基于遞推Hough變換的微弱多目標檢測前跟蹤方法
【專利摘要】本發明屬于雷達信號處理領域，針對現有基于Hough變換的檢測前跟蹤(HT?TBD)技術無法實現對微弱多目標的實時檢測且部分目標可能存在漏檢的問題，提供一種基于遞推Hough變換的微弱多目標檢測前跟蹤方法。對于獲得的量測數據，首先利用HT?TBD技術對前n幀量測數據進行非相參積累檢測，得到初始積累矩陣以及存儲陣列；然后再對2～n+1,3～n+2,…幀的數據依次進行遞推HT?TBD處理，通過對積累矩陣和存儲陣列的更新實現對前一時刻數據的剔除和下一時刻數據的積累存儲，實現各時刻的遞推檢測；最后根據各時刻的檢測結果進行航跡關聯。方法在實現對微弱多目標實時有效檢測和避免目標漏檢的同時，還能夠顯著降低計算量，提高方法運算效率。
【專利說明】
基于遞推Hough變換的微弱多目標檢測前跟蹤方法
技術領域
[0001] 本發明屬于雷達信號處理領域，適用于解決不同時刻出現的微弱多目標雷達多幀 數據檢測前跟蹤問題。
【背景技術】
[0002] 檢測前跟蹤(Track Before Detect,TBD)技術作為一種幀間積累技術，通過對多 幀雷達回波數據進行非相參積累，實現對微弱目標的檢測，其中基于Hough變換（Hough Transform, HT)的TBD(HT-TBD)技術是一種典型的批處理檢測前跟蹤技術，其基本思想是： 將數據空間中的直線檢測問題轉換為參數空間中的峰值檢測問題，通過對多幀量測數據的 非相參積累處理實現對微弱目標的檢測。
[0003] 現有的HT-TBD技術對微弱目標進行檢測處理時，但存在以下2個不足。（1)在對微 弱目標檢測時，存在著檢測延時的問題。例如對于長度為7幀的HT-TBD檢測，目標在從第5幀 量測時出現并被雷達探測到，當采用4/7準則進行判別，則目標由于最多只有3幀量測而使 該目標無法被檢測到，只有在下一個批處理時段（即8~14幀量測）時，才有可能被檢測到， 造成目標檢測的延時。（2)現有的HT-TBD技術還會出現目標漏檢的問題。例如，設第5幀到第 10幀量測時目標進行直線運動，而從11幀目標開始曲線機動，由于HT-TBD技術是對直線航 跡進行積累，而1~7幀和8~14幀兩個批處理區段均只有3幀量測可以進行有效積累，均無 法實現對目標的檢測，從而導致目標漏檢。
[0004] 針對現有HT-TBD技術存在的上述2個方面的問題，本發明采用遞推處理技術進行 處理:首先利用m/n準則的HT-TBD技術對前n幀量測數據進行非相參積累檢測，得到初始積 累矩陣以及存儲陣列，然后在對2~n+l，3~n+2,…的數據依次進行實時遞推處理。由于相 鄰兩次遞推處理之間有n-1幀數據時重復的，此時若對平移后的n幀數據重新進行Hough變 換，會造成大量的重復計算，降低方法效率，針對這一問題，本方法通過對積累矩陣和存儲 陣列的更新實現對前一時刻數據的剔除和下一時刻數據的積累存儲，而對中間n-1幀數據 進行保留來實現各時刻的遞推檢測，有效降低了計算量，提高了方法的運算效率;最后方法 通過對各時刻檢測結果進行航跡關聯，得到目標最終檢測結果。
【發明內容】
[0005] 針對現有基于HT-TBD技術無法實現對微弱多目標的實時檢測且部分目標可能存 在漏檢的問題，提供一種基于遞推Hough變換的微弱多目標檢測前跟蹤方法。對于獲得的量 測數據，首先利用HT-TBD技術對前n幀量測數據進行非相參積累檢測，得到初始積累矩陣以 及存儲陣列；然后再對2~n+1，3~n+2，…幀的數據依次進行遞推HT-TBD處理，通過對積累 矩陣和存儲陣列的更新實現對前一時刻數據的剔除和下一時刻數據的積累存儲，實現各時 刻的遞推檢測;最后根據各時刻的檢測結果進行航跡關聯。方法在實現對微弱多目標實時 有效檢測和避免目標漏檢的同時，還能夠顯著降低計算量，提高方法運算效率。
[0006] 本發明解決所述的技術問題，采用技術方案步驟如下：
[0007] 步驟(一）：對于得到的雷達量測數據，根據初始虛警概率Pfa，設置一個初始檢測門 限，以消除部分雜波的影響，得到待檢測的量測數據，其中包含量測點的位置、回波能量、時 序和點標信息；
[0008] 對經過歸一化處理后的雷達回波信號，設定其初始門限為：
[0009] n = -ln(Pfa)
[0010]步驟(二）：對前n時刻的量測數據進行HT-TBD處理，獲得前n時刻的初始點數、能量 積累矩陣及存儲陣列，并得到前n時刻的檢測結果，具體過程為：
[0011] (1)離散化參數空間，將參數空間分割成大小為ApX A 0的若干分辨單元，每個分 辨單元的中心點為：
