一种检测前目标跟踪方法

技术领域

本发明属于雷达目标检测领域，特别涉及一种低慢小目标检测前目标跟踪方法，可用于杂波背景下的目标检测和识别。

背景技术

检测与跟踪是现代雷达最基本的任务之一，当雷达面临低慢小目标时，复杂的背景杂波及微弱的回波信号导致传统雷达对低慢小目标的检测与跟踪能力面临严峻的挑战，其主要表现为：检测率降低，虚警率升高。

通常，雷达的目标检测与跟踪处理有两种方法：1)经典的先检测后跟踪(Detect-Before-Track，DBT)方法，该方法首先对信号处理后的量测数据进行恒虚警门限检测，其次，对超过门限的目标点迹数据进行点迹关联和跟踪处理。当检测门限较高时，检测率降低，不利于弱小目标的检测；当检测门限较低时，虚警率升高，不利于目标的测量。2)检测前跟踪(Track-Before-Detect，TBD)方法，该方法首先对目标的可能航迹进行能量积累，其次，对所有航迹能量的积累值进行门限检测，以确定目标的有效航迹。DBT方法是先检测出目标，再进行目标关联并给出航迹；而TBD方法是在检测目标的同时给出航迹。它利用目标运动航迹在帧间的关联性(而杂波不具备这种关联性)，对多帧原始数据进行联合处理，沿着目标可能的航迹进行能量积累，使得积累后的信噪比得到了提高，改善了对弱小目标的检测性能，并且，对杂波进行有效地抑制(积累后杂波的信噪比改善不大)，(相较于DBT)具有更强的抗干扰能力。显然，TBD技术的优点主要有：检测的低门限有效地避免了目标信息的丢失，更适合于对弱小目标的检测；考虑目标的运动关联性，有效地改善了杂波处理能力，抗干扰能力强。但同时，TBD技术也存在计算量大、存储量大、目标检测输出延时、硬件平台较复杂等缺点。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提出一种杂波背景下低慢小目标的检测方法，通过该方法可以获得更大的信噪比，更稳定的目标运动轨迹，提高对杂波背景下低慢小目标的检测能力。

为了达到上述目的，本发明采取如下技术方案。

一种检测前目标跟踪方法，包括以下步骤：S1：获取目标的回波信号；S2：对目标回波信号进行预处理；S3：多帧TBD处理，获取检测目标；S4：虚假目标去除；S5：得到最终目标；其中S3具体包括以下步骤：S31：将预处理后的数据进行滑窗处理，选定滑窗长度为K，滑窗步进为Q，K和Q均为正整数；S32：根据目标的位置、速度和最大加速度信息，确定搜索波门；S33：目标扫描搜索，获取目标位置信息(m

进一步的，所述预处理包括AD变换，数字下变频，脉冲压缩，动目标检测，滑窗积累和恒虚警检测。

进一步的，所述搜索波门为：pp1＝Nv1，pp2＝Nv2，qq1＝n+Rt1，qq2＝n+Rt2，其中，pp1为下一帧目标可能达到的速度最大值，pp2下一帧目标可能达到的速度最小值，qq1为距离雷达最远的位置，qq2为距离雷达最近的位置；目标可能运动的第一最大速度单元数：

进一步的，目标搜索时，计算累积能量值的均值

进一步的，目标的提取和凝聚根据累积能量值进行，根据累积能量值排序结果，以累积能量值最强的目标数据作为第一个目标数据，以该第一个目标数据最后一次搜索的距离位置为基础，将w个距离单元范围内的其它目标为同一目标，搜索整个目标空间，形成同一目标子空间，记录该目标子空间中累积能量值最大的目标，该目标子空间中其它目标舍弃；对当前目标空间中其余目标重复以上步骤，不断形成同一目标子空间，记录该子空间中的累积能量值最大的目标，其它目标舍弃，直到同一目标子空间为空；获得所有可能目标。

进一步的，目标的提取和凝聚根据累积信噪比进行，根据累积信噪比排序结果，以累积信噪比最强的目标数据作为第一个目标数据，以该第一个目标数据最后一次搜索的距离位置为基础，将w个距离单元范围内的其它目标为同一目标，搜索整个目标空间，形成同一目标子空间，记录该目标子空间中累积信噪比最大的目标，该目标子空间中其它目标舍弃；对当前目标空间中其余目标重复以上步骤，不断形成同一目标子空间，记录该子空间中的累积信噪比最大的目标，其它目标舍弃，直到同一目标子空间为空；获得所有可能目标。

