CN101000376A - 双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法，其特征在于：1)对每个脉冲采样完成距离压缩；2)把方位时间分割成多个相干处理间隔(CPI)；3)在每个CPI内做快速傅立叶变换(FFT)进入方位频域；4)把杂波区外的频率通道的数据幅度和第一门限比较做判决并输出点迹；5)点迹凝聚；6)在点迹域做Hough变换并做第二门限判决。本发明在每个CPI内实现了同一个距离单元内目标信号相干积累，在各CPI间实现了跨越距离单元的目标信号非相干积累，从而可以显著抑制虚警，同时提高了系统对微弱目标的检测能力。

Description

双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法

技术领域

本发明涉及一种用于双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候、穿透性等优良特性，在导航、遥感、测绘、侦察、警戒、火控等民用和军事领域有着广泛的应用。近年来，随着技术的不断发展和需求的不断增多，从SAR回波信号中检测运动目标，已经成为国内外新体制多模态SAR领域一个研究热点。与此同时，双基地SAR也得到越来越多的关注。和单基地雷达相比，双基地SAR具有更好的“四抗”性能，ONERA/DLR和FGAN分别在2003年2月和10月成功完成了同速并轨机载双基地SAR对静止场景成像实验，效果良好。根据以上的研究基础，有学者已经开始关注双基地SAR运动目标检测，他们把用于单基地SAR的空时自适应处理(STAP)和相位中心偏置(DPCA)推广到双基地SAR。遗憾的是，这种方法基于长相干处理时间内方位信号的相位分析，因此要求在处理时间内运动目标不能跨越多个距离单元，这导致这些方法对快速运动目标失效。传统的处理方法是降低距离分辨率，即合并相邻的距离单元，而这将导致信噪比下降，检测性能恶化。

发明内容

本发明提供了一种用于双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法，它克服了现有技术的不足，可以成功检测跨越多个距离单元的快速运动目标。

本发明的特征在于，针对并轨等速双基地合成孔径雷达，该方法依次包含如下步骤：

步骤(1)雷达接收机接收每一个发射脉冲对应的回波数据，并让接收到的回波信号通过匹配滤波器，完成距离向的脉冲压缩，其中匹配滤波器频域响应函数的幅度为1、相位与雷达发射机所发射的线性调频信号共轭；

步骤(2)把检测时间T分割成N个相干处理间隔CPI，每个CPI包括的脉冲数为M＝f_PRF·T_c，其中f_PRF为脉冲重复频率，为设定值，T_c为每个CPI占用的相干积累时间，为设定值，T＝NT_c，T内的脉冲数为NM；

步骤(3)在每个CPI内，对每个距离单元内的M个数据做快速傅立叶变换，进入方位频域，完成每个距离单元内信号的相干积累，积累增益为M，其中M如步骤(2)中所述，所述距离单元的大小定位为ρ_r＝c/2B，c为光速，B为雷达带宽，所述距离单元即为距离向的分辨率；

步骤(4)在每个CPI内、在每个距离单元内，求出方位频域主杂波区外频率通道的数据幅度，经设定的第一门限E作判决并输出点迹：超过E则在相应距离单元输出点迹、记为1，否则不输出点迹、记为0，所述步骤(4)依次含有以下步骤：

步骤(4.1)在每个CPI内、在每个距离单元内，取比杂波功率峰值低3dB所对应的频带以外的频率区间，得到主杂波区外的频率通道；

步骤(4.2)根据设定的初步虚警概率P_f1，按下式计算判决信号幅度的第一门限E

$P_{f1}={\∫}_E^{\∞}{p}_0\left(x\right)\mathrm{dx},$

其中p₀(x)为目标不存在时的幅度分布密度函数，为

$p_0\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\exp \{-\frac{x}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\}& x\&GreaterEqual;0\\ 0& x<0\end{array}\right.,$

σ²是主杂波区外全部频率通道的信号能量的平均值，P_f1可设定为10^-3；

步骤(4.3)在每个CPI内、在每个距离单元内，把主杂波区外的频率通道数据的幅度与第一门限E相比，若大于E则在相应的距离单元输出点迹、记为1，否则不输出点迹、记为0；

步骤(4.4)按下式计算检测概率P_d1

$P_{d1}={\&Integral;}_E^{\&infin;}{p}_1\left(x\right)\mathrm{dx},$

其中p₁(x)为目标存在时的幅度分布密度函数，为

$p_1\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\exp \{-\frac{x^2+\mathrm{\&mu;}}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\}{I}_0\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)& x\&GreaterEqual;0\\ 0& x<0\end{array}\right.,$

