一种利用双站单阵元高频地波雷达探测船只目标的方法与流程

本发明涉及一种双站单阵元高频地波雷达船只目标探测方法，具体涉及一种基于检测跟踪一体化的利用双站单阵元高频地波雷达探测船只目标的方法。

背景技术：

高频地波雷达工作于高频(3～30MHz)频段，利用高频电磁波沿海表面绕射传播特性，能够探测到视距以外的海上移动目标，最大探测距离可达400km。目前，用于海上目标探测地波雷达都是大型阵列式系统，雷达天线阵动辄几百米，甚至上千米(Heron et al.,2012；Savidge et al.,2011)，需要大面积的海边雷达场地，而海岸线区域场地稀缺，因此限制了阵列式高频地波雷达的广泛应用。

近几年，用于目标探测的高频地波雷达朝着系统小型化方向发展。美国罗格斯大学利用建设的CODAR地波雷达网做船只目标检测(Dobson et al.,2013)，国内利用双站地波雷达进行船只目标探测(文斌，2011)。上述两项研究是采用先单站目标侧向得到点迹，再做航迹跟踪，最后是双站航迹关联的方式进行的。这种双站目标探测方法中，每个单站都能给出具有实位置的真实航迹，利用双站的主要目标是在单站基础上提高整体航迹的探测精度。但其方法由于是采用先检测后跟踪的思路，单站雷达较差的方位向探测精度会影响航迹跟踪效果，最终影响双站的整体探测精度。付天骄(2011)和周俊宇(2013)研究了仅利用距离多普勒信息的双站地波雷达多目标跟踪方法，先利用仅有距离和速度的目标点形成可能的航迹，然后再剔除虚假航迹鬼影航迹。上述研究提出的无角度双站目标探测方法，不管利用单站再融合还是直接利用双站点迹信息来形成航迹，其本质上还是先检测后跟踪的思路，探测中仅利用目标的空间信息而没有目标的回波强度等属性信息。

从实际高频地波雷达的距离-多普勒(R-D)二维谱可以看出，船只目标在R-D谱中表现为面目标，此面目标代表了运动目标在一定积累时间内在距离和速度两个维度上的变化特性，可以提供了比单纯峰值点更多的目标运动和属性信息，能比点迹更好的区分和识别目标。因此，在R-D二维的基础上再增加时间维构成R-D-T的三维结构，就可以将目标检测在时间维和属性维进行扩展，充分利用目标面区域在随时间维在空间位置和回波强度属性上都连续分布而杂波噪声随机分布的特性，实现目标航迹和点迹的一体化探测，得到单站雷达的无向航迹结果。然后再利用两个单站的无向航迹探测结果进行关联，形成可能的航迹结果，利用目标在短时间内做直线运动的特性剔除虚假航迹，最终得到真实的多目标航迹结果。相关的参考文献如下：

[1]文斌.(2011).双基地高频雷达航迹融合方法研究(硕士论文,哈尔滨工业大学).

[2]付天骄,周共健,田文龙,等.无角度双站地波雷达组合定位跟踪和滤波算法[J].系统工程与电子技术,2011,33(3):552-556.

[3]Dobson C,Holenstein K,Smith M,et al.Monostatic vessel detection statistics from the CODAR SeaSonde[C].Oceans-San Diego,2013IEEE,2013:1-4.(单基地CODAR SeaSonde迪波雷达船只探测统计)

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种利用双站单阵元高频地波雷达探测船只目标的方法，该方法能够充分利用地波雷达R-D中船只目标面区域在随时间维在空间位置和回波强度属性上都连续分布而杂波噪声随机分布的特性，实现目标航迹和点迹的一体化探测，得到单站雷达的无向航迹结果，然后利用目标在短时间内做直线运动的特性实现双站无向航迹的准确关联，实现多目标航迹探测。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种利用双站单阵元高频地波雷达探测船只目标的方法，包括首先利用两个站点的高频地波雷达对海面上的船只目标发射脉冲信号，在经过一定的时间延迟之后得到回波信号，利用该回波信号得到距离-多普勒数据(R-D数据)，其特征在于还包括以下步骤：

