帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法
【专利摘要】本发明公开了一种帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法，主要解决现有技术目标检测概率较低、目标跟踪距离较短的问题。其实现过程是：1）通过航迹起始算法得到目标的初始状态估计值和初始状态估计协方差矩阵；2）根据第k-1帧目标状态估计值和第k-1帧状态估计协方差矩阵，确定第k帧目标预测波门；3）计算第k帧目标预测波门内各个检测单元的虚警概率和检测门限；4）对目标预测波门内的回波信号进行检测，并估计目标参数，作为第k帧量测数据集合；5）对第k帧量测数据集合进行关联和滤波，得到第k帧目标状态估计值和第k帧状态估计协方差矩阵。本发明与现有检测跟踪方法相比，提高了目标的检测概率，扩展了目标的跟踪距离。
【专利说明】帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法
【技术领域】
[0001]本发明属于雷达【技术领域】，具体的说是一种利用目标预测信息调整目标预测波门内各个检测单元虚警概率的检测跟踪方法，可用于雷达目标跟踪状态下提高目标检测概率，扩展目标跟踪距离。
【背景技术】
[0002]现代雷达系统通常包含两大模块，即信号处理模块和数据处理模块。雷达信号处理模块作为第一次处理，将检测到的目标信息送入雷达数据处理模块做进一步处理。雷达数据处理模块在得到目标的位置、运动参数等估计量后进行预测、关联、滤波等操作，从而对雷达量测过程中的随机误差起到一定的抑制作用，使得对目标运动信息的估计更加准确，并形成稳定目标航迹。
[0003]目标检测是雷达信号处理模块的重要环节，主要的任务是对雷达接收到的回波信号进行处理，并判断目标的有无，由于噪声和干扰的影响，需要采用恒虚警方法来降低误判的概率，保证雷达信号检测具有恒虚警特性，常用的恒虚警检测算法包括单元平均恒虚警、顺序统计量恒虚警、广义似然比、自适应匹配滤波等。
[0004]目标跟踪是基于检测得到的目标位置信息，通过滤波连续地跟踪出目标的航迹。在目标跟踪算法中，主要有线性自回归滤波，两点外推滤波，维纳滤波，加权最小二乘滤波，α-β滤波和卡尔曼滤波等，其中卡尔曼滤波可用于线性时变系统，其变形扩展卡尔曼滤波、转换量测卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波可用于非线性时变系统，统计模型均采用状态方程和量测方程，且滤波方程以递推的方式计算，计算量小，实用性强，因此在目标跟踪理论中占了主导地位。
[0005]目标跟踪是在目标检测的基础上进行的，高的检测性能可以保证目标航迹的快速起始，而差的检测性能可以导致目标航迹的结束，因此目标的检测性能直接影响着目标的跟踪性能。对于传统的检测跟踪处理流程，首先进行目标检测并估计目标运动参数，得到量测信息后送入雷达数据处理模块，再进行预测、关联、滤波等处理，实现对目标的检测和跟踪。当目标回波信噪比较低时目标检测概率较低，将会造成目标航迹的不连续性，容易导致航迹过早地结束，因而目标跟踪距离较短。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出了一种帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法，在保证不产生虚假航迹的条件下，调整目标预测波门内各个检测单元的虚警概率，从而提高跟踪状态下目标的检测概率，扩展目标的跟踪距离。
[0007]为实现上述目的，本发明包括如下技术步骤:
[0008]I)初始化参数:通过目标航迹起始算法,得到目标航迹的初始状态估计值χ(ι，以及初始状态估计协方差矩阵Pci ;[0009]2 )设定目标状态转移方程和雷达量测方程，根据第k-Ι帧目标状态估计值K—I，计算第k帧目标状态预测值,和第k帧目标量测的预测值S 1
[0010]3)根据第k-ι帧状态估计协方差矩阵Plri和步骤2)得到的第k帧目标状态预测值I1H，计算第k帧目标量测的预测协方差矩阵Dkllrl ；