其中μ为超过第一门限E的检测到的信号幅度，从主杂波区外的频率通道测量得到，I₀(·)是0阶贝塞尔函数，按下式计算

$I_0\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)=1+\underset{n=1}{\overset{\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[{\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)}^n/n!]}^2;$

步骤(5)点迹凝聚，即在每个CPI内，由点迹占据的所有距离单元的平均值来确定目标在该CPI中的距离r_i，也即

$r_i={\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^{J_i}{r}_i^{\left(J\right)}/J_i,$

其中J_i是第i个CPI中一个目标占据的距离单元个数，r_i ^(j)表示第i个CPI中点迹占据的第j个距离单元序号；

步骤(6)通过步骤(5)得到一个点迹图，横轴是CPI序号，纵轴是距离单元序号，再在该点迹图上做Hough变换，经第二门限K作判决，超过K则认为目标存在，否则认为目标不存在，所述步骤(6)依次含有以下步骤：

步骤(6.1)根据设定的最终虚警概率P_F，P_F＝10^-6或10^-7，按下式设定第二门限K，

$P_F=\underset{i=K}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_N^i{P}_{f1}^i{(1-P_{f1})}^{N-i},$

其中N＝T/T_c是检测时间内的CPI个数， $C_N^i=\frac{N!}{i!(N-i)!}$ 是组合计算公式，得到K后，按下式计算最终检测概率P_D

$P_D=\underset{i=K}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_N^i{P}_{d1}^i{(1-P_{d1})}^{N-i};$

步骤(6.2)按下式所用Hough变换判定目标是否存在

$\mathrm{HT}\left(f\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}f(\mathrm{CP}{I}_i,r_i),$

若HT(f)≥K判定为目标存在，否则判定为目标不存在，其中f(CPI_i，r_i)是点迹图中任意一条直线函数，HT(f)表示在得到的点迹图上搜索任意的直线，若某直线上的点迹个数大于K，则认为目标存在，且该直线反映了目标的运动轨迹。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1)比传统的基于短相干积累方法(如MTD)多出了 倍的积累增益，可检测更微弱的目标；

2)能够对非合作目标徙动轨迹自动搜索和匹配，实现了跨越多个距离单元的积累，这是传统的方法无法实现的。

附图说明

图1是同速并轨双基地SAR的几何示意图；

图2是本发明提出的运动目标检测方法流程图；

图3是第i个CPI内在方位FFT后数据格式示意图；

图4针对下面实施方式给出的仿真例子，给出在每个CPI内经第一门限E判决后得到的点迹图；

图5针对下面实施方式给出的仿真例子，给出在点迹域做Hough变换后经第二门限K判决得到的点迹图。

具体实施方式

首先给出问题的模型。图1给出了一部正侧视同速并轨双基地SAR的示意图。X轴表示方位方向，Y轴表示距离方向，Z轴表示垂直方向。雷达发射机Tr和接收机Re同的速度v沿X轴方向运动。X-Y平面内有一目标P在检测时间间隔[-T/2，T/2]内以恒定速度(v_x，v_y)运动。当方位时间t＝0时，发射机位于(0，y_Tr，H_t)，接收机位于(0，0，H_r)，P位于(x₀，y₀)。根据几何关系，可知目标P与发射机和接收机的瞬时距离函数分别为

$R_T\left(t\right)=\sqrt{{[x_0+(v_x-v)t]}^2+{(y_0-y_T+v_{y}t)}^2+H_T^2}$

$R_R\left(t\right)=\sqrt{{[x_0+(v_x-v)t]}^2+{(y_0+v_{y}t)}^2+H_R^2},$

在t＝0处对上两式做泰勒展开得到

$R_T\left(t\right)\&ap;R_{T0}+\frac{1}{R_{T0}}[x_0(v_x-v)+(y_0-y_T)v_y]t+\frac{[{(v-v_x)}^2+v_y^2]}{2R_{T0}}{t}^2$

$R_R\left(t\right)\&ap;R_{R0}+\frac{1}{R_{R0}}[x_0(v_x-v)+y_0{v}_y]t+\frac{[{(v-v_x)}^2+v_y^2]}{2R_{R0}}{t}^2,$

其中 $R_{T0}=\sqrt{x_0^2+{(y_0-y_T)}^2+H_T^2},$ $R_{R0}=\sqrt{x_0^2+{(y_0-y_T)}^2+H_R^2}$ 。因此目标P的双基地瞬时距离函数为