进一步的，目标的提取和凝聚还包括根据累积信噪比进行，其中根据累积信噪比进行具体为，累积信噪比排序结果以信噪比最强的目标数据作为第一个目标数据，以该第一个目标数据最后一次搜索的距离位置为基础，将w个距离单元范围内的其它目标为同一目标，搜索整个目标空间，形成同一目标子空间，记录该目标子空间中信噪比最大的目标，该目标子空间中其它目标舍弃；对当前目标空间中其余目标重复以上步骤，不断形成同一目标子空间，记录该子空间中的信噪比最强目标，其它目标舍弃，直到同一目标子空间为空；比较根据累积能量值提取和凝聚的目标与根据累积信噪比提取和凝聚的目标，其结果一致时，选取任一结果作为可能目标；其结果不一致时，取第一次搜索时获取的目标构成目标空间，根据累积信噪比进行目标提取和凝聚。

进一步的，所述虚假目标去除，是指只要满足以下任一种情形，则去除相应目标点，

(1)||dr1|-|dr2||＞T

(2)|dr2|＞Lc；

(3)v＞0且dr2＜0；

(4)v＜0且dr2＞0；

(5)目标的搜索轨迹仅在一次滑窗搜索中出现。

进一步的，根据权利要求5-7任一所述的检测前目标跟踪方法，所述w值为2-8。

有益效果

本发明针对传统TBD技术的缺点，在通常的动态规划-检测前跟踪(DP-TBD)方法基础上，提出一种新的多帧TBD方法，该方法在信噪比较低时，仅需简单的搜索和较少的计算量就能较好的完成目标的检测和跟踪，并能有效的滤除杂波和干扰的影响。

附图说明

图1为本发明的实现流程图

图2为本发明多帧TBD方法实现流程图

图3为本发明滑窗处理示意图

图4为本发明多帧TBD方法搜索波门示意图

图5为本发明多帧TBD方法状态存储格式

图6为本发明回波信号预处理流程图

图7为本发明仿真实验中得到的动目标检测处理后的目标回波信号示意图

图8为本发明仿真实验中得到的恒虚警检测示意图

图9为本发明仿真实验中得到的目标运动轨迹图

图10为本发明仿真实验中利用本发明方法得到的目标运动轨迹图

图11为本发明滑窗积累示意图

具体实施方式

参照图1，本发明一种检测前目标跟踪方法实现步骤如下：

S1：获取目标的回波信号。

S2：对目标回波信号进行预处理。图3为预处理算法流程图。预处理包括：AD变换，数字下变频(DDC)，脉冲压缩(PC)，动目标检测(MTD)，滑窗积累和恒虚警检测(CFAR)。下面详细说明：

S21：AD变换。AD变换即回波信号数字化，目标回波信号经接收天线接收、模拟接收通道后进行数字化(AD)处理，得到离散数据s

S22：数字下变频(DDC)。s

S23：脉冲压缩(PC)。信号s

S24：动目标检测(MTD)。脉压数据s

S25：滑窗积累(图11)。设一个波束内有N

S26：恒虚警检测(CFAR)。积累MTD信号s

由于以上涉及到的算法处理模块及流程均为经典方法，在许多的雷达书籍和论文文献中均有详细的原理推导和说明，这里仅概要地说明本发明利用这些算法模块进行预处理。由于本发明为雷达数据处理的一种一般方法，由此，并不对上述涉及的参数进行限定。在预处理阶段，本发明仅列举出一些经典的信号处理方法。一般而言，实际的雷达信号处理包括但不限于这些方法。例如，对于相控阵雷达可能的数字波束合成，对于MIMO雷达可能的匹配滤波等。

