一种用于弱目标检测跟踪中的改进型动态规划方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于弱目标检测跟踪中的改进型动态规划方法，该方法使用于弱目标检测跟踪问题中，真实目标回波信号期望幅值未知情况下，相较于传统的动态规划检测跟踪算法，该方法利用同一真实目标信号幅值的稳定性，构造幅值差异评价函数作为能量积累，对传统动态规划过程中的数据预处理方式和能量积累步骤作出改进，减少了算法的临时空间，提高的处理结果的精确性，解决了传统动态规划检测跟踪算法在真实目标信号幅值期望此类先验信息未知时，无法进行能量积累的问题。
【专利说明】一种用于弱目标检测跟踪中的改进型动态规划方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种弱目标检测跟踪方法，尤其涉及一种用于真实目标幅值期望未知 条件下的的改进型动态规划方法。
【背景技术】
[0002] 目标检测跟踪是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，在军用、民用、医 学等方面具有重要意义。它从包含运动目标的图像序列中检测、识别并跟踪目标，并对其行 为进行理解和描述。检测前跟踪技术（TBD)技术，作为一类检测跟踪方法，其主要目的是为 了解决高杂波高噪声背景下弱目标的检测跟踪问题，通过积累多帧传感器得到的数据，并 对这些数据进行联合处理，使所得到的所有数据都能有效利用，在发现目标的同时，给出目 标的轨迹。根据算法实施的不同，TBD可以通过多种方法实现，比如基于动态规划TBD算法 (DP-TBD)，基于粒子滤波的TBD算法（PF-TBD)，基于Hough变换的TBD算法等。
[0003] 基于动态规划的TBD算法，本质上是穷举法的一种变形。该方法将目标所有可能 经历轨迹的观测值积累起来，在某一时间设立门限，当积累能量超过门限时，便宣布目标存 在，同时给出轨迹。该方法在门限检测前，先对目标所有可能的轨迹进行计算，所以在最后 一帧，当有轨迹积累能量大于门限值，该轨迹可以即时给出，达到宣布目标存在的同时，给 出目标轨迹。该方法基于一个假设：当沿着某条轨迹进行能量积累时，可以获得更大的积累 能量，则该轨迹更有可能是真实轨迹，换句话说，积累能量大的轨迹更有可能是真实轨迹。
[0004] 目前该方法在实现时，有两种值函数选取方案。
[0005] 1.对幅值本身进行积累。该方法基于假设：将幅值沿着真实目标轨迹积累会得到 更大的积累值。
[0006] 2.根据先验知识：真实目标回波幅值，构造先验似然函数，此似然函数在回波幅 值等于真实目标回波幅值时，取得最大值。
[0007] 其实施步骤为：
[0008] 1.从传感器得到的K帧信号中提取状态信息，包括方位，幅值等信息，对方位信息 进行离散化。
[0009] 2.根据目标的速度约束，确立有效状态转移范围。
[0010] 3.初始化，使用第1帧数据得到的状态信息对值函数和状态记录进行初始化，值 函数为第一帧所有候选状态的幅值或根据真实目标幅值确立的似然函数，状态记录为值函 数对应的状态方位。
[0011] 4.循环，从第二帧到第K帧，在前一帧状态的有效状态转移范围内选择局部幅值 最大的状态，将其幅值或先验似然函数作为值函数的积累，并将其方位记录在状态记录中。
[0012] 5.终止回溯，到了第K巾贞，根据特定的门限VT，如果某状态值函数大于VT，则认为 检测出目标，并根据状态记录进行回溯，得到估计轨迹。
[0013] 现有的基于动态规划TBD的不足之处在于：该方法在实际处理过程中需要对状态 空间做离散化处理，这样无疑会使目标方位的精确性受到影响。更重要的是，该方法需要真 实目标幅值方面的先验信息，如果直接对目标幅值进行积累，基于的前提是：将幅值沿着真 实轨迹积累会得到更大的积累值。如果对根据先验信息构造的似然函数进行积累，也需要 知道实际目标的幅值，并以此构造似然函数。但在实际检测跟踪问题中，真实目标的情况非 常复杂，其幅值可能是很小的，并且不一定是已知的。对于缺少先验知识，即真实目标幅值 未知的情况，现有的基于动态规划TBD技术无法进行检测跟踪。
【发明内容】
[0014] 本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种用于真实目标幅值未知情况下 的检测跟踪方法。
