发明名称 雷达测距模糊条件下多微弱目标HT-STC-TBD检测方法
摘要 本发明公开了一种雷达测距模糊条件下多微弱目标HT-STC-TBD检测方法,属于雷达数据处理领域。本发明的方法包括以下步骤:(一)将高、中脉冲重复频率雷达(如机载脉冲多普勒雷达等)测得的目标量测送入数据处理计算机,然后在数据处理计算机中得到目标所有可能状态;(二)对该可能状态进行Hough变换,得到能量积累直方图;(三)搜索直方图峰值,根据峰值坐标进行Hough逆变换确定有效检测数据点;(四)消除虚假航迹,修正目标状态,实现单次目标跟踪;(五)消除前次检测影响,进行目标的二次检测;(六)重复步骤(三)~(五),直到检测出所有目标,实现多微弱目标跟踪与检测。
申请公布号 CN102298142B 申请公布日期 2013.06.19
申请号 CN201110124580.1 申请日期 2011.05.16
申请人 中国人民解放军海军航空工程学院 发明人 王国宏;于洪波;王娜;谭顺成
分类号 G01S7/41(2006.01)I;G01S13/70(2006.01)I 主分类号 G01S7/41(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 1.雷达测距模糊条件下多微弱目标HT-STC-TBD检测方法,HT-STC-TBD(Hough Transform and Successive Target Cancellation Based Track-Before-Detect)是指采用目标相继消除的思想(STC),对Hough参数空间中的各个单元依次独立地进行检测判决,从而实现雷达测距模糊条件下数目未知多微弱目标的检测前跟踪(TBD),其特征包括以下步骤:步骤1:将高、中脉冲重复频率雷达测得的目标数目未知的微弱信号送入雷达数据录取器,得到目标或者杂波的径向模糊距离r、方位<img file="FSB00001049690700011.GIF" wi="34" he="40" />和回波能量A,然后将r、<img file="FSB00001049690700012.GIF" wi="33" he="40" />和A送入雷达数据处理计算机;在雷达数据处理计算机中执行以下步骤:步骤2:初始化R<sub>max</sub>为雷达最大作用距离;I为雷达脉冲重复频率种类,第i个脉冲重复频率记为PRF<sub>i</sub>;Ru<sub>i</sub>为脉冲重复频率PRF<sub>i</sub>对应的最大不模糊距离;L<sub>i</sub>是脉冲重复频率PRF<sub>i</sub>对应的最大模糊数;K为数据积累的扫描周期数;n<sub>i</sub>(k)为k时刻第i个脉冲重复频率下,量测的数目;r<sub>ij</sub>(k)为k时刻第i个脉冲重复频率下,第j个量测的径向模糊距离;<img file="FSB00001049690700013.GIF" wi="113" he="60" />为k时刻第i个脉冲重复频率下,第j个量测的方位;A<sub>ij</sub>(k)为k时刻第i个脉冲重复频率下,第j个量测的回波能量;z<sub>ij</sub>(k)为k时刻第i个脉冲重复频率下,第j个量测的模糊量测:<img file="FSB00001049690700014.GIF" wi="572" he="60" />i=1,2,...,I,j=1,2,...,n<sub>i</sub>(k);Δθ、Δρ为Hough变换中ρ-θ单元格的大小,取Δθ=π/N<sub>θ</sub>,Δρ=R<sub>max</sub>/N<sub>ρ</sub>,N<sub>θ</sub>为参数θ的分割段数,N<sub>ρ</sub>为参数ρ的分割段数;ρ-θ为Hough变换参数空间;U(ρ,θ,i,j)为计数器单元,置为0;Ψ<sub>1</sub>,Ψ<sub>2</sub>分别为量测幅度的第一门限和第二门限;步骤3:数据积累(1)建立量测存储器阵列Store(i,j,k);(2)第一门限处理将目标量测接入幅度比较器,与第一门限Ψ<sub>1</sub>进行比较,滤除幅度较小的量测;(3)存储K个扫描周期的量测到相应存储器:Z<sub>ij</sub>(k)→Store(i,j,k);步骤4:量测映射(1)读取Store(i,j,k)中的径向模糊距离,通过一对多映射得到所有可能径向距离<img file="FSB00001049690700021.GIF" wi="554" he="61" />i=1,…,I,j=1,…,n<sub>i</sub>(k)<sub>i</sub>,l<sub>i</sub>=0,…,L<sub>i</sub>其中,l<sub>i</sub>是脉冲间隔数;(2)坐标转换利用(1)得到的可能径向距离,通过坐标转换得到所有可能的状态集合X<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>X</mi><mo>=</mo><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>ij</mi><msub><mi>l</mi><mi>i</mi></msub></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>y</mi><mrow><mi>ij</mi><msub><mi>l</mi><mi>i</mi></msub></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>A</mi><mi>ij</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths>i=1,…,I,j=1,…,n<sub>i</sub>(k),l<sub>i</sub>=0,…,L<sub>i</sub>,k=1,....K其中,<img