步骤1：利用一定时间段T(T小于一小时)的高频地波雷达单通道的R-D数据构建R-D-T三维数据，记为Y(r，d,t)，其中r＝1,…,M，M为R-D数据中的距离单元格数，d＝1,…,N，N为R-D数据中的多普勒单元格数，t＝1,…,A，A为自然数，将时间段T均分为A份，从而得到A个时刻，t表示其中的一个时刻；

步骤2：基于构建的R-D-T三维数据Y(r，d,t)，利用动态规划法，得到两个站点的无向航迹探测结果，分别为T₁(R_i,V_i,t)和T₂(R_j,V_j,t)；其中，i＝1,2...m，m为站1得到的航迹数量，j＝1,2...n，n为站2得到的航迹数量，且两个站点得到的航迹数量是一样的，即m＝n；t＝1,…,A；Ri表示t时刻目标船只与站点12的距离；

步骤3：在站2中寻找与站点1的第一条航迹T₁(R₁,V₁,t)相匹配关联的航迹：

对于站点2的每一条航迹T₂(R_j,V_j,t)，j＝1,2...n，依次与站点1中的第一条航迹T₁(R₁,V₁,t)进行以下计算：

步骤3.1：根据每个时刻目标船只与站点1和站点2的距离R_1t和R_2t，利用三角余弦定理，计算出每个时刻目标相对于站点1的方位θ_1t，t＝1,2...A；

计算公式为：

根据每个得到的目标船只相对于站点1的极坐标位置为[R_1t,θ_1t]，t＝1,2...A；将其转化到经纬度坐标，记为(Lon_t,Lat_t)；

步骤3.2：根据得到的该条航迹的多个经纬度坐标，利用最小二乘法拟合该条航迹的曲线L₁；然后计算每个时刻目标位置点(即经纬度坐标)相对于拟合曲线L₁的距离为r_t，单位为km，t＝1,2...A，则A个点的总距离值为：

步骤3.3：确定站点2中与站点1的第一条航迹相关联的航迹：

对于站点2的其他n-1条航迹T₂(R_j,V_j,t)，则以同样的方法得到n-1个结果；而能够与站点1第一条航迹相关联的航迹T₂(R_q,V_q,t)，q∈1,2...n，应该满足：

即与拟合后的曲线L₁的误差最小；

步骤4：然后对站1剩余的m-1条航迹，分别找与其关联的站点2的航迹，最终得到两个站点覆盖范围内的相关联航迹。

与现有技术相比，本发明的创新之处体现在以下方面：

本方法只需要每个地波雷达站仅有一个接收阵元，利用检测跟踪一体化的方法就可以得到目标的无向航迹和双站的匹配关联结果。单阵元接收站的地波雷达系统可以大大减少对高频地波雷达接收站的尺寸需求，克服了传统阵列式地波雷达系统需要大尺寸雷达场地的缺陷，显著提高目标探测地波雷达系统的广泛应用。

利用单阵元的地波雷达数据构建的距离-多普勒-时间的R-D-T中做目标的检测跟踪一体化处理，充分利用目标面区域在随时间维在空间位置和回波强度属性上都连续分布的特点，提高了单站雷达航迹的探测精度。双站航迹的匹关联也充分利用了目标在短时刻内沿直线运动的特性，实现双站无向航迹的匹配关联，实现了双站地波雷达多目标的探测。

本发明采用基于检测跟踪一体化探测思路进行双站地波雷达目标探测，避免了先点迹检测再航迹跟踪探测的传统探测方法中需要进行点迹与航迹关联的过程，减少了由于错误阈值选取导致的航迹错误的跟踪问题，弥补了仅利用目标的位置和运动属性而不利用目标强度属性造成的缺陷，提高了目标的航迹探测性能和双站航迹的关联结果的准确度，整体上提高了多目标航迹探测性能。

