适用于脉冲多普勒雷达的机动目标多帧检测前跟踪方法
【专利摘要】本发明提供一种适用于脉冲多普勒雷达的机动目标多帧检测前跟踪方法，能够在动态规划值函数积累过程中，利用积累路径上状态的多普勒信息对目标径向加速度和当前加速度均值进行实时估计。本发明有效地提高了动态规划检测前跟踪方法对机动目标的适应能力。此外，本发明对于目标径向加速度和当前加速度均值的估计是由量测指导的，可自适应地完成，不需要具体的目标先验信息。
【专利说明】
适用于脉冲多普勒雷达的机动目标多帧检测前跟踪方法
技术领域
[0001 ]本发明属于雷达目标检测与跟踪领域，特别涉及脉冲多普勒雷达机动目标检测前 跟踪技术。
【背景技术】
[0002]与传统的先检测后跟踪技术不同，检测前跟踪技术不对单帧扫描数据宣布检测结 果，而是通过联合处理多帧数据，并利用目标与噪声/杂波在帧间相关性的差异，实现目标 信号的有效积累和对噪声/杂波的抑制。这种多帧联合处理的方式，能够显著改善对微弱目 标的探测性能。其中，基于动态规划的检测如跟踪方法具有性能稳健、实时性好、易于实现 等优点，在红外、光学、雷达等微弱目标检测跟踪领域已受到广泛关注。
[0003]文献 "The use of track-before-detect in pulse-Doppler radar，in RADAR 2002，pp. 315-319，2002首次将基于动态规划的检测跟踪方法应用在脉冲多普勒雷达中， 相比传统方法，该方法能够利用当前状态的距离和多普勒信息确定前一时刻可能的目标状 态，从而快速、有效地实现目标信号的积累。然而，该方法需要依赖于一个严格的模型假设， 即目标需要始终保持恒定的径向速度，当目标存在一定机动特性时，该方法则会因目标运 动模型失匹而导致性能严重下降。为了缓和这一问题，该文献提出通过扩大搜索范围来提 高对机动目标的适应能力，但是该策略会在信号积累过程中引入大量噪声状态，并同时影 响对机动和非机动目标的检测跟踪性能，严重地制约了该方法在真实场景中的应用。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是，提供一种针对脉冲多普勒雷达系统的适用于机动 目标的动态规划检测前跟踪方法。
[0005] 本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，适用于脉冲多普勒雷达的机动 目标多帧检测前跟踪方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1、初始化系统参数：
[0007] 初始化系统参数包括:雷达距离维分辨力△ r ;雷达多普勒维分辨力△ d ;雷达距离 维分辨单元个数Nr;雷达多普勒维分辨单元个数Nd;帧间间隔T;观测总帧数K;检测门限V T; 当前帧数k=l;
[0008] 步骤2、初始化模型参数：
[0009] 初始化模型参数包括：目标机动频率参数α;当前统计机动目标模型参数矩阵F，U, Q;观测矩阵Η;加速度绝对值上限amax;状态转移概率门限γ ;并对初始时刻所有量化状态 XI = [ Π , di, ai ]τ，赋初值ai = Om/s2 (其中rk, dk, ak分别表示k时刻的目标距离，多普勒和径向 加速度）；对初始时刻所有量化状态XI对应的当前加速度均值，赋初值％ = 〇 m/s2;
[0010] 步骤3、从雷达接收机读取第k帧量测数据Zk:
[0011] ： 1 J f f V,卜其中i表示距离单元编号，j表示多普勒单元编号，Nr 表示距离单元总数，Nd表示多普勒单元总数，表示第k帧距离单元编号i与多普勒单元编 号j对应量测数据的幅度值；
[0012]步骤4利用动态规划进行值函数积累：
[0013] 若k=l，设所有量化状态xk的值函数Ik(xk)=zk(xk)，其中zk(xk)表示第神贞量测数 据中与量化状态Xk相对应单兀的幅度值；
[0014] 若2彡k彡K，更新所有量化状态紅的值函数
：记录 .Λ4-1.'?-υ 与量化状态Xk相对应的前一帧量化状違
其中，arg max表示输出 使目标函数最大时自变量的值，τ (xk)示所有可能转移到当前量化状态xk的前一时刻量化状 态xk-1 组成的集合T(xk) = {xk-i:p(xk|xk-1)彡 γ }，
[0015] ρ(Xk I Xk-i)表示量化状态之间的转移概率；
[0016] 步骤5若k多2,执行步骤6;否则执行步骤7;