[0015] 为了实现上述的目的，本发明采取如下技术方案：一种用于检测跟踪问题中的改 进型动态规划方法，包括以下步骤：
[0016] (1)从多帧传感器回波的原始信息中提取出状态信息，包括方位和信号幅值。并对 每一巾贞候选状态编号。
[0017] (2)根据目标速度约束确定有效状态转移范围。
[0018] (3)利用状态信息构造值函数和状态记录并对其初始化，值函数初始化为0,状态 记录初始化为0。
[0019] (4)从第2帧到末帧，构造幅值差异评价函数，在当前帧的有效状态转移范围内， 寻找前一帧中，能使值函数取得最大值的状态，在状态记录中记录其编号。
[0020] (5)在末帧，根据设定的门限VT，找到满足值函数大于VT的候选状态，并根据状态 记录进行回溯。
[0021] (6)对得到的轨迹进行确认，剔除过短的轨迹，保留满足一定长度要求的轨迹。宣 布检测出目标，同时给出目标的跟踪轨迹。
[0022] 本发明的有益效果是，能够解决在先验信息不足即真实目标幅值未知情况下的检 测跟踪问题，对动态规划TBD加以改进，利用同一目标回波幅值的稳定性，在能量积累过程 中，对两个状态的幅值关系进行考虑。构造幅值差异评价函数，以此作为积累函数，确定估 计状态。并通过对候选状态编号的方式，减少该方法执行过程需要的临时空间，省去了传统 动态规划中状态方位的离散化步骤，使估计轨迹的方位更加精确。
【专利附图】
【附图说明】
[0023] 图1是本发明的流程图；
[0024] 图2是本发明中有效状态转移范围的示意图；
[0025] 图3是6帧回波数据图像示意图；
[0026] 图4是未经轨迹确认得到的估计轨迹示意图；
[0027] 图5是经过轨迹确认后最终得到的估计轨迹示意图。
【具体实施方式】
[0028] 本发明在先验信息不足即真实目标幅值未知的情况下，运用一种改进型动态规划 技术对目标进行检测跟踪。目标检测追踪方法的原理是：利用多获得的多帧传感器回波数 据，从真实目标幅值的稳定性考虑，构造幅值差异评价函数作为积累函数，积累值函数最大 的状态作为估计目标状态，将其记录。当积累值大于阈值，则判定目标存在，从状态记录中 对其进行回溯，可得大致的估计轨迹。确认轨迹后得到最终的估计轨迹。
[0029] 本发明用于目标检测跟踪中的改进型动态规划方法，包括以下步骤，具体参见图 1 :
[0030] 1.预处理，从多帧传感器回波的原始信息中提取出状态信息，包括方位和信号幅 值。并对每一巾贞候选状态编号。
[0031] 假设传感器范围为NXN(km)，获得了 K帧回波数据，采样周期为A t (s)，每一 帧有nk个状态，第k帧的状态可用向量表示：.s'(幻=⑷⑷名(幻(幻!其中0义）= {Xi (k)，yi (k)，Zi (k)}，Xi (k)是该状态在垂直方向上的坐标，yi (k)是该状态在水平方向上的 坐标，Zi(k)是该状态的回波幅值。总的数据可用Sk= {s(l)，s (2)，…，WK)}表示。
[0032] 通过预处理步骤，无需和传统的动态规划算法一样，对状态的方位进行离散化处 理，可使最终结果更加精确。
[0033] 2?确定有效状态转移范围
[0034] 假设目标速度范围为Vmin < V < Vmax (km/s)，则相邻帧的有效状态转移范围如附图 2 所示,其中 Rniin = VniinX A t，Rniax = VniaxX A t。
[0035] 3.初始化，构造值函数和状态记录，并初始化。
[0036] 构造值函数I = {I (I)，I (2)，…，I (K) }，I表示值函数矩阵，I (k)表示第k帧的 值函数向量，4 =_!A⑷，⑷，…乂⑷丨，Ilu为第k巾贞，第i个状态的值函数。构造状态记 录?K = {? (1)，? (2)，…，? (K)}, ?K表示状态记录矩阵，〇 (k)为第k巾贞状态记录向量， ?⑷=!0^)，?:⑷(k)丨，?Jk)表示第k巾贞，第i个候选状态的状态记录。构造完 毕后，将所有值函数和状态记录初始化为〇。
[0037] 4.动态规划循环，从第二帧到末帧，对相邻的两帧，分别计算某状态与其有效状态 转移范围内的所有候选状态的幅值差异评价函数，选取使值函数取得最大值的状态作为关 联状态。将两个状态的关联关系记入状态记录。