另外，本发明以上处理是雷达数据处理的一部分，由此，没有对雷达的波形提出限制。

S3：多帧TBD处理，流程如图2。

CFAR处理后的数据作为多帧TBD算法的输入数据进行如下处理：

S31：滑窗处理。TBD方法按滑窗进行，确定滑窗长度为K，即有K帧CFAR数据参与TBD，滑窗步进为Q，即在K帧数据TBD处理中，每一次迭代滑窗搜索(K帧TBD)出Q帧进Q帧CPI数据(一个CPI为1帧)，一帧CPI数据即为一次CFAR处理。K和Q均为正整数。根据雷达参数，任务需求和观察体验等综合确定。在本发明中，K＝6，Q＝1。图3示例的滑窗处理，其滑窗长度为K，即有K帧CFAR数据参与TBD，滑窗步进为1，即在K帧数据TBD处理中，每一次迭代滑窗搜索(K帧TBD)丢掉K帧数据中的第1帧数据，新进1帧CPI数据，并排在剩下K-1帧数据的队尾，重新构成K帧数据。

S32：确定搜索波门。在滑窗长度K内，进行K-1次搜索。K＝1时的数据s

根据数据MTD的结果，①若初始点迹(m，n)位于m∈[1，m

为简化计算，较少计算量和存储量，本发明根据以下算式确定波门。

1)确定波门的最大可能距离单元数：

2)目标(m，n)的速度估计：v＝(m-1)·dv，这里速度增量dv＝(λ·f

3)在目标加速的情况下，目标可能的第一最大加速度：a1＝(v

4)目标可能运动的第一最大距离单元数：

5)目标可能运动的第一最大速度单元数：

6)在目标减速的情况下，目标可能的第二最大加速度：a2＝(0-v)/tc

7)目标可能运动的第二最大距离单元数：

8)目标可能运动的第二最大速度单元数：

确定波门的参数为：pp1＝Nv1，pp2＝Nv2，qq1＝n+Rt1，qq2＝n+Rt2。

在图4中，如果目标的运动速度为正(图4a)，即0＜m＜M/2，则这4个点为：(pp1，qq1)，(pp2，qq2)，(pp2，n)和(pp1，n)；

如果目标的运动速度为负(图4b)，即M≥m≥M/2，则这4个点为：(pp2，n)，(pp1，n)，(pp1，qq1)和(pp2，qq2)。

以上步骤的目的是以目标的当前位置信息包括但不限于距离和速度(这里以距离和速度举例)，根据要求的任务目标的特性，预测目标可能运动的范围，由此确定搜索波门的大小。

一种实施方式中，根据得到的pp1，pp2，qq1，qq2，仅确定斜对角两个点(pp2，n)和(pp2，qq2)，以及(pp1，qq1)和(pp2，n)。下一次搜索仅在这两对点基础上进行，这样有效地减少了计算量和存储量。

S33：目标搜索、提取和凝聚。

S331：设目标在第k(k∈[1，K])次扫描时的状态为X(k)，目标的初始测量为s

这里，利用MTD的结果计算SNR。在初始状态，有

I

I

1)循环递归：当2≤k≤K时，对所有的状态X(k)，有

I

根据任务场景，目标的运动特性等确定K的值。以图5的格式存储各搜索状态。在图5中，首先存储的是目标状态序号i，雷达实际探测过程中，可能不止一个目标被探测到，再加上其它杂波的影响，因此，可能有若干个目标(杂波)被检测到，为防止混乱，有必要对目标(杂波)进行排列。目标状态序号i表示排列第i的目标(目标的排列号)，其目的是区分不同的目标。其次，依次存储该目标K次搜索中每一次搜索的结果，包括：目标位置信息(m

2)以上搜索形成的所有目标构成目标空间。在K时刻，目标空间内，按照累积能量进行统计排序(降序)。计算累积能量的均值

3)在K个搜索状态内，若信噪比小于阈值的状态个数占总状态个数的一半以上，可以进一步舍弃该状态。这里的阈值可以根据雷达的地理环境得到，即计算地杂波的均值和方差值，一般取均值加20％方差值作为阈值，该步骤可进一步减少目标的搜索状态。以上步骤完成滑窗搜索。

S332：目标的提取和凝聚。

1)根据排序，取第一个目标数据，即累积能量最强的目标数据，以该第一个目标数据最后一次搜索的坐标位置为基础，w个距离单元数(w值根据实际情况确定，例如可以取值为2-8，当取值为2时，表示2个距离单元数围内的其它目标为同一目标，搜索整个目标空间，形成同一目标子空间，记录该同一目标子空间中累积能量值最大的目标，该目标子空间中其它目标舍弃；