[0017] 步骤6估计k时刻目标的径向加速度及对应的当前加速度均值：
[0018] 对所有量化状态xk，估计其目标径向加速度ak及对应的当前加速度均值<，
，其中符号（·）2表示取向量的第2个元素；
[0019] 步骤7若k〈K，则k = k+l，返回步骤3;否则执行步骤8;
[0020] 步骤8门限判决及恢复航迹：
[0021] 若值函数最大值maxIK(XK)超过预设检测门限V T，则以l=argmf 作为K时 刻的估计状态，并利用记录的帧间状态转移关系，恢复对应的目标航迹为％:*=故，為，.-，4)， 其中A表示第k帧的估计状态，且当k〈K时Λ = S.t+1 (ii+]):否则，宣布目标不存在。
[0022] 本发明能够在动态规划值函数积累过程中，利用积累路径上状态的多普勒信息对 目标径向加速度和当前加速度均值进行实时估计。
[0023] 本发明的有益效果是，有效地提高了动态规划检测前跟踪方法对机动目标的适应 能力。此外，本发明对于目标径向加速度和当前加速度均值的估计是由量测指导的，可自适 应地完成，不需要具体的目标先验信息。
【附图说明】
[0024]图1为本发明的总体流程框图。
[0025] 图2为本发明实施例中目标场景的示意图。
[0026] 图3为本发明与原有方法（即【背景技术】中所提的"扩大搜索范围"的动态规划检测 前跟踪方法）的检测性能对比图。 具体实施方案
[0027]本发明主要采用计算机仿真的方法进行验证，所有步骤、结论都在MATLAB-R2012b 上验证正确。具体实施步骤如图1所示，目标场景如图2所示：
[0028]步骤1、初始化系统参数：
[0029]初始化系统参数包括：雷达距离维分辨力Ar = 20m;雷达多普勒维分辨力Ad = 9.766111/8;雷达距离维分辨单元个数队=500;雷达多普勒维分辨单元个数仏=64 ;帧间间隔 T = 1 · 8s;观测总帧数K = 10;检测门限Vt= 24 · 316;当前帧数k= 1;
[0030] 步骤2、初始化模型参数：
[0034] 其中，qn=(l-e-2αΤ+2αΤ+2α3Τ 3/3-2a2T2_4aTe-αΤ)/2α5，[0035] q12 = q21= (e-2aT+l-2e-aT+2aTe-αΤ_2αΤ+α 2Τ2)/2α4，[0036] q13 = q31=(l-e-2aT-2aTe-aT)/2a 3，q22=(4e-aT-3_e-2aT+2aT)/2a 3，[0037] q23 = q32 = (e-2aT+i-2e-aT)/2a2，q 33 = (1-e-2aT)/2a ;
[0031] 初始化模型参数包括：目标机动频率参数α = 〇.2; "当前"统计机动目标模型参数 矩阵
[0032]
[0033]
[0038] 观测矩P
加速度绝对值上限amax = 50m/s2;状态转移概率门限γ = 10-4;并对初始时刻所有量化状态Xk= [rk，dk，ak]T赋初值ak = Om/s2，k= 1;对所有初始时刻 量化状态xi对应的当前加速度均值％赋初值5( =〇m/s2 ;rk，dk，￡ik分别表示k时刻的目标距 离，多普勒和径向加速度；
[0039]步骤3、从雷达接收机读取第k帧量测数据Zk:
[0040] =丨/, _ : 1 ?Λ/..l句' :￡ 其中i表示距离单元编号，j表示多普勒单元编号， ζ?:7表示对应量测数据的幅度值；
[0041 ]步骤4、利用动态规划进行值函数积累：
[0042] 若k = l，对所有量化状态XI，值函数Ιι(χι) = ζι(χι)，其中zk(xk)表示第k帧量测数 据中与量化状态Xk相对应单兀的幅度值；
[0043] 若2彡k彡K，更新所有量化状态Xk的值函数4(? )+? (%)，并记录 与量化状态Xk相对应的前一帧量化状态SU = (χ?-1);其中，T(xk) = {Xk-1 :p (xk|xk-i)彡γ }表示所有可能转移到当前量化状态xk的前一时刻量化状态xk-i组成的集合;p (Xklxk-i)表示量化状态之间的转移概率，其近似计算方式可表示为
[0044]
[0045] 其中符号Ν(ν;μ，Σ)表示以向量v为自变量，μ为均值向量，Σ为协方差矩阵的高斯 分布函数;这里将当前统计机动目标模型引入到转移状态搜索步骤之中，能够根据估计的 当前加速度均值自适应地调整搜索范围的大小，从而避免大量噪声状态的干扰。
[0046] 步骤5、若k彡2，执行步骤6;否则执行步骤7;