file="FSB00001049690700023.GIF" wi="559" he="60" /><img file="FSB00001049690700024.GIF" wi="566" he="63" /><img file="FSB00001049690700025.GIF" wi="113" he="60" />为相应的方位角;步骤5:Hough变换(1)空间离散化将参数空间离散化,形成参数空间ρ-θ,每个参数单元的中心点为:θ<sub>n</sub>=(n-1/2)Δθn=1,2,…,N<sub>θ</sub>ρ<sub>n</sub>=(n-1/2)Δρn=1,2,…,N<sub>ρ</sub>则ρ=[ρ<sub>1</sub>,ρ<sub>2</sub>,...,ρ<sub>n</sub>],θ=[θ<sub>1</sub>,θ<sub>2</sub>,...,θ<sub>n</sub>];(2)建立能量累加器和存储器建立能量累加器P(ρ,θ),置每一单元为0;建立存储器阵列Memory(ρ,θ),置存储单元指针为1:Index(ρ,θ)=1;(3)将可能状态X经过Hough变换映射到参数空间中对于状态空间X中每一个可能状态点<img file="FSB00001049690700026.GIF" wi="432" he="62" />采用参数方程:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mi>&rho;</mi><mo>=</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>ij</mi><msub><mi>l</mi><mi>i</mi></msub></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mi>cos</mi><mi>&theta;</mi><mo>+</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>ij</mi><msub><mi>l</mi><mi>i</mi></msub></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mi>sin</mi><mi>&theta;</mi><mo>,</mo><mi>&theta;</mi><mo>&Element;</mo><mo>[</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mi>&pi;</mi><mo>]</mo></mrow></math>]]></maths>这样X-Y平面中的点<img file="FSB00001049690700028.GIF" wi="305" he="62" />便映射到ρ-θ参数空间中,得到对应的参数曲线C<sub>l</sub>;(4)能量积累和数据点存储在曲线C<sub>l</sub>相应的能量累加器元素上加上状态点<img file="FSB00001049690700031.GIF" wi="432" he="60" />的能量,并把数据点坐标<img file="FSB00001049690700032.GIF" wi="303" he="62" />存储在相应的存储器单元Memory(ρ,θ)中;(5)重复(3)~(4)直到将所有可能状态映射到参数空间中;步骤6:判断是否需要继续检测目标如果是第一次检测,存储参数空间中的能量峰值Ψ<sub>max</sub>,然后转到步骤7;否则,将本次得到的参数空间中的能量最高点与Ψ<sub>2</sub>进行比较,如果超过预设门限,则转到步骤7,否则结束检测;步骤7:搜索有效检测点对能量累加器元素依次判断,积累幅值超过第二门限Ψ<sub>2</sub>的单元被认为是有效检测点;步骤8:Hough逆变换取出步骤7中获得的有效检测点(ρ<sub>s</sub>,θ<sub>m</sub>),在相应存储器单元Memory(ρ<sub>s</sub>,θ<sub>m</sub>)中读出所有数据点<img file="FSB00001049690700033.GIF" wi="168" he="53" />实现有效检测点在数据空间的映射;步骤9:剔除虚假航迹利用航迹长度、最大机动角度以及目标最大速度和最小速度这些先验信息,对已检测到的状态空间进行筛选,剔除虚假航迹,获得本次检测的目标航迹;步骤10:修正状态空间将步骤8获得的所有数据点<img file="FSB00001049690700034.GIF" wi="142" he="53" />从现有状态空间X中减去,消除本次有效检测点对状态空间的影响;步骤11:重复步骤5~步骤10通过依次消除的方法不断搜索新的目标,从而实现目标数目未知情况下距离模糊多微弱目标的检测跟踪。
地址 264001 山东省烟台二马路188号电子信息工程系