[0038] 当2彡k彡K时，循环处理相邻的两帧，如第k帧和第k_l帧，依次选取第k帧中 的状态外幻=问(幻，6(幻，…，义_(伙，假设选到状态QiGO,在k-l帧中寻找0七）有效状 态转移范围内的候选状态{9p(k-l)，0p+1(k-l)，0q(k-l)}，并分别计算这些状态与0i(k) 的幅值差异评价函数ci;j(k),将此函数加上状态9 j(k-l)的值函数作为QiQO的值函数， 并选择可以使值函数最大的h(k-l)作为估计状态，将0 ^k-I)计入0i(k)对应的状态 记录中。由于每一帧状态已经编号，状态记录只需要记录上帧状态的编号即可，节省了算法 所需的临时空间。能量积累和状态记录过程可以用公式表示为：
【权利要求】
1. 一种用于弱目标检测跟踪中的改进型动态规划方法，其特征在于该方法包括以下步 骤： 步骤（1)从每一帧传感器回波信号中提取状态信息，包括方位和幅值大小，将这些状 态作为候选状态，对候选状态编号； 步骤（2)根据真实目标的速度约束确定有效状态转移范围； 步骤（3)构造值函数和状态记录，并初始化值函数和状态记录； 步骤（4)从第二帧开始，分别计算候选状态和其有效状态转移范围内所有候选状态之 间的幅值差异评价函数，将其与对应的前帧状态值函数相加，取最大值的状态，作为估计状 态，同时更新值函数和状态记录； 步骤（5)当末帧数据处理完毕，对得到的值函数做阈值处理，如果值函数高于阈值则 认为检测出目标，并根据状态记录进行回溯，得到估计轨迹； 步骤（6)统计得到的轨迹的长度，对于太短的轨迹和孤点认为其为虚警，予以剔除，得 到最终的估计轨迹。
2. 根据权利要求1所述的改进型动态规划方法，其特征在于，所述步骤（1)具体为，对 得到每一帧的信号提取状态信息，状态的位置、状态信号幅值；并对每一帧每一个候选状态 进行编号，假设第k帧第i个状态，表示为0i(k) ={Xi (k)，yi (k)，Zi (k)}，其中Xi (k)，yi (k) 分别是该状态在水平方向和垂直方向上的方位坐标，zjk)是该状态的幅值。
3. 根据权利要求1所述的改进型动态规划方法，其特征在于，所述步骤（2)具体为，无 论是飞机或者其他目标，其运行速度要满足一定的物理学约束，确定最大速度和最小速度， 分别记为和Vmin，根据相邻帧的间隔时间T，可以确定相邻帧之间的有效状态转移范围 的半径R:VminXT<R<VmaxXT，有效状态转移范围为圆环区域。
4. 根据权利要求1所述的改进型动态规划方法，其特征在于，所述步骤（3)具体为，对 所有帧的所有候选状态，构造对应的值函数和状态记录，并全部初始化为0。
5. 根据权利要求1所述的改进型动态规划方法，其特征在于，所述步骤（4)具体为，构 造幅值差异评价函数ci;j(k)，用来评价第k帧第i个状态和第k-1帧第j个状态的幅值差 异；其计算公式为：
式中a> 0,为常数；从第二帧开始进行处理，相邻的两帧，对于第k帧每一个候选状态 0ti，在0ti的有效状态转移范围内寻找状态0hi求取两个状态的幅值差异评价函数， 将该函数加上前巾贞状态的值函数，作为后巾贞状态的值函数，Ii(k)iCiGO+IjOc-l);选择使 得Mk)最大的ek_u作为估计状态，并将其编号保存在ejk)的状态记录中，?Jk)= j;此步骤用公式表示为
式中，r\(k)表示第k-l帧在有效状态转移范围内的状态集合。
6. 根据权利要求1所述的改进型动态规划方法，其特征在于，所述步骤（5)具体为，当 对所有帧数据处理完毕，对值函数进行门限处理，若大于门限，Ii(k) >VT，则认定状态0ti 为估计状态，根据此状态的状态记录?i(k)，寻找前一帧状态-1)，从末帧到初始帧 重复此过程，可回溯得出多条轨迹Tm= {0?，0>+1)，…，0」〇()}。
7.根据权利要求1所述的改进型动态规划方法，其特征在于，所述步骤（6)具体为，计 算步骤（5)中得的轨迹所包含的状态数，去掉过短的轨迹和孤点，保留具有一定长度的轨 迹，所得轨迹即是最终的估计轨迹。
【文档编号】G01S13/66GK104407345SQ201410734063
【公开日】2015年3月11日 申请日期:2014年12月5日 优先权日:2014年12月5日
【发明者】郭云飞, 赵尚宇, 骆吉安, 陈国全, 张峰 申请人:杭州电子科技大学