[0047] 步骤6、估计k时刻目标的径向加速度ak及对应的当前加速度均值％ :
[0048] 对所有量化状态xk，估计其目标径向加速度及对应的当前加速度均值
其中其中符号（·）2表示取向量的第2个元素；
[0049] 步骤7、若k〈K，则k = k+l，返回步骤3;否则执行步骤8;
[0050] 步骤8、门限判决及恢复航迹：
[0051] 若值函数最大值超过预设检测门限VT，则利用记录的帧间状态转移关系，恢复对 应的目标航迹，作为估计的状态序列，表示为L = (d...Λ )，其中％表示第k帧的估计 状态;否则，宣布目标不存在。
[0052]对于三个仿真目标：
[0053]
[0054] 图3给出了本发明与原有方法（即【背景技术】中所提的"扩大搜索范围"的动态规划 检测前跟踪方法）的检测性能对比图。可以看出，在相同信噪比条件下，无论是对于非机动 的目标2,还是对于具有不同程度机动特性的目标1和目标3,本发明都显示了更高的检测概 率。
【主权项】
1. 适用于脉冲多普勒雷达的机动目标多帖检测前跟踪方法，其特征在于，包括W下步 骤： 步骤1初始化系统参数； 步骤2初始化模型参数； 步骤3从雷达接收机读取第k帖量测数据Zk: : 1 < /《W,.，l y ^ ，其中1表示距离单元编号，^'表示多普勒单元编号其表示 距离单元总数，N康示多普勒单元总数，表示第k帖距离单元编号i与多普勒单元编号j对 应量测数据的幅度值； 步骤4利用动态规划进行值函数积累： 若k=l，设所有量化状态xk的值函数Ik(祉）= zk(祉），其中zk(xk)表示第k帖量测数据中 与量化状态Xk相对应单元的幅度值； 若2《k《K，更新所有量化状态化的值函数4佔)=、《^芳/-,(Vi) + z;(x*)，并记录与量 化状态xk相对应的前一帖量化状态S* (馬）=鸣ma; /<-, (X-，);其中，曰rg max表示输出使目 标函数最大时自变量的值，T(xk)示所有可能转移到当前量化状态Xk的前一时刻量化状态 祉-1组成的集合τ (Xk) = {Xk-I: P (a I祉-1) > 丫 }，P (Xk I祉-1)表示量化状态之间的转移概率； 步骤5若2，执行步骤6;否则执行步骤7; 步骤6估计k时刻目标的径向加速度及对应的当前加速度均值： 对所有量化状态xk，估计其目标径向加速度ak及对应的当前加速度均值馬，，其中符号（·）2表示取向量的第2个元素； 步骤7若k<K，则k = k+1，返回步骤3;否则执行步骤8; 步骤8Π 限判决及恢复航迹： 若值函数最大值maxlK(XK)超过预设检测口限￥了，则^私=[畔1113、4片乂)作为即寸刻的 估计状态，并利用记录的帖间状态转移关系，恢复对应的目标航迹为A.=掉，《;，...,?)，其 中S姨示第k帖的估计状态，且当k<即寸A = Sw栓,1 );否则，宣布目标不存在。2. 如权利要求1所述适用于脉冲多普勒雷达的机动目标多帖检测前跟踪方法，其特征 在于，初始化的系统参数包括雷达距离维分辨力A r、雷达多普勒维分辨力Δ d、雷达距离维 分辨单元个数Nr、雷达多普勒维分辨单元个数Nd、帖间间隔T、观测总帖数K、检测口限Vt、当 前帖数k=l; 初始化的模型参数包括目标机动频率参数α、当前统计机动目标模型参数矩阵F，U，Q、 观测矩阵Η、速度绝对值上限amax、状态转移概率口限丫，并对初始时刻所有量化状态Xk = 虹地，曰1<]叫武初值曰1<=〇111/32,4=1;^，(11<，曰1<分别表示1^时刻的目标距离，多普勒和径向加速 度，（·）τ表示矩阵转置； 其中，目标模型参数矩阵F，U，Q:3. 如权利要求2所述适用于脉冲多普勒雷达的机动目标多帖检测前跟踪方法，其特征 在于，a = 〇.2;amax = 50m/s2; 丫 =1〇-4。4. 如权利要求2所述适用于脉冲多普勒雷达的机动目标多帖检测前跟踪方法，其特征 在于，量化状态之间的转移概率P (a I xk-i)计算方式为：其中，Ν(ν;μ，Σ)表示W向量V为自变量，μ为均值向量，Σ为协方差矩阵的高斯分布函 数。
【文档编号】G01S13/58GK105974402SQ201610283479
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月29日
【发明人】易伟, 方梓成, 王经鹤, 谌振华, 孔令讲, 崔国龙, 杨晓波
【申请人】电子科技大学