一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法

摘要

本发明涉及一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法，根据动、静目标特点，采用同时发射非线性调频和步进频信号分别对动、静目标进行检测。非线性调频信号主要用于检测动目标，步进频信号主要用于检测静目标。在雷达的一个扫描帧可以同时得到地面动目标和静目标的一次点迹。与传统的方法相比，本发明能够同时关注地面动目标和静目标，反应地面目标的整体态势，当目标由动到静或由静到动时能持续跟踪，保证地面动、静目标的连续稳定跟踪。

主权项

一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1：雷达发射非线性调频信号用于检测动目标，发射步进频信号检测静目标，在雷达的一个扫描帧同时得到地面动目标和静目标的一次点迹；步骤2：分别进行动目标和静目标的一次点迹进行去旁瓣和加权凝聚处理；步骤3：采用基于两级Hough变换的航迹起始方法将动和静目标的凝聚点分别建立各自的备选航迹；将前一帧备选航迹进行运动补偿，补偿到当前帧载机所在位置；步骤4：预测当前帧航迹的位置：$\hat{X}(k/k-1)=F\hat{X}(k-1/k-1),$其中：$F=\left[\begin{array}{ccc}1& T& T^2/2\\ 0& 1& T\\ 0& 0& 1\end{array}\right],$$X={\left[\begin{array}{ccc}x& \stackrel{·}{x}& \stackrel{··}{x}\end{array}\right]}^T,$x、和分别表示当前帧航迹的位置，速度和加速度分量；步骤5：重复步骤1～步骤2，得到下一个点迹的凝聚点；步骤6：以航迹的预测位置为中心，将落入波门内的量测数据和航迹相关联，得到相关组合；如果量测数据没有落在任何一个航迹的波门内，以该数据建立一个新的航迹；如果在航迹的波门内没有观测点，分两种情况：情况1：当动目标航迹与所有动目标凝聚点都不相关，则进行两假设跟踪，得到相关组合；假设1：目标未被检出，则将航迹按照之前的运动规律进行外推；假设2：目标静止，则进行动目标航迹与静目标凝聚点之间的相关，如果有相关点，则用其进行航迹更新，如果没有相关点，则保持航迹原来的位置不动，速度为零；情况2：当静目标航迹与所有静目标凝聚点都不相关，则进行两假设跟踪；假设1：目标未被检出，则保持航迹原来的位置不动，速度为零，目标仍然静止；假设2：目标转为运动，则进行静目标航迹与动目标凝聚点之间的相关，如果有相关点，则用其进行航迹更新，并估计航迹的速度，如果没有相关点，则保持航迹原来的位置不动，等待下一帧的相关，得到相关组合；将所有动目标航迹和静目标航迹的相关组合按照下式参与运算，找到一个全局代价最小的最优分配，用其进行航迹的最终更新；a^*(k)＝arg min_a(k)C(k|a(k))其中：$C\left(k\right|a\left(k\right))={\Sigma }_{m=0_1,0_2,1}^{M\left(k\right)}{\Sigma }_{n=1}^{N(k-1)}a(k,m,n)c(k,m,n)$其中：c(k,m,n)是分配a(k,m,n)的代价值：$c(k,m,n)=-\ln \left(\frac{\Phi (k,m,n)}{\Phi (k,m,0)}\right)$当情况1时：Ф(k,m,n)计算如下：$\Phi (k,m,n)=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{D}P\left\{\right|v_r\left(k\right)|\ge v_0\}\Lambda (k,m,n)& m>0,n>0\\ \lambda & m>0,n=0\\ (1-P_D)P\left\{\right|v_r\left(k\right)|\ge v_0\}\lambda & m=0_1,n>0\\ P\left\{\right|v_r\left(k\right)|<v_0\}\lambda & m=0_2,n>0\end{array}\right.$其中：m>0,n>0为测量与航迹相关；m>0,n＝0为测量与已存在的航迹不相关，为虚警；m＝0₁,n>0为假设测量1与航迹相关；m＝0₂,n>0为假设测量2与航迹相关；Λ(k,m,n)是交互多模型估计的组合概率，v₀是最小可检测速度，v_r(k)是第k个扫描帧的径向速度(如果第k个扫描帧没有测量值则v_r(k)是由第k‑1个扫描帧预测得来)。假设速度服从高斯分布，则可以计算出P{|v_r(k)|≥v₀}和P{|v_r(k)|<v₀}；虚警的空间密度λ为：$\lambda =\frac{P_{\mathrm{FA}}}{{12}^{3/2}{\sigma }_r{\mathrm{r\sigma }}_{\theta }{\sigma }_{\stackrel{·}{r}}}$其中P_FA是虚警概率，距离、方位、距离速度三维的测量精度分别为和当情况2时，Ф(k，m，n)计算如下：$\Phi (k,m,n)=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{D}P\left\{\right|v_r\left(k\right)|=0\}\Lambda (k,m,n)& m>0,n>0\\ \lambda & m>0,n=0\\ (1-P_D)P\left\{\right|v_r\left(k\right)|=0\}\lambda & m=0_1,n>0\\ P\left\{\right|v_r\left(k\right)|!=0\}\lambda & m=0_2,n>0\end{array}\right.$情况2需要计算P{|v_r(k)|＝0}和P{|v_r(k)|！＝0}；所述波门包括距离波门、方位波门、俯仰波门和多普勒波门；步骤7、滤波：按照α‑β‑γ的滤波方法，对航迹进行滤波$\hat{X}(k/k)=\hat{X}(k/k-1)+K[y\left(k\right)-H\hat{X}(k/k-1)]$$\hat{X}(k/k-1)=F\hat{X}(k-1/k-1),$其中增益矩阵$K=\left[\begin{array}{c}\alpha \\ \beta /T\\ \gamma /T^2\end{array}\right],$观测矩阵H＝[1 0 0]；步骤8、航迹管理：当一条航迹多次没有观测点造成多次外推时，将航迹删除；重复步骤1～步骤8，进行动静目标稳定跟踪。