CN102313884A

CN102313884A - 一种基于多帧相参积累的目标检测前跟踪方法

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Publication number: CN102313884A
Application number: CN2010102144199A
Authority: CN
Inventors: 张晓玲; 王瑞军
Original assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Current assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Priority date: 2010-06-29
Filing date: 2010-06-29
Publication date: 2012-01-11
Anticipated expiration: 2030-06-29
Also published as: CN102313884B

Abstract

本发明提供了一种在雷达系统中基于相参积累的检测前跟踪方法，其特点是针对传统的TBD在多帧积累时没有利用目标回波的相位信息，提出一种新的TBD方法，它是利用目标回波的相位信息，通过多帧回波相参积累来提高信噪比，能够在较少的回波数据帧数下有效实现微弱目标的检测；提高了检测效率且在检测的同时提供了目标的位置速度信息，实现了目标的跟踪。

Description

一种基于多帧相参积累的目标检测前跟踪方法

技术领域

本发明属于雷达目标检测技术领域，它特别涉及了低信噪比下微弱目标雷达检测技术领域。

背景技术

随着目标隐身技术的发展，雷达越来越多地面临着隐身飞机，导弹等小雷达散射截面目标的威胁。因此低信噪比环境中对微弱运动目标的检测和跟踪已经在雷达信号处理领域中引起了人们的广泛关注。利用长时间信号积累来提高信噪比对微弱运动目标的检测是一种有效算法。现有预警雷达体系为获得长的预警时间，雷达作用范围较远，为防止距离模糊的产生，其脉冲重复频率较低。在低重频扫描雷达体制下，雷达每帧回波数据中目标的回波脉冲数很少，这使得在单帧回波数据内长积累时间的获取变得很困难。

检测前跟踪算法通过对多帧回波数据的处理获得了对目标回波的长积累时间，是低信噪比情况下对微弱目标进行检测和跟踪的一种有效方法。由于目标的信噪比较低，单帧无法得出检测结果，检测前跟踪方法通过对多帧回波数据的处理，利用目标的运动特性，沿目标轨迹进行能量积累，提高信噪比，达到了检测微弱目标的目的。目前用于微弱目标检测的检测前跟踪算法主要有基于Hough变换的检测前跟踪检测算法、基于粒子滤波的检测前跟踪算法以及基于动态规划的检测前跟踪算法等等。以上几种检测前跟踪方法对多帧回波数据进行能量积累时，均对单帧数据进行了包络检波或平方率检波处理，然后对幅度进行了累加，在帧与帧之间没有利用到目标回波的相位信息，因此以往的检测前跟踪方法在多帧积累时都属于非相参积累。雷达信号处理中信号积累分为相参积累和非相参积累。前者指的是对复数据(即包含幅度和相位的数据)进行积累，而后者指的是仅仅对数据的幅度(也可能是幅度平方或者幅度对数)进行积累。由于非相参积累没有利用到信号的相位信息，其积累效率要低于相参积累。传统的非相参检测前跟踪算法为达到好的检测性能常常需要对多帧回波数据进行积累，数据处理量较大且检测效率较低。

发明内容：

为提高低信噪比下微弱目标的检测效率，本发明提供了一种在雷达系统中基于相参积累的检测前跟踪方法，其特点是利用目标回波的相位信息，通过多帧回波相参积累来提高信噪比，实现对微弱目标的检测。其优点是这种处理能够在较少帧的回波数据下有效的提高输出SNR，进而提高检测效率。

为了方便描述本发明的内容，首先作以下术语定义：

定义1、雷达系统中检测前跟踪

检测前跟踪是低信噪比下对微弱目标检测和跟踪的一种现有技术，它首先在红外图像序列检测中被引入。雷达系统中的检测前跟踪是指在雷达每一次扫描后并不宣布检测结果，不设检测门限，而是将每一个扫描时刻获得的信息数字化并存储起来，然后在各扫描时刻之间对假设路径包含的点作几乎没有信息损失的相关处理，经过数次扫描时刻的积累，在目标的轨迹被估计出来后，检测结果与目标轨迹同时宣布。

