[发明专利]一种基于G0杂波背景及恒定目标幅度的检测前跟踪方法

摘要

本发明提供一种基于G0杂波背景及恒定目标幅度的检测前跟踪方法，针对恒定幅度的目标，将杂波背景建模为G0分布，由于量测值幅度似然比并不存在解析解，本发明采用加权gamma函数和对其进行近似，因此该方法适用于G0杂波背景及恒定目标幅度情况。本发明采用加权不完全gamma函数和作为值函数，由于采用的加权不完全gamma函数和量测值幅度似然比利用了杂波参数和目标参数，所以该方法较之现有动态规划检测前跟踪算法，充分利用了背景与杂波信息，能更好地体现目标与杂波的差异。

主权项

一种基于G0杂波背景及恒定目标幅度的检测前跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、初始化系统参数：G0杂波的形状参数α、G0杂波的尺度参数β和目标回波幅度A，动态规划检测前跟踪算法处理帧数K，初始化变量k＝1；步骤2、从雷达接收机中读取第k帧回波数据的量测值Z_k，为第k帧回波数据在量测单元(i,j)中的幅度值，N_x为X轴量化的单元总数，N_y为Y轴量化单元的总数；步骤3、利用G0杂波的形状参数α和尺度参数β以及目标回波幅度A，对每个量测单元(i,j)计算加权不完全gamma函数和s_ij：s_ij＝u₁v₁+u₂v₂+u₃v₃其中，u₁、u₂、u₃均为不完全gamma函数，u₁＝γ(p₁,q₁u)，u₂＝γ(p₂,q₂u)；u₃＝γ(p₃,q₃u)；v₁、v₂、v₃均为权重系数，$v_1=\frac{{2z}_k^{i,j}{\mathrm{\&beta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}}{\mathrm{\&Gamma;}\left(\mathrm{\&alpha;}\right){q_1}^{p^1}},v_2=\frac{2{\left(z_k^{i,j}\right)}^3{A}^2{\mathrm{\&beta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}}{\mathrm{\&Gamma;}\left(\mathrm{\&alpha;}\right){q_2}^{p^2}},v_3=\frac{\sqrt{z_k^{i,j}}{\mathrm{\&beta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}}{\mathrm{\&Gamma;}\left(\mathrm{\&alpha;}\right)\sqrt{\mathrm{\&pi;A}}{q_2}^{p_2}};$函数因子p₁、p₂、p₃、q₁、q₂、q₃、u分别为p₁＝α+1、p₂＝α+3、p₃＝α+0.5、$q_3={(z_k^{i,j}-A)}^2+\mathrm{\&beta;},u=\frac{1.827}{{2\mathrm{Az}}_k^{i,j}};$不完全gamma函数$\mathrm{\&gamma;}(a,b)={\&Integral;}_0^b{e}^{-t}{t}^{a-1}\mathrm{dt},\mathrm{Rea}>0,$$\mathrm{\&Gamma;}\left(a\right)=\mathrm{\&Gamma;}(a,b)+\mathrm{\&gamma;}(a,b),\mathrm{\&Gamma;}(a,b)={\&Integral;}_b^{\&infin;}{e}^{-t}{t}^{a-1}\mathrm{dt};$步骤4、利用加权不完全gamma函数和s_ij对每个量测单元(i,j)计算量测值幅度似然比$L^{G0}\left(z_k^{i,j}\right):$$L^{G0}\left(z_k^{i,j}\right)=s_{\mathrm{ij}}\frac{{({\left|z_k^{i,j}\right|}^2+\mathrm{\&beta;})}^{\mathrm{\&alpha;}+1}}{2\left|z_k^{i,j}\right|{\mathrm{\&alpha;\&beta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}};$其中，|·|表示取模；步骤5、值函数累积：当k＝1，则第1帧中每个状态的值函数为该状态对应的量测单元(i,j)的一一对应一帧中一个量测单元(i,j)一一对应一个状态，l＝1,…,N_xN_y；如果k≠1，则第k帧中的每个状态的值函数为第k帧第l个状态在第k‑1帧的有效状态转移区域内值函数的最大值与第l个状态对应的一一对应之和，即同时记录第k帧第l个状态与其在第k‑1帧的有效状态转移区域内值函数最大值对应的状态之间对应关系；步骤7、如果k<K，更新k＝k+1返回步骤3；如果k＝K，执行步骤8；步骤8、用目标候选状态集合D存储第K帧中超过门限V_T的值函数所对应的状态；步骤9、航迹恢复：如果目标候选状态集合D为空，则宣布没有目标，算法结束；如果目标候选状态集合D不为空，对于集合D中每个元素作为候选目标状态，进行航迹回溯，根据记录的第k帧第l个状态与其在第k‑1帧的有效状态转移区域内值函数最大值对应的状态之间对应关系，得到集合D中每个候选目标状态对应恢复的航迹；步骤10、经虚假航迹删除后输出检测结果与目标航迹。