[0011]4)根据步骤2)得到的第k帧目标量测的预测值丨和步骤3)得到的第k帧目标量测的预测协方差矩阵Dkllrl，确定第k帧目标预测波门Ok ；
[0012]5)设定在连续M帧的跟踪过程中至少N帧的目标预测波门内出现虚警的概率PF，则利用下式计算第k帧目标预测波门Ok内出现虚警的概率Pz:
【权利要求】
1.一种帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法，包括如下步骤: 1)初始化参数:通过目标航迹起始算法，得到目标航迹的初始状态估计值X以及初始状态估计协方差矩阵P(| ； 2)设定目标状态转移方程和雷达量测方程，根据第k-Ι帧目标状态估计值，计算第k帧目标状态预测值和第k帧目标量测的预测值A μ ; 3)根据第k-Ι帧状态估计协方差矩阵Plrl和步骤2)得到的第k帧目标状态预测值 ，计算第k帧目标量测的预测协方差矩阵Dkllri ; 4)根据步骤2)得到的第k帧目标量测的预测值％,和步骤3)得到的第k帧目标量测的预测协方差矩阵Dkllrl，确定第k帧目标预测波门Ok ； 5)设定在连续M帧的跟踪过程中至少N帧的目标预测波门内出现虚警的概率PF，则利用下式计算第k帧目标预测波门Ok内出现虚警的概率Pz:
2.根据权利要求1所述的帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法，其中步骤2)中所述计算第k帧目标状态预测值A1U和第k帧目标量测的预测值，按如下步骤进行: 2a)设定目标状态转移方程为:
Xk — Fk-lXk-l+Vk-l， 其中，Xk表示第k帧目标的状态，Fk^1表示第k-ι帧目标的状态转移矩阵，Xk^1表示第k-Ι帧目标的状态，Vk^1表示第k-Ι帧的过程噪声； 2b)设定雷达量测方程为: zk 一 hk (xk) +wk, 其中，Zk表示第k帧目标的量测值，hk(.)表示第k帧目标的量测函数，Wk表示第k帧的量测噪声； 2c )根据第k-Ι帧目标状态估计值U，计算第k帧目标状态预测值=
3.根据权利要求1所述的帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法，其中步骤3)中所述的计算第k帧目标量测的预测协方差矩阵，按如下步骤进行: 3a)根据第k帧目标状态预测值 ' ,,计算第k帧目标量测函数的雅克比矩阵Hk:
4.根据权利要求1所述的帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法，其中步骤4)所述的确定第k帧目标预测波门0k，按如下步骤进行: 4a)设定目标落入第k帧目标预测波门Ok的概率Pe，通过查自由度为目标量测维数的卡方分布表，得到第k帧目标预测波门Ok的门限Y，其中卡方分布表是概率论中卡方分布随机变量的分布函数对照表； 4b)根据步骤4a)得到的第k帧目标预测波门Ok的门限Y，按如下公式确定第k帧目标预测波门Ok:
5.根据权利要求1所述的帧恒虚警目标检测跟踪一体化方法，其中步骤6)所述的计算第k帧目标预测波门Ok内各个检测单元的虚警概率和检测门限，按如下步骤进行: 6a)设定雷达检波器形式，根据目标检测算法得到第k帧目标预测波门Ok内第i个检测单元的检测统计量I (i；k),i = 1，2，…，Nk，其中，Nk表示第k帧目标预测波门Ok内检测单元的个数； 6b)设定第k帧目标预测波门Ok内第i个检测单元的检测统计量的权值w(i;k)，i =.1，2，...，Nk得到第k帧目标预测波门Ok内第i个检测单元的加权检测统计量ξ，(i;k):
ζ ' (i ; k) = w (i ; k) ξ (i ; k), i = 1, 2,.., Nk ； 6c)利用如下方程组计算第k帧目标预测波门Ok内各个检测单元的虚警概率和检测门限:
【文档编号】G01S13/66GK103809173SQ201410070414
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月28日 优先权日:2014年2月28日
【发明者】刘宏伟, 周生华, 刘红亮 申请人:西安电子科技大学