中重频PD雷达同时解模糊与检测跟踪方法与流程

本发明属于雷达信号处理领域，特别涉及一种中重频pd雷达同时解模糊与检测跟踪方法。
背景技术：
：pd(脉冲多普勒)雷达在不同重复频率下存在着距离或者多普勒测量模糊。在中重频pd雷达中，所关心的目标距离和速度一般都是模糊的。通常的解模糊方法是交替发射多个prf，然后对各prf的模糊测量值进行相关处理以消除模糊，常用的解模糊算法包括中国余数定理、hovanessian算法以及聚类算法。在解模糊过程中，存在由真实目标生成的测量、其他目标生成的测量、噪声或杂波产生的虚警相关联而引起的“重影”问题，而现有的解模糊方法要求检测输出的测量数目要足够小，否则会由于产生的重影数目过多而无法处理。可以采用一些附加的准则来剔除重影，如通过最小化测量间的方差来选择测量或者使用最大似然估计方法，但是这些方法的计算量和复杂度随着重影数目的增加呈指数倍递增，难以确保解模糊精度。在高密度杂波背景下，低信噪/杂比条件使得雷达通常需要使用一个较低的门限以保证目标的正确检测概率，而低门限则容易导致大量虚警的产生，致使常规的解模糊方法失效。将解模糊过程与检测跟踪联合考虑是解决低信噪比下上述问题的可能途径之一。基于该思想，目前在低信噪/杂比条件下的解模糊处理方法主要有：(1)kramer等人的“track-before-detectprocessingforarange-ambiguousradar”(ieeeinternationalradarconference论文集，1993年第113-116页)提出了一种基于动态规划的检测前跟踪方法，在dp-tbd之后采用中国余数定理解距离模糊。但是这种方法本质上仍然是将目标检测和解模糊分成两个独立步骤，在检测方面采用tbd方法提高小目标的检测概率，而在解模糊方面则采用余数定理求解模糊数。该方法的缺点是，解模糊过程不能与检测过程同时进行，并且随着tbd检测输出测量数的增多，余数定理无法正确求解模糊数，当检测输出数量过多时，解模糊处理无法进行。(2)bocquel等人的“multitargetparticlefilteraddressingambiguousradardataintbd”(ieeeinternationalradarconference论文集，2012年第575-580页)针对距离-多普勒雷达提出了一个多目标pf-tbd滤波器，其距离和多普勒解模糊与pf-tbd操作联合进行。该方法的缺点是，当存在由于不完美检测过程导致虚警和目标漏检以及目标在观测间隔出现或消失的情况时，解模糊与多目标pf-tbd(粒子滤波-跟踪前检测)联合处理无法适应目标的检测不连续情况，处理效果下降很快。技术实现要素：本发明的目的在于，针对上述现有技术的不足，提供一种中重频pd雷达同时解模糊与检测跟踪方法，在高密度杂波背景下，将解模糊过程与检测跟踪过程同时进行，既保证了正确检测概率，又使解模糊方法快速有效，计算量小，复杂度低，解决了小目标检测与跟踪过程中存在的高虚警、高重影问题。为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种中重频pd雷达同时解模糊与检测跟踪方法，其特点是包括以下步骤：步骤a.对雷达回波进行预处理：设目标的状态方程为xk＝fk-1(xk-1,wk-1)，其中目标状态矢量为xk＝[rk,vk]t，rk为目标在时间步k的距离，vk为目标在时间步k的多普勒速度，对应的脉冲重复周期(prf)为fk；对导引头接收回波进行处理，获得一帧内的观测集合其中zk,i＝[rk,i,vk,i]t为单个目标数目的观测，其对应的不模糊测距范围为ruk＝c/(2fk)，对应的不模糊测速范围为vuk＝fkc/(2fc)，mk为观测的数目；步骤b.初始化处理：设定目标出生概率pb，存活概率ps，初始目标存在概率p0|0，检测概率pd，滤波过程中使用的粒子个数为n，新生粒子数为b；k＝0时，生成初始粒子步骤c.预测：执行步骤c1～c3：步骤c1，由pk-1|k-1、根据下式进行存在概率pk|k-1的预测：pk|k-1＝pb(1-pk-1|k-1)+pspk-1|k-1；步骤c2，n个存留粒子根据状态转移函数由目标的状态方程进行预测生成，其中wk-1为过程噪声序列，对应的权重一致为步骤c3，b个新生粒子由对新生密度bk|k-1(x)进行采样获得，其中新生密度bk|k-1(x)为传感器视场内的均匀分布：1)由观测zk-1随机选择一个测量z＝[r,v]t；2)由集合0,...,l中随机选择一个距离模糊数l；3)由集合-j,...,k中随机选择一个多普勒模糊数m；4)由采样得到w，由采样得到u；5)由目标的状态方程采样得到其中x'＝[r+lruk-1+w,v+mvuk-1+u]t；新生粒子对应的权重一致为步骤d.修正：执行步骤d1～d4：步骤d1，由粒子观测zk，根据下式计算似然比其中c(z)＝1/v＝1/(c2/(4fc))，fc为载频；步骤d2，根据更新权重；步骤d3，对权重求和：步骤d4，根据下式估计目标存在概率：步骤e.