[0014]式中，Ap = L/Ie，L為雷達量程的2倍，Ip為參數P的分割段數，A 0 = 3i/Ie，Ie為參數 Q的分割段數；
[0015] (2)建立參數空間積累矩陣和存儲陣列，并對矩陣和陣列進行初始化;其中積累矩 陣包括點數積累矩陣和能量積累矩陣，分別用于存儲各分辨單元點數積累數據與能量積累 數據;存儲陣列用于存儲落入各分辨單元的量測點信息；
[0016] (3)依次選取前n時刻中數據，通過Hough變換方程將各量測點映射到參數空間，得 到相應的參數曲線I;
[0017] p = xi cos9+yi sin9
[0018] (4)對曲線|經過的參數空間分辨單元進行點數積累和回波能量積累，并對相應的 存儲陣列進行賦值；
[0019] (5)重復(3)~(4)，直到前n時刻量測數據全部處理完畢，得到參數空間點數和能 量積累直方圖以及對應的存儲陣列；
[0020] (6)設置參數空間點數和能量積累門限，進行峰值檢測，當參數空間分辨單元的點 數積累值與能量積累值均超過相應門限時，認為是有效檢測，進行Hough逆映射，進行航跡 約束，得到前n時刻的檢測結果；
[0021]步驟(三）：利用n+1時刻的量測數據，進行實時遞推處理，具體過程為：
[0022] (1)利用Hough變換方程對n+1時刻的單幀量測數據進行變換，轉換到參數空間；
[0023] (2)從前n時刻的初始點數、能量積累矩陣及存儲陣列中剔除第1時刻量測數據的 影響；
[0024] (3)將n+1時刻數據變換結果在點數、能量積累矩陣及存儲陣列中進行積累和存 儲；
[0025] (4)利用更新后的積累矩陣與存儲陣列，對2~n+1時刻的n幀量測數據進行峰值檢 測和航跡約束，得到更新后的積累矩陣與存儲陣列，并記錄檢測結果；
[0026]步驟（四）：重復進行步驟(三），直至所有量測數據全部遞推處理完畢；
[0027]步驟(五）：對不同時刻檢測結果進行航跡關聯處理，對屬于同一目標的航跡進行 合并，對不同目標的航跡進行分別存儲，得到最終處理結果，進行航跡輸出。
[0028] 本發明的有益效果說明：本發明利用遞推HT-TBD技術對雷達量測數據進行處理， 在獲得初始積累矩陣和存儲陣列的基礎上，對積累矩陣和存儲陣列進行遞推實時更新處 理，不但能夠最大限度的利用前一時刻的檢測結果，提高算法運算效率，降低計算量，還能 夠實現對目標的實時檢測，避免目標漏檢，具有較好的檢測效果。
【附圖說明】
[0029] 附圖1是本發明的方法步驟流程圖；
[0030] 附圖2是本發明雜波點與目標量測點分布圖；
[0031]附圖3是本發明前7時刻HT-TBD技術處理時參數空間能量積累圖；
[0032]附圖4是本發明前7時刻HT-TBD技術處理時的檢測結果圖；
[0033]附圖5是本發明第3次遞推處理時的檢測結果圖；
[0034]附圖6是本發明進行航跡關聯處理后輸出的最終檢測結果圖；
[0035]具體實施方法
[0036]下面結合附圖對本發明基于遞推Hough變換的微弱多目標目標檢測前跟蹤方法進 行詳細描述。
[0037]實施條件:設定雷達位于坐標原點，掃描周期為ls，雷達距離量測誤差為40m，角度 量測誤差為0.2°。目標在雷達探測區域內運動，目標1作勻加速直線運動，目標初始位置為 (25km，25km)，初始速度為(300m/s，400m/s)，初始加速度為（15m/s 2，20m/s2)，目標出現時間 Stills;目標2作勻速直線運動，目標初始位置為（20km，30km)，初始速度為（500m/s， 300m/s)，目標出現時間為t 2 = 5s;處理的雷達量測總幀數為12幀，初始積累幀數為7幀，進 行Hough變換對參數空間進行離散化處理時，將參數空間離散化為180 X 400個分辨單元;每 幀數據的雜波數服從泊松分布，雜波密度為80,產生的雜波按均勻分布隨機地分布在雷達 視域內。參照附圖1，具體實施步驟如下所示：
[0038] (1)雷達對目標進行探測，得到的量測數據總數為12幀，其中雜波點與目標量測點 分布圖如附圖2所示；
[0039] (2)按照步驟(二)對前7時刻的量測數據進行HT-TBD處理，得到參數空間初始積累 矩陣與存儲陣列，其中前7時刻的參數空間能量積累圖如附圖3所示，而前7時刻的檢測結果 如附圖4所示；
[0040] (3)按照步驟(三），根據步驟(二)得到的初始積累矩陣與存儲陣列，對從第8時刻 開始的量測數據進行遞推HT-TBD處理，利用每一時刻的數據對積累矩陣與存儲陣列進行更 新檢測，獲得遞推后的檢測結果;其中第3次遞推處理時的檢測結果如附圖5所示；