$R\left(t\right)=R_T\left(t\right)+R_R\left(t\right)$

$\&ap;R_{T0}+R_{R0}+\left\{\frac{1}{R_{T0}}\right[x_0(v_x-v)+(y_0-y_T)v_y]+\frac{1}{R_{R0}}[x_0(v_x-v)+y_0{v}_y\left]\right\}t.$

$+\frac{[{(v-v_x)}^2+v_y^2]}{2}(\frac{1}{R_{T0}}+\frac{1}{R_{R0}})t^2$

上式中t的常数项和线性项为距离走动ΔR_W，t的高次项为距离弯曲ΔR_C，其中三次及更高次项往往可忽略，二次项是ΔR_C的主要成分。当检测时间间隔[-T/2，T/2]内最大程度的ΔR_C小于距离向分辨率ρ_r时，即

$\frac{[{(v-v_x)}^2+v_y^2]}{2}(\frac{1}{R_{T0}}+\frac{1}{R_{R0}}){\left(\frac{T}{2}\right)}^2\&le;{\mathrm{\&rho;}}_r,$

瞬时距离函数可近似为一条直线，

$R\left(t\right)\&ap;R_{T0}+R_{R0}+\left\{\frac{1}{R_{T0}}\right[x_0(v_x-v)+(y_0-y_T)v_y]+\frac{1}{R_{R0}}[x_0(v_x-v)+y_0{v}_y\left]\right\}t,$

其中ρ_r＝c/(2B)，B为发射信号带宽，c为光速。

需要指出：(1)检测时间T一般小于合成孔径时间T_s。设θ为方位向天线波束开角，则T_s≈R_R0θ/v。容易计算，[-T_s/2，T_s/2]内最大距离弯曲程度为 $R_{R0}(\sqrt{1+{\mathrm{\&theta;}}^2/4}-1)\&ap;R_{R0}{\mathrm{\&theta;}}^2/8$ ，一 般要大于ρ_r，因此T＜T_s。(2)检测时间T一般大于传统的运动目标检测(MTD)采用的短相干积累时间T_c。传统的短相干积累方法要求在CPI占用的时间T_c内ΔR＝ΔR_W+ΔR_C＜ρ_r，而本文方法只限制检测时间T内ΔR_C＜ρ_r，因此T可远大于T_c。(3)上述距离弯曲ΔR_C相对距离分辨率ρ_r可忽略，但相对载波波长不可忽略。因此，在检测时间T内，方位向目标回波仍是线性调频信号，与常用的SAR回波信号模型是一致的。

根据上述问题模型，给出用于一种双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法，如图2所示，包括如下步骤：

1)对逐个脉冲采样，完成距离压缩。雷达接收机接收每一个发射脉冲对应的回波数据，完成距离向的脉冲压缩。其中脉冲压缩是雷达常用的信号处理方式，让接收到的回波通过与雷达所发射线性调频信号相位共轭的匹配滤波器，从而达到提高信噪比的目的。

2)把整个检测时间间隔划分为N个CPI，并设在每个CPI占用的时间T_c内ΔR＜ρ_r。若脉冲重复频率为f_PRF，则每个CPI包含M＝f_PRF·T_c个脉冲。

3)在每个CPI内做快速傅立叶变换(FFT)进入方位频域。在每个CPI内，目标信号是检测时间内线性调频信号的一段，严格的说也是线性调频信号。但由于T_c较小，CPI内信号带宽小于频率分辨率1/M，因此CPI内目标信号可近似为单频。这一步完成CPI内同一距离单元内对信号的相干积累，积累增益为M。

4)此时第i个CPI内数据格式如图3所示。在每个距离单元，求出CPI方位频域主杂波区外频率通道的数据幅度，经第一门限E做判决并输出点迹：过门限则在相应距离单元输出1，否则输出0。初步的虚警概率和检测概率分别为 $P_{f1}={\&Integral;}_E^{\&infin;}{p}_0\left(x\right)\mathrm{dx}$ 和 $P_{d1}={\&Integral;}_E^{\&infin;}{p}_1\left(x\right)\mathrm{dx}$ ，其中p₀(x))和p₁(x)分别为目标存在和不存在情况下幅度分布密度函数。一般在主杂波区外频率通道外可认为目标不存在时幅度服从瑞利分布，目标存在时幅度服从莱斯分布，即

$p_0\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\exp \{-\frac{x}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\}& x\&GreaterEqual;0\\ 0& x<0\end{array}\right.,$