定义2、一帧数据

在本发明中，一帧数据为雷达扫描一个周期后对该周期内所有发射脉冲的回波采样后的数据。

定义3、回波数据

本发明中回波数据是指将一帧回波数据存储为若干个距离-慢时间二维矩阵。矩阵的行代表距离向，其行的数目为雷达对回波延时采样的个数；矩阵的列代表方位向，其列的数目为雷达在每个方位向发射脉冲的序号。雷达在扫描过程中按方位角分辨率将扫描空间分为若干个方位向，假设为N，并在每个方位向内发射固定个数的脉冲，假设为M，并对每个脉冲回波采样r次。则在一个扫描周期中雷达连续发射N×M个脉冲，并按方位将采样数据存储为N个r行M列的距离-慢时间二维矩阵S_r×M，如图1所示。

定义4、FFT

FFT称为快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换快速算法的统称，其常被用来做相参积累。详见文献“祝向英，浅议傅立叶变换及其应用，福建电脑，2008，7，1673-2782”。

定义5、信号积累

雷达信号处理中信号积累分为相参积累和非相参积累。相参积累的含义就是对复数据(即包含幅度和相位的数据)相加，分两种情况：对相对雷达固定的目标的回波，直接相加就可以；对相对雷达运动目标的回波，由于目标回波叠加了目标运动产生的回波相位移动，实现相参积累的方法一般是快速傅立叶变换(FFT)也就是对每项移相相加，非相参积累是仅仅对数据的幅度(也可能是幅度平方或者幅度对数)进行积累。

定义6、信噪比

信噪比，是指目标信号强度与噪声强度的一个比值，信噪比越小，目标越难被检测到。

定义7、慢时间

设脉冲信号以周期T依次发射，则发射时刻t_m＝mT(m＝0，1，2，...)称为慢时间；

定义8、距离走动

距离走动是指在相参积累时间内，目标与雷达间的走动的距离量超过了一个距离单元。

定义9、距离走动补偿

距离走动补偿指通过一定的方法估计目标在相参积累时间内走动的距离变化量，并据此在回波数据矩阵中对其变化量进行补偿，使目标回波在相参积累时间内处于同一距离门单元内。

定义10、拼接

本发明中拼接是指将回波数据的多个距离-慢时间二维矩阵相接合并为一个距离-慢时间二维矩阵。例如将2个B行G列的数据矩阵通过拼接后将得到一个B行2×G列的数据矩阵。

定义11、组合

所谓组合式指从m个不同的元素里，每次取出n个元素，不管以怎样的顺序并成一组，均称为组合。其所有不同组合的种数用符号表示，

式中“！”表示阶乘，n！＝1×2×…×n。

定义12、脉冲循环选取

所谓脉冲循环选取是指每一次循环分别对K(这里K是指参与相参积累的回波数据总帧数)帧回波数据的每一帧选取一个方位向上的所有脉冲回波数据，构成一个组合，这样的组合总共有

组，N为雷达在扫描过程中按方位角分辨率将扫描空间划分的方位向个数。

定义13、循环移位

所谓循环移位是指对指定队列内的值进行移位，原来第i(这里i为队列中数据的位置标号)个位置上的数值移动到i+Δi(这里Δi指要移动的位数)个位置，对于队尾移出的数据不对其丢弃而是按移动位数移动到队首空缺的位置上。

定义14、距离单元

在现代雷达系统中，将目标的距离值离散化，通常将雷达测距的最大范围划分为若干个距离单元，根据目标的回波信号落入的距离单元判断它的距离。

定义15、方位向

方位向是指雷达天线将扫描空间按圆周均匀的划分为若干等分，每一等分为一个方位向。

本发明提供了用于微弱目标检测的一种多帧数据相参积累检测前跟踪方法，该方法步骤如下：

步骤1、多帧相参积累检测前跟踪方法初始化

初始化系统参数包括：雷达发射脉冲重复周期T；雷达距离分辨率δ_r；目标的最小径向速度V_min和最大径向速度V_max；进行相参处理的总数据帧数K；雷达每个扫描周期将空间划分的方位向个数N，记方位向序号为num，num＝1，2，…，N，每个方位向发射的脉冲数M；雷达接收机在距离向采样点数r；雷达虚警门限值V_δ。上述参数均为脉冲多普勒雷达系统的标准参数。