2)对当前目标空间中其余目标重复以上步骤，不断形成同一目标子空间，记录该子空间中的累积能量值最大的目标，其它目标舍弃，直到同一目标子空间为空；获得所有可能目标获得所有可能目标。

下面介绍另外一种具体的实施方式。

1)对目标的信噪比进行积累，

2)对当前目标空间中其余目标重复以上步骤，不断形成同一目标子空间，记录该子空间中的信噪比最大的目标，其它目标舍弃，直到同一目标子空间为空；

以上是两种不同的目标提取和凝聚策略，经常性的这两种方法的结果一致。

当这两种方法的结果不一致时，另外一种策略是取第一次搜索时获取的目标构成目标空间，根据累积信噪比进行目标提取和凝聚。

S4：虚假目标去除。

根据以上步骤得到的目标有许多虚假目标，为此，利用以下原则去除：

1)目标根据当前速度位置信息估算的运动距离和实际运动距离有较大差异，目标的距离不匹配，即||dr1|-|dr2||＞T

2)相邻两帧距离单元数大于目标最大可能运动距离单元，即|dr2|＞Lc，目标点去除；

3)若目标的速度为正而下一搜索时刻得到的距离反而减少，即如果v＞0且dr2＜0，则目标点去除；

4)若目标的速度为负，而下一搜索时刻得到的距离反而增加，即如果v＜0且dr2＞0，则目标点去除；

5)目标的搜索轨迹仅在一次滑窗搜索中出现，即在前一次和下一次K帧处理时，没有目标点迹，而当前K帧处理时有目标点迹，则认为该目标点迹是噪声，去除。

S5：得到最终目标。

下面结合仿真实验对本发明效果作进一步验证说明。

(一)仿真条件

雷达的工作频率：13.7GHz；瞬时带宽(脉内)：10MHz；发射时宽含长中短三个脉冲，时宽分别为：16，2和0.1us，三脉冲时间间隔0.1us，频率间隔2MHz；重复周期100us；回波中频范围：370MHz～404MHz；采样频率：120MHz；相参积累(MTD)脉冲数：64；波束内积累数：6；三个仿真目标的起始距离：[1500，1118.5，5600]米，起始径向速度：[34，5.5，-9.2]米/秒，匀速直线运动；雷达方位转速12转/分钟；信噪比：-30dB，加高斯白噪声。滑窗长度K＝6，滑窗步进Q＝1。

(二)仿真内容及结果分析

按照上述仿真条件，在MATLAB R2018a软件中进行仿真实验，具体如下：

图7为序列MTD+波束内积累结果的其中一帧(一个CPI)，横轴表示距离单元，纵轴表示多普勒频率单元，z轴表示幅度(下同)。从图7可以看出，由于回波信号能量较小，MTD+波束内积累得到的目标回波信号按照先检测后跟踪的工作方法无法检测出能量较小信号的。这里该小信号(目标距离1118.5米)用的是中脉冲(2us)进行脉冲压缩，其余的两个目标用的是长脉冲(16us)进行的脉冲压缩。从图中还可以看出，不同的脉冲压缩长度其得益也是不一样的。这里不同的目标距离使用的脉冲是不同的，用不同脉冲进行脉冲压缩的依据是：中脉冲全脉压时用中脉冲，长脉冲全脉压时用长脉冲，最近的用短脉冲。由此也能在图7、8、9中观察到不同的距离单元区间其底噪是不同的，即存在台阶现象(图9俯视图非常明显地观察到这种现象)。图8为图7进行CFAR处理后的结果，这里CFAR阈值为6，从图中可以看出，由于阈值较小，除所有目标存在外，还存在有大量的杂波信号。图9为连续20帧(CPI)动目标检测(MTD)叠加的俯视图，除了从该图中可以看到明显的台阶现象(灰度深浅不同)外，还能明显地观察到目标的运动情况，由于目标直线运动，因此，可以观察到目标明显的运动线段。图10为本发明多帧TBD的处理结果(20帧)，白色表示连续运动的目标，黑色为背景。显然，本发明多帧TBD方法正确得到了预期的目标，即使有的目标信号较弱，对比图7的中间目标，在图9中几乎不可见(200～400距离单元)，但在图10中清晰地画出了目标的运动轨迹(200～400距离单元)。

以上结合具体实施例对本发明进行了详细描述。所述为本发明的较佳实施例而已，本发明不应该局限于该实施例和附图所公开的内容。凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。