$p_1\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\exp \{-\frac{x^2+\mathrm{\&mu;}}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\}{I}_0\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)& x\&GreaterEqual;0\\ 0& x<0\end{array}\right.$

其中σ²是主杂波区外频率通道杂波的平均能量，μ是目标信号的幅度，I₀(·)是0阶贝塞尔函数，计算公式为 $I_0\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)=1+\underset{n=1}{\overset{\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[{\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)}^n/n!]}^2.$

5)点迹凝聚。在每个CPI内，由点迹占据的所有距离单元的平均值来确定目标在该CPI中的距离r_i；即

$r_i={\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^{J_i}{r}_i^{\left(J\right)}/J_i,$

其中J_i是第i个CPI中一个目标占据的距离单元个数，r_i ^(j)表示第j个距离单元。

6)通过步骤5)得到点迹图，它的横轴是CPI序号，纵轴是距离单元序号。在点迹图上做Hough变换，并经第二门限K做判决：过门限则判定为目标存在，否则判定为目标不存在。即

其中N＝T/T_c是检测时间内的CPI数；f(CPI，r)是点迹图中的任意一条直线函数，对步骤5)中输出的点迹而言，f(CPI_i，r_i)＝1，否则对点迹图上其他点而言，f(CPI，r)＝0；HT(f)表示对f(CPI，R)做Hough变换。可见Hough变换实际上是在步骤5)得到的点迹图上搜索任意的直线，如果某直线上的点迹个数大于K，则认为目标存在，否则认为目标不存在。显然，Hough变换实现了跨越多个距离单元的点迹二元积累，这是目标信号非相干积累的一种实现方法，获得积累增益 。因此步骤3)的CPI内相干积累、和本步骤的CPI间非相干积累，共获得积累增益为

。按下式，根据所需的最终虚警概率P_F得到第二门限K，

$P_F=\underset{i=K}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_N^i{P}_{f1}^j{(1-P_{f1})}^{N-i},$

其中P_f1和P_d1如步骤4)所述，得到K之后，按照下式计算最终的检测概率

$P_D=\underset{i=K}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_N^i{P}_{d1}^j{(1-P_{d1})}^{N-i}.$

关于门限E和K的选择，可以根据具体系统的虚警概率需求来设定。例如，对常见的雷达应用可令P_f1＝10^-3来设定第一门限E，令P_F＝10^-6来设定第二门限K。

下面结合一个仿真例子给出本发明提出的方法的具体实施方式。

设R_T＝100km，R_T＝10km，雷达载频15.5GHz，带宽200MHz，分辨率1m×1m，脉冲重复频率f_PRF＝1kHz，发射机和接收机运动速度v＝100m/s，天线实孔径0.44m。目标P速度为v_x＝2m/s，v_y＝8m/s，信噪比为-5dB。根据

$\frac{[{(v-v_x)}^2+v_y^2]}{2}(\frac{1}{R_{T0}}+\frac{1}{R_{R0}}){\left(\frac{T}{2}\right)}^2\&ap;\frac{v^2}{2}(\frac{1}{R_{T0}}+\frac{1}{R_{R0}}){\left(\frac{T}{2}\right)}^2\&le;{\mathrm{\&rho;}}_r$

可知T≤2.697s。取T＝2.048s，即方位向采取部分孔径处理，处理点数为2048点。令每个CPI内包含M＝64个脉冲，则共有N＝2048/64＝32个CPI。经过距离向脉冲压缩和方位向FFT之后，计算方位频域杂波区外通道的数据幅度，根据P_f1＝10^-3设定第一门限E，各CPI内做判决后做点迹凝聚，得到点迹图如图4所示，可见除了目标的运动轨迹之外，还存在很多虚警。为了降低虚警率，传统的方法提高门限E，而这将导致微弱的目标被漏检。而本发明给出的方法允许经第一门限判决后存在一定的虚警，通过后续的Hough变化来保证最终检测的低虚警率。在图4中做Hough变化，根据P_F＝10^-6设定第二门限K＝16，得到的最终检测结果如图5所示，可见虚警被去除，目标运动轨迹被清晰保留。

Claims (1)

1.双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法，其特征在于，针对并轨等速双基地合成孔径雷达，该方法依次包含如下步骤：

步骤(1)雷达接收机接收每一个发射脉冲对应的回波数据，并让接收到的回波信号通过匹配滤波器，完成距离向的脉冲压缩，其中匹配滤波器频域响应函数的幅度为1、相位与雷达发射机所发射的线性调频信号共轭；