步骤2、多帧回波数据在慢时间维进行拼接

任取雷达接收机连续接收到的K帧回波数据。将这K帧回波数据矩阵的所有列按雷达接收机接收回波脉冲先后顺序拼接成一个r行K×M×N列的二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)。具体的拼接方法为：将最先接收到的一帧回波数据的第一个方位向矩阵的第一列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)的第一列，最先接收到的一帧回波数据的第一个方位向矩阵的第二列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)的第二列，以此类推，直至最后接收到的一帧回波数据的最后一个方位向矩阵的最后一列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)的最后一列，其中r为距离单元个数，亦即距离向采样点数，K为进行相参处理的总数据帧数，N为雷达每个扫描周期将扫描空间划分的方位向个数，M为每个方位向发射的脉冲数

步骤3、目标回波脉冲数据选取

对步骤2得到的二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)进行脉冲循环选取，具体方法是：对拼接成二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)中的K帧回波数据的每一帧选取其中的任意一个方位向的M列回波数据，构成一个组合。对该次选中的回波数据不做任何处理，然后将其他二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)中未被选中的数据做置零处理，处理后得到数据矩阵记为S_r×(K×M×N)。记该次脉冲选取为第α(α＝1，2，…N^K)次。

步骤4、方位信息存储

建立K+2行，N^K列的信息存储矩阵

用于存储目标的方位、回波积累幅值及速度信息。将步骤3中经处理后得到得S_r×(K×M×N)中未被置零的K个方位向数据矩阵所在的由步骤1中初始化的原各帧回波数据中的方位向序号num分别存储于信息存储矩阵

的第α(α＝1，2，…N^K)列的前K行。

步骤5、估计目标径向速度分量

取步骤1获得的目标径向速度范围值，在该范围内进行等间隔采样，得到L个参考速度v₁，v₂，...，v_L。

步骤6、构造距离走动向量

将步骤5得到的L个参考速度值v₁，v₂，...，v_L分别代入距离走动向量表达式：

中，得到L个距离走动向量Δr_i，i＝1，2…L，距离走动向量表达式中n＝[1，2…K×M×N]为一向量，round表示依四舍五入取整，K为进行相参处理的总数据帧数，N为雷达每个扫描周期将扫描空间划分的方位向个数，M为每个方位向雷达发射的脉冲个数。

步骤7、距离走动补偿

利用步骤6得到的L个距离走动向量Δr_i，i＝1，2…L，分别对由步骤3得到的经过处理后的数据矩阵S_r×(K×M×N)进行距离走动补偿，具体方法如下：分别根据第i(i＝1，2…L，这里L为参考速度值的个数)个距离走动向量Δr_i，对数据矩阵S_r×(K×M×N)的K×M×N列数据的每一列在距离维做循环移位，其中矩阵S_r×(K×M×N)的第ii(ii＝1，2…K×M×N)列移动的距离单元数为向量Δr_i中的第ii(ii＝1，2…K×M×N)个值的大小，将移位后得到的数据矩阵记为A_i，i＝1，2，...，L。这里K为进行相参处理的总数据帧数，N为雷达每个周期扫描时将扫描空间划分的方位向个数，M为每个方位向发射的脉冲数。

步骤8、相参积累选取最大峰值进行存储

分别对步骤7得到的补偿后的矩阵A_i按慢时间维做FFT，得到积累矩阵B_i(i＝1，2，...，L)。

步骤9、峰值、速度信息存储

求取由步骤7得到的积累矩阵B_i(i＝1，2，...，L)的最大值X_i(i＝1，2，...，L)。对L个最大积累峰值X_i(i＝1，2，...，L)进行比较，求取这些最大积累峰值中的最大值，令其为P，将最大值P存储于步骤3中生成的信息存储矩阵

的第α(α＝1，2，...，N^K)列的第K+1行，并将该最大值P对应的速度值存储于信息存储矩阵的第α(α＝1，2，...，N^K)列的第K+2行。

步骤10、选取方位向组合

重复步骤3～9，直到K(K为参加相参积累的总回波帧数)帧回波的所有方位向组合全部被选取。

步骤11、判决目标

对经步骤10处理得到的信息存储矩阵

中第K+1行的所有值进行比较，求取最大值，令其为Q，将该最大值Q与虚警门限V_δ做比较，当最大相参积累峰值Q大于门限时判为有目标，当最大相参积累峰值Q小于门限时判为没有目标。若判为有目标，输出该最大值Q所在信息存储矩阵

