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基于遍歷隨機Hough變換的弱目標檢測前跟蹤方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于遍歷隨機Hough變換的弱目標檢測前跟蹤方法。本發明首先對所有幀雷達回波數據進行雜波抑制第一門限處理，并單獨存儲各幀超過第一門限數據；其次對所有超過第一門限的雷達回波數據疊加到數據空間，在對數據空間中所有點進行Hough變換時本發明提出了一種遍歷配對的思想，對數據空間中所有不同點進行一一配對求取直線參數的方法；然后對數據空間中所有點進行遍歷Hough變換，求取直線參數；接著對所求直線參數進行投票。最后提取投票值最大的直線參數，實現航跡回溯。本發明可以實現復雜背景環境下弱目標的檢測與跟蹤，同時具有較好的檢測性能和跟蹤精度。
【專利說明】 基于遍歷隨機Hough變換的弱目標檢測前跟蹤方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于雷達數據處理領域，涉及一種基于遍歷隨機Hough變換的弱目標檢測前跟蹤方法。
【背景技術】
[0002]低信噪比目標的及時檢測和準確連續跟蹤問題是雷達探測系統需要解決的關鍵技術之一。傳統的檢測后跟蹤，通過設置門限判斷單幀目標是否存在，在檢測到目標后再進行跟蹤。這種方法在目標信噪比較高時具有較好的檢測跟蹤性能，但是當目標信噪比較低時，由于目標淹沒在雜波信號中，利用此種方法對目標進行檢測跟蹤將會引起目標信號的丟失，不利于低信噪比環境下的目標檢測跟蹤。檢測前跟蹤方法TBD是雷達微弱目標檢測跟蹤的一種有效方法(Track Before Detect, TBD)，其對原始量測數據不做門限處理或采用較小的門限，通過多幀能量積累的方式提高目標信噪比從而實現監視雷達對目標的檢測能力的提高，在得到檢測結果時同時宣布跟蹤結果。其實質是以時間換取能量，提高目標的信噪比。基于Hough變換的TBD方法不需要目標先驗信息，能把源于同一目標的回波能量進行非相參積累，增強目標信噪比，進而檢測出微弱目標信號。由于標準Hough變換所需計算時間和存儲量較大，從而后面的研究者在此技術上進行了改進，提出了隨機Hough變換、修正Hough變換和廣義Hough變換等技術。傳統隨機Hough變換從多幀疊加的累加回波數據中平面中檢測目標航跡，沒有對目標數據選取加以任何約束的方法，會造成檢測概率較低，虛假航跡偏多的狀況，同時動態鏈接表中的直線參數選定后就不會改變，對落入其一定誤差內的點進行投票，為遍歷動態鏈接表尋找最優解，這樣恢復出來的航跡與真實航跡將會存在較大的偏差。針對這些問題，基于遍歷隨機Hough變換對所有過門限數據進行遍歷配對求取直線參數，再從每幀雷達回波數據中選取對直線參數有貢獻點的方法來實現航跡的回溯。這種方法具有較高的檢測概率，并且還能避免出現漏警的情況。

【發明內容】

[0003]本發明針對現有技術的不足，提供了一種基于遍歷隨機Hough變換的弱目標檢測前跟蹤方法。該方法解決了現有的基于隨機Hough變換的目標檢測前跟蹤方法中存在的檢測概率不高，容易出現虛警的問題。同時可進一步提高跟蹤精度。
[0004]本發明包括以下步驟:
[0005](I)對Hough參數空間進行量化處理。
[0006](2)將每次仿真中k幀不同的超過第一門限的雷達回波數據分別存儲在K個不同的矩陣中，其中第k幀超過第一門限數據的存儲矩陣表示為zk。
[0007](3)將所有幀過第一門限的數據疊加到數據平面W中，并對所有不同數據點進行遍歷求取直線參數(P，Θ )，并放入動態鏈接表A中。
[0008](4)對動態鏈接表中的直線參數進行逐一對比投票，若兩者滿足一定誤差范圍，則對動態鏈接表A中所選的參數值的投票值加I。[0009](5)求取A中投票值最大點并提取最后直線參數值(P，Θ)。
[0010](6)根據直線參數(P，Θ)，在各單幀過第一門限回波數據中提取對所求參數有貢獻點。
[0011 ] (7)根據所求點實現對目標狀態的估計。
[0012](8)航跡回溯，顯示跟蹤結果，準備接受下一批多幀數據。