附图说明

图1为本发明的基本流程示意图。

图2为雷达探测范围内的两条航迹的实际分布图。

图3为两条航迹到两个站点的距离随时间的分布图。

图4位两个站点的示意图。

图5两个站点无向航迹形成的疑似航迹分布图。

图6疑似航迹与其拟合曲线的距离误差分布图

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的方法做进一步说明：

如图1所示，一种利用双站单阵元高频地波雷达探测船只目标的方法，包括首先利用两个站点(如图4)的高频地波雷达对海面上的船只目标发射脉冲信号，在经过一定的时间延迟之后得到回波信号，利用该回波信号得到距离-多普勒数据(R-D数据)，其特征在于还包括以下步骤：

步骤1：利用一定时间段T(T小于一小时)的高频地波雷达单通道的R-D数据构建R-D-T三维数据，记为Y(r，d,t)，其中r＝1,…,M，M为R-D数据中的距离单元格数，d＝1,…,N，N为R-D数据中的多普勒单元格数，t＝1,…,A，A为自然数，将时间段T均分为A份，从而得到A个时刻，t表示其中的一个时刻；

步骤2：基于构建的R-D-T三维数据Y(r，d，t)，利用动态规划法，得到两个站点的无向航迹探测结果，分别为T₁(R_i,V_i,t)和T₂(R_j,V_j,t)；其中，i＝1,2...m，m为站1得到的航迹数量，j＝1,2...n，n为站2得到的航迹数量，且两个站点得到的航迹数量是一样的，即m＝n；t＝1,…,A；Ri表示t时刻目标船只与站点12的距离；

图2为雷达探测范围内的两条航迹的实际分布图。

图3为两条航迹到两个站点的距离随时间的变化，其中T1表示航迹1，T2表示航迹2。

步骤3：在站2中寻找与站点1的第一条航迹T₁(R₁,V₁,t)相匹配关联的航迹：

对于站点2的每一条航迹T₂(R_j,V_j,t)，j＝1,2...n，依次与站点1中的第一条航迹T₁(R₁,V₁,t)进行以下计算：

步骤3.1：根据每个时刻目标船只与站点1和站点2的距离R_1t和R_2t，利用三角余弦定理，计算出每个时刻目标相对于站点1的方位θ_1t，t＝1,2...A；

计算公式为：

根据每个得到的目标船只相对于站点1的极坐标位置为[R_1t,θ_1t]，t＝1,2...A；将其转化到经纬度坐标，记为(Lon_t,Lat_t)；

以此将两站的无向航迹组合遍历一遍，得到的疑似航迹见图5。其中T1-1是表示站1第1条无向航迹与站2第1条航迹关联形成的疑似航迹，T1-2是表示站1第1条无向航迹与站2第2条航迹关联形成的疑似航迹，T2-1是表示站1第2条无向航迹与站2第1条航迹关联形成的疑似航迹，T2-2是表示站1第2条无向航迹与站2第2条航迹关联形成的疑似航迹。

步骤3.2：根据得到的该条航迹的多个经纬度坐标，利用最小二乘法拟合该条航迹的曲线L₁；然后计算每个时刻目标位置点(即经纬度坐标)相对于拟合曲线L₁的距离为r_t，单位为km，t＝1,2...A，则A个点的总距离值为：

步骤3.3：确定站点2中与站点1的第一条航迹相关联的航迹：

对于站点2的其他n-1条航迹T₂(R_j,V_j,t)，则以同样的方法得到n-1个结果；而能够与站点1第一条航迹相关联的航迹T₂(R_q,V_q,t)，q∈1,2...n，应该满足：

即与拟合后的曲线L₁的误差最小；

步骤4：然后对站1剩余的m-1条航迹，分别找与其关联的站点2的航迹，最终得到两个站点覆盖范围内的相关联航迹。

图6给出了疑似航迹拟合曲线的距离误差分布图，从图中可以看出，站1的第1条无向航迹与站2的第1条无向航迹的误差最小，因此说明T1-1是匹配关联的。同样，站1的第2条无向航迹与站2的第2条无向航迹的误差最小，因此T2-2也是匹配航迹。