[发明专利]一种基于自适应转移步长的动态规划检测前跟踪方法

说明书

本发明一种基于自适应转移步长的动态规划检测前跟踪方法，包括以下步骤：S1:对用于存储目标的位置信息的数据进行初始化；S2:进行雷达对目标观测帧数积累，在进行观测帧数积累的过程中利用串行目标检测方法处理多目标场景中存在的目标干扰；S3:每经过一个观测帧，运行一次动态规划算法与EKF滤波算法直到达到规定的观测帧数，若未达到则返回S3继续进行运动目标观测帧数的积累，若到达规定的观测帧数则进行S4；S4:设置检测门限，选择大于检测门限值的值函数的积累值作为目标运动轨迹恢复值；S5:利用动态规划算法进行轨迹回溯得到整体的目标运动轨迹，本方法利用动态规划方法流程简洁的优点选择动态规划方法进行目标运动轨迹回溯。

技术领域

本发明属于全自动化产品领域，涉及一种基于自适应转移步长的动态规划检测前跟踪方法。

背景技术

传统目标检测与跟踪技术利用阈值处理对每帧图像提取一组量测点迹，然后将点迹输入跟踪器完成关联处理，且对状态进行估计并输出目标轨迹，即跟踪前检测(Detect-Before-Track，DBT)技术。但在回波信号信噪比较低时，利用单帧图像难以提取目标点迹；若降低阈值，后续将产生众多虚假轨迹。检测前跟踪(Track-Before-Detect，TBD)技术，对目标的轨迹能量进行积累，并对轨迹能量积累值进行门限检测，以提高对弱小目标的检测性能。在所有的检测前跟踪算法中，动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法有着良好的性能，DP-TBD算法的基本思想是把目标检测由一个多阶段决策过程转化为多个单个阶段问题，通过对每一阶段值函数的最优化而得到全局最优解。且算法具有结构简洁，较易实现的特点。

现有的常用的DP-TBD方法如，W.Yi,Z.Fang等人针对机动目标运动提出基于DP的TBD中使用顺序统计量来检测弱波动目标，同时提出一种通用的测量导向策略来应对目标机动，通过观测数据对目标动力学进行在线研究，实现低计算复杂度和对不同目标机动的高适应性检测前跟踪算法；Buzzi等人提出一种针对机载雷达弱小运动目标检测的DP-TBD算法。该方法在方位-距离-多普勒域上，采用类Viterbi算法对雷达回波数据进行多帧积累处理。M.Elhoshy,F.Gebali使用Weibull分布对杂波进行建模，并考虑了Swerling类型0、1和3目标。提出一种新的用于多帧处理的扩展窗口检测前跟踪(EW-DP-TBD)技术，此方法考虑了Weibull分布杂波的问题，区别于采用高斯噪声干扰的问题，但算法同样存在的计算复杂度高的问题。由于目标的多样化和环境的复杂化，使现代雷达的探测能力面临巨大的挑战，弱目标的检测问题就是其中之一。目标的RCS(雷达反射截面积)缩减一到两个数量级，目标反射回波大幅度减弱，雷达探测能力显著下降。另一方面，目标的运动速度的提高，使雷达预警时间急剧缩减。为此，需要雷达能够探测回波更微弱的远距离目标。但在回波信号信噪比较低时，利用单帧图像难以提取目标点迹；若降低阈值，后续将产生众多虚假轨迹。检测前跟踪(Track-Before-Detect，TBD)方法，对目标的轨迹能量进行积累，并对轨迹能量积累值进行门限检测，以提高对弱小目标的检测性能。TBD方法的实质是利用时间积累来提高雷达目标信号的信噪比。

本方法解决的问题：问题一是固定的状态转移范围无法覆盖目标运动范围，即目标机动造成跟踪效果较差的问题；问题二是在多目标观测场景中当目标邻近运动时，观测会产生干扰，造成值函数混叠现象，干扰目标检测的问题。

发明内容

为了解决问题一是固定的状态转移范围无法覆盖目标运动范围，即目标机动造成跟踪效果较差的问题；问题二是在多目标观测场景中当目标邻近运动时，观测会产生干扰，造成值函数混叠现象，干扰目标检测的问题，本发明提供本发明采用的技术方案是：一种基于自适应转移步长的动态规划检测前跟踪方法，包括以下步骤：

S1:对用于存储目标的位置信息的数据进行初始化；

S2:进行雷达对目标观测帧数积累，在进行观测帧数积累的过程中利用串行目标检测方法处理多目标场景中存在的目标干扰；