估计：执行步骤e1～e4：步骤e1，由下式获得归一化权重：步骤e2，进行系统重采样处理：对n＝1～n，以概率选择jn∈{1,...,n+b}，获得步骤e3，当pk|k超过一定的门限th∈(0,1)，则判定目标被检测到；步骤e4，当检测到目标存在时，采用最小均方误差估计器(mmse)估计获得目标状态：借由上述过程，通过在随机有限集框架下对杂波下的目标环境、不完美检测导致的虚警和漏检以及处理过程中的目标出现和消失进行描述，提高了数据建模的准确性和适用性；通过采用全贝叶斯滤波，实现了目标存在概率与状态估计的联合递归获取；通过采用粒子滤波实现手段，获得了伯努利滤波器的快速实现方法；通过贝叶斯联合检测跟踪与解模糊方法，实现了杂波率为200条件下对目标的有效检测跟踪和模糊数准确估计。与现有技术相比，本发明在高密度杂波背景下，将解模糊过程与检测跟踪过程同时进行，既保证了正确检测概率，又使解模糊方法快速有效，计算量小，复杂度低，解决了小目标检测与跟踪过程中存在的高虚警、高重影问题。附图说明图1是本发明流程图。图2是测试输入以及目标测量与虚警情况。图3是处理过程中目标存在概率估计值。图4是处理过程中距离和多普勒估计误差。图5是贝叶斯滤波中各滤波步骤的平均执行时间。具体实施方式下面结合附图和实例对本发明所述高密度杂波下中重频pd雷达同时解模糊与检测跟踪方法进行进一步阐述。本实例中雷达载频fc为10ghz，在各时间步交替使用两个重频，prf1＝21khz和prf2＝31khz，prf1在奇数时间步，prf2在偶数时间步。其中感兴趣的最大目标距离为rmax＝4ru1，即l＝4，感兴趣最大正负多普勒速度分别为2vu2和-2vu2，即j＝k＝2。对应的参数如下表所示：参数ru1vu1ru2vu2rmaxvmax取值7.1429km157.5m/s4.8387km232.5m/s28.572km±465m/s图1给出了本发明的流程图，包括下述步骤：步骤a.对雷达回波进行预处理：处理过程共60个时间步，目标在时间步11被引入，在时间步51被删除，初始目标距离为7km，初始目标多普勒速度为340m/s。对导引头接收回波进行处理，获得观测集合如图2所示，黑色'+'为目标生成测量，灰色'+'为虚警。可以看出目标生成的测量淹没于密集的虚警中且难以被肉眼发现。步骤b.初始化处理：设定目标出生概率pb＝0.05，存活概率ps＝0.95，初始目标存在概率p0|0＝0.1，检测概率pd＝0.95，滤波过程中使用的粒子个数为n＝2000，新生粒子数为b＝2000。；k＝0时，生成初始粒子步骤c.预测：执行步骤c1～c3：步骤c1，由pk-1|k-1、根据下式进行存在概率pk|k-1的预测：pk|k-1＝pb(1-pk-1|k-1)+pspk-1|k-1；步骤c2，n个存留粒子根据状态转移函数由目标的状态方程进行预测生成，其中wk-1为过程噪声序列，对应的权重一致为步骤c3，b个新生粒子由对新生密度bk|k-1(x)进行采样获得，其中新生密度bk|k-1(x)为传感器视场内的均匀分布：1)由观测zk-1随机选择一个测量z＝[r,v]t；2)由集合0,...,l中随机选择一个距离模糊数l；3)由集合-j,...,k中随机选择一个多普勒模糊数m；4)由采样得到w，由采样得到u；5)由目标的状态方程采样得到其中x'＝[r+lruk-1+w,v+mvuk-1+u]t；新生粒子对应的权重一致为步骤d.修正：执行步骤d1～d4：步骤d1，由粒子观测zk，根据下式计算似然比其中c(z)＝1/v＝1/(c2/(4fc))，fc为载频；步骤d2，根据更新权重；步骤d3，对粒子权重求和：步骤d4，根据下式估计目标存在概率：目标存在概率估计值随时间步的变化关系如图3所示，可见目标在时间步11出现后可在约3个时间步的延迟后被检测到，pk|k可靠地维持在一个较高的值，直到目标消失后降低到0附近。步骤e.估计：执行步骤e1～e4：步骤e1，由下式获得归一化权重：步骤e2，进行系统重采样处理：对n＝1～n，以概率选择jn∈{1,...,n+b}，获得步骤e3，当pk|k超过一定的门限th∈(0,1)，则判定目标被检测到；步骤e4，当检测到目标存在时，采用最小均方误差估计器(mmse)估计获得目标状态：目标状态分量中距离和多普勒估计误差随时间的变化关系如图4所示，可见距离和多普勒估计随着时间步的增加而收敛到真值，成功实现了距离和多普勒解模糊。根据同时解模糊与联合跟踪处理流程，图5给出了本发明与bpf方法在各滤波步(预测、校正、重采样、估计)的执行时间。表明两个方法在预测，重采样及估计时的执行时间基本相同，而本发明在校正步所需的执行时间仅为bpf的30％，本发明的整体执行时间亦大大小于bpf且仅为0.03s，由此可见本发明可以实时实现。综上，在高密度杂波背景下，本发明对导引头接收回波进行处理，以单个目标的距离信息与多普勒信息作为一个信息样本，形成目标信息样本集，在解模糊过程与检测跟踪过程中，将粒子滤波思维引入，完成滤波器的初始化、预测、修正、估计迭代流程，最终完成目标距离与多普勒信息的同时解模糊与跟踪。上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是局限性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护范围之内。当前第1页12