检测与跟踪的方法有了清楚的认识。 [0061] 此外，上述对各元件和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换。 [0062] 综上所述，本发明利用超宽带穿墙雷达对传感器的回波数据对障碍物后的运动目标进行实时、准确的一维检测和跟踪，在一定程度上解决一维穿墙探测中由于回波不稳定带来的目标难以分辨及定位的问题，具有较高的推广应用价值。 [0063] 以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 |
||||||