[00411 (4)按照時間順序依次進行遞推HT-TBD處理，直至12幀量測數據全部處理完畢；
[0042] (5)按照步驟(五)對各時刻檢測結果進行航跡關聯處理，對屬于同一目標的航跡 進行合并，對不同目標航跡進行區分，進行最終航跡輸出，實現對目標的有效檢測；其中航 跡關聯處理后輸出的最終檢測結果如附圖6所示。
[0043]通過對附圖4前7時刻HT-TBD處理檢測結果分析可知，目標1被成功檢測到，而目標 2未被檢測到，這是由于目標1從t = Is開始出現，因此7個時刻目標1均有量測點進行積累， 積累值過門限被有效檢測，而目標2則是從t = 5s開始出現，前7時刻最多只有3個時刻進行 積累，導致積累值無法超過參數空間檢測門限，無法實現檢測；而從附圖5檢測結果可以發 現，經過3次遞推檢測后，目標2在7個積累時刻中有6個時刻可以進行有效積累，經HT-TBD處 理被有效檢測到;最后通過附圖6中方法輸出航跡與目標量測對比可知，本發明方法對不同 時刻出現的目標1與目標2均實現了有效檢測并獲得了目標航跡。
【主權項】
1. 基于遞推Hough變換的微弱多目標檢測前跟蹤方法，其特征在于包括以下技術措施： 步驟(一）、對于得到的雷達量測數據，根據初始虛警概率Pfa，設置一個初始檢測門限， 以消除部分雜波的影響，得到待檢測的量測數據，其中包含量測點的位置、回波能量、時序 和點標彳目息； 對經過歸一化處理后的雷達回波信號，設定其初始門限為： n = -ln(Pfa) 步驟(二）、對前n時刻的量測數據進行HT-TBD處理，獲得前n時刻的初始點數、能量積累 矩陣及存儲陣列，并得到前n時刻的檢測結果； 步驟(三）、利用n+1時刻的量測數據，進行實時遞推處理； 步驟（四）、重復進行步驟(三），直至所有量測數據全部遞推處理完畢； 步驟(五）、對不同時刻檢測結果進行航跡關聯處理，對屬于同一目標的航跡進行合并， 對不同目標的航跡進行分別存儲，得到最終處理結果，進行航跡輸出。2. 根據權利要求1所述的基于遞推Hough變換的微弱多目標檢測前跟蹤方法，其特征在 于步驟(二)采取以下技術措施： (21) 離散化參數空間，將參數空間分割成大小為A pX A 0的若干分辨單元，每個分辨 單元的中心點為式中，Ap = L/Ie，L為雷達量程的2倍，Ip為參數P的分割段數，A 0 = 3i/Ie，Ie為參數0的分 割段數； (22) 建立參數空間積累矩陣和存儲陣列，并對矩陣和陣列進行初始化;其中積累矩陣 包括點數積累矩陣和能量積累矩陣，分別用于存儲各分辨單元點數積累數據與能量積累數 據;存儲陣列用于存儲落入各分辨單元的量測點信息； (23) 依次選取前n時刻中數據，通過Hough變換方程將各量測點映射到參數空間，得到 相應的參數曲線I; P = XiC〇s9+yisin9 (24) 對曲線|經過的參數空間分辨單元進行點數積累和回波能量積累，并對相應的存 儲陣列進行賦值； (25) 重復(23)~(24)，直到前n時刻量測數據全部處理完畢，得到參數空間點數和能量 積累直方圖以及對應的存儲陣列； (26) 設置參數空間點數和能量積累門限，進行峰值檢測，當參數空間分辨單元的點數 積累值與能量積累值均超過相應門限時，認為是有效檢測，進行Hough逆映射，進行航跡約 束，得到前n時刻的檢測結果。3. 根據權利要求1所述的基于遞推Hough變換的微弱多目標檢測前跟蹤方法，其特征在 于步驟(三)采取以下技術措施： (31) 利用Hough變換方程對n+1時刻的單幀量測數據進行變換，轉換到參數空間； (32) 從前n時刻的初始點數、能量積累矩陣及存儲陣列中剔除第1時刻量測數據的影 響； (33) 將n+1時刻數據變換結果在點數、能量積累矩陣及存儲陣列中進行積累和存儲； (34) 利用更新后的積累矩陣與存儲陣列，對2~n+1時刻的n幀量測數據進行峰值檢測 和航跡約束，得到更新后的積累矩陣與存儲陣列，并記錄檢測結果。
【文檔編號】G01S7/41GK106054173SQ201610601010
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年7月27日 公開號201610601010.X, CN 106054173 A, CN 106054173A, CN 201610601010, CN-A-106054173, CN106054173 A, CN106054173A, CN201610601010, CN201610601010.X
【發明人】王國宏, 李林, 張翔宇, 吳巍
【申請人】中國人民解放軍海軍航空工程學院