步骤(2)把检测时间T分割成N个相干处理间隔CPI，每个CPI包括的脉冲数为M＝f_PRF·T_c，其中f_PRF为脉冲重复频率，为设定值，T_c为每个CPI占用的相干积累时间，为设定值，T＝NT_c，T内的脉冲数为NM；

步骤(3)在每个CPI内，对每个距离单元内的M个数据做快速傅立叶变换，进入方位频域，完成每个距离单元内信号的相干积累，积累增益为M，其中M如步骤(2)中所述，所述距离单元的大小定位为p_r＝c/2B，c为光速，B为雷达带宽，所述距离单元即为距离向的分辨率；

步骤(4)在每个CPI内、在每个距离单元内，求出方位频域主杂波区外频率通道的数据幅度，经设定的第一门限E作判决并输出点迹：超过E则在相应距离单元输出点迹、记为1，否则不输出点迹、记为0，所述步骤(4)依次含有以下步骤：

步骤(4.1)在每个CPI内、在每个距离单元内，取比杂波功率峰值低3dB所对应的频带以外的频率区间，得到主杂波区外的频率通道；

步骤(4.2)根据设定的初步虚警概率P_f1，按下式计算判决信号幅度的第一门限E

$P_{f1}={\&Integral;}_E^{\&infin;}{p}_0\left(x\right)\mathrm{dx},$

其中P₀(x)为目标不存在时的幅度分布密度函数，为

$p_0\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\exp \{-\frac{x}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\}& x\&GreaterEqual;0\\ 0& x<0\end{array},\right.$

σ²是主杂波区外全部频率通道的信号能量的平均值，P_f1可设定为10^-3；

步骤(4.3)在每个CPI内、在每个距离单元内，把主杂波区外的频率通道数据的幅度与第一门限E相比，若大于E则在相应的距离单元输出点迹、记为1，否则不输出点迹、记为0；

步骤(4.4)按下式计算检测概率P_d1

$P_{d1}={\&Integral;}_E^{\&infin;}{p}_1\left(x\right)\mathrm{dx},$

其中p₁(x)为目标存在时的幅度分布密度函数，为

$p_1\left(x\right)=\{\begin{array}{cc}\frac{x}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\exp \{-\frac{x^2+\mathrm{\&mu;}}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2}\}{I}_0\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)& x\&GreaterEqual;0\\ 0& x<0\end{array},$

其中μ为超过第一门限E的检测到的信号幅度，从主杂波区外的频率通道测量得到，I₀(·)是0阶贝塞尔函数，按下式计算

$I_0\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)=1+\underset{n=1}{\overset{\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[{\left(\frac{x\sqrt{\mathrm{\&mu;}}}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2}\right)}^n/n!]}^2;$

步骤(5)点迹凝聚，即在每个CPI内，由点迹占据的所有距离单元的平均值来确定目标在该CPI中的距离r_i，也即

$r_i={\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^{J_i}{r}_i^{\left(j\right)}/J_i,$

其中J_i是第i个CPI中一个目标占据的距离单元个数，r_i ^(j)表示第i个CPI中点迹占据的第j个距离单元序号；

步骤(6)通过步骤(5)得到一个点迹图，横轴是CPI序号，纵轴是距离单元序号，再在该点迹图上做Hough变换，经第二门限K作判决，超过K则认为目标存在，否则认为目标不存在，所述步骤(6)依次含有以下步骤：

步骤(6.1)根据设定的最终虚警概率P_F，P_F＝10^-6或10^-7，按下式设定第二门限K，

$P_F=\underset{i=K}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_N^i{P}_{f1}^i{(1-P_{f1})}^{N-i},$

其中N＝T/T_c是检测时间内的CPI个数， $C_N^i=\frac{N!}{i!(N-i)!}$ 是组合计算公式，得到K后，按下式计算最终检测概率P_D

$P_D=\underset{i=K}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_N^i{P}_{d1}^i{(1-P_{d1})}^{N-i};$

步骤(6.2)按下式所用Hough变换判定目标是否存在

$\mathrm{HT}\left(f\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}f({\mathrm{CPI}}_i,r_i),$

若HT(f)≥K判定为目标存在，否则判定为目标不存在，其中f(CPI_i，r_i)是点迹图中任意一条直线函数，HT(f)表示在得到的点迹图上搜索任意的直线，若某直线上的点迹个数大于K，则认为目标存在，且该直线反映了目标的运动轨迹。

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