[0013]本發明的關鍵技術在于遍歷配對數據空間中的不同數據，求取直線參數。動態鏈接表相互比較投票，選取最優直線參數；單幀提取數據回溯目標航跡。與傳統的隨機Hough變換相比本發明有兩個優點:(I)、檢測概率較高，由于其遍歷配對了數據平面中的所有數據，從而利用了所有可能是目標位置數據的信息，避免了傳統隨機Hough變換中不是目標軌跡兩點配對求取參數影響檢測概率的問題；(2)、單幀回溯航跡。傳統隨機Hough變換中對目標航跡的回溯時，在數據平面中提取對目標航跡有貢獻點的方法，當設置門限過高時，目標真實位置信息沒有存儲，從而導致漏警的情況。選用單幀雷達回波數據進行目標回溯時，可存儲多次仿真量測數據，進而避免目標位置被丟棄的現象。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1為本發明流程圖。
【具體實施方式】
[0015]以下結合圖1對本發明步驟作以下說明: [0016]步驟L參數空間量化。
[0017]Hough變換是對直線參數P，Θ的求取，所以利用基于Hough變換的TBD方法來實現目標檢測跟蹤首先要對Hough參數空間進行量化處理。
[0018]θ n = (η-1/2) Δ θ η = I, 2...,N0 (I)
[0019]Pn= (η-1/2) Δ ρ η = I, 2..., N P
[0020]其中Δ θ = Ji /N0, N0 為參數 θ 的分割段數；Δ ρ = L/Np, L = sqrt (nx2+ny2),Iij^Pny為雷達數據空間對應維度，Np為參數P分割段數。
[0021]步驟2.回波數據做門限處理并把單幀超過第一門限的雷達回波數據存儲在不同矩陣。
[0022]對雷達回波數據進行Hough變換，得到目標參數。在對實際目標進行處理時，為了減少計算時間和降低虛警率，所以引入第一門限H。
[0023]將各幀超過第一門限的雷達回波數據分別存儲在不同的ζ矩陣中。
[0024]zk = (xi；k, yi；k) ISkSKlSii^lk(2)
[0025]zk表示第k幀所有超過第一門限數據位置信息集合，(x,k, yi,k)為第k幀數據第i個數據的位置信息，Ik為第k幀數據超過第一門限數據個數。
[0026]步驟3.把所有超過第一門限數據疊加到數據空間
[0027]把所有數據疊加到數據平面W。在疊加過程中如果不同幀數據在相同位置都存在目標的話，則選取不同幀中目標幅值最大值作為該位置的幅度值，并把其對應位置信息存儲在矩陣U中。
[0028]Ui = (Xi, Yi) I ^ i ^ L(3)[0029]式中L是數據空間中點的個數。
[0030]步驟4.遍歷求取直線參數,并把逐一放入動態鏈接表
[0031]然后根據式(4)和(5)對U中的所有點進行遍歷Hough變換，將每次求取的直線參數依次存儲到動態鏈接表A。
【權利要求】
1.基于遍歷隨機Hough變換的弱目標檢測前跟蹤方法，其特征在于該方法包括以下步驟: 步驟一、對Hough參數空間進行量化處理； 步驟二、將每次仿真中k幀不同的超過第一門限的雷達回波數據分別存儲在K個不同的矩陣中，其中第k幀超過第一門限數據的存儲矩陣表示為zk ； 步驟三、將所有幀過第一門限的數據疊加到數據平面W中，并對所有不同數據點進行遍歷求取直線參數(P，Θ )，并放入動態鏈接表A中； 步驟四、對動態鏈接表中的直線參數進行逐一對比投票，若兩者滿足一定誤差范圍，則對動態鏈接表A中所選的參數值的投票值加I ; 步驟五、求取動態鏈接表A中投票值最大點并提取最后直線參數值(P，Θ); 步驟六、根據直線參數(P，Θ)，在各單幀過第一門限回波數據中提取對所求參數有貢獻點； 步驟七、根據所求點實現對目標狀態的估計； 步驟八、航跡回溯，顯示跟蹤結果，準備接受下一批多幀數據。
【文檔編號】G01S7/41GK103777187SQ201410017844
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年1月15日 優先權日:2014年1月15日
【發明者】郭云飛, 鄭曉楓, 彭冬亮, 唐學大, 周森山 申請人:杭州電子科技大學