中对应列的前K行中存储的目标方位向信息值及第K+2行目标的速度信息值。这里K为参加相参积累的总回波帧数。

本发明的创新点在于针对以往TBD在多帧积累时没有利用目标回波的相位信息，本发明提供一种新的TBD方法。该方法在帧间积累时没有丢掉回波信号的相位信息，对多帧回波进行相参积累来提高SNR进而提高了检测效率。

本发明的优点：本发明在多帧积累时利用了相参积累，相对以往的TBD方法，本发明能够在较少的回波数据帧数下有效实现微弱目标的检测，提高了检测效率且在检测的同时提供了目标的位置速度信息，实现了目标的跟踪。

附图说明

图1为一帧回波数据的存储格式。其中横坐标表示距离-慢时间二维矩阵的慢时间向，慢时间单元是雷达发射脉冲的时间周期序列；纵坐标表示距离-慢时间二维矩阵的距离向，距离单元表示雷达最小距离分辨单元。其中N表示雷达每个扫描周期将扫描空间划分的方位向个数，M为每个方位向发射的脉冲数；r为雷达距离单元个数。

图2为本发明的流程图。

具体实施方式

本发明主要采用仿真实验的方法进行验证，所有步骤、结论都在MATLAB7.0上验证正确。具体实施步骤如下：

步骤1、多帧相参积累TBD数据初始化

初始化系统参数包括：雷达发射脉冲重复周期T＝1ms；雷达距离分辨率δ_r＝20m；雷达距离向采样点数r＝100；目标的最小径向速度V_min＝250m/s和最大径向速度V_max＝450m/s(V_min和V_max来自于目标的先验信息)；进行相参处理的数据帧数K＝3；雷达每个周期扫描时空间划分的方位向个数N＝20，每个方位向发射的脉冲数M＝16；

步骤2、多帧回波数据在慢时间维进行拼接

任取雷达接收机连续接收到的3帧回波数据。将这3帧回波数据矩阵的所有列按雷达接收机接收回波脉冲先后顺序拼接成一个100行3×16×20列的二维距离-慢时间拼接矩阵R_{100×(3×16×20)}。具体的拼接方法为：将最先接收到的一帧回波数据的第一个方位向矩阵的第一列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_{100×(3×16×20)}的第一列，最先接收到的一帧回波数据的第一个方位向矩阵的第二列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_{100×(3×16×20)}的第二列，以此类推，直至最后接收到的一帧回波数据的最后一个方位向矩阵的最后一列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_{100×(3×16×20)}的最后一列。

步骤3、目标回波脉冲数据选取

对步骤2得到的二维距离-慢时间拼接矩阵R_{100×(3×16×20)}进行脉冲循环选取，具体方法是：对拼接成二维距离-慢时间拼接矩阵R_{100×(3×16×20)}中的3帧回波数据的每一帧选取其中的任意一个方位的16列回波数据，构成一个组合。对该次选中的回波数据不做任何处理，然后将其他二维距离-慢时间拼接矩阵R_{100×(3×16×20)}中未被选中的数据做置零处理，处理后得到数据矩阵记为S_{100×(3×16×20)}。记该次脉冲选取为第α(α＝1，2，…20¹⁶)次。

步骤4、方位信息存储

建立5行，20¹⁶列的信息存储矩阵

将步骤3中经处理后的到得S_{100×(3×16×20)}中未被置零的3个方位向数据矩阵所在原各帧回波数据中的方位向序号分别存储于信息存储矩阵

的第α(α＝1，2，…20¹⁶)列的前3行。

步骤5、估计目标径向速度分量

取步骤1获得的目标径向速度范围值，在该范围内进行等间隔采样，得到200个参考速度v₁，v₂，...，v₂₀₀。

步骤6、构造距离走动向量

将步骤4得到的200个参考速度值v₁，v₂，...，v₂₀₀分别代入距离走动向量表达式：

中，得到200个距离走动向量Δr_i，i＝1，2…200，距离走动向量表达式中n＝[1，2…3×16×20]为一向量，round表示依四舍五入取整。

步骤7、距离走动补偿

利用步骤5得到的200个距离走动向量Δr_i，i＝1，2…200，分别对由步骤3得到的经过处理后的数据矩阵S_{100×(3×16×20)}进行距离走动补偿，具体方法如下：分别根据第i(i＝1，2…200)个距离走动向量Δr_i，对经过处理后的数据矩阵S_{100×(3×16×20)}的3×16×20列数据的每一列在距离维做循环移位(见定义13)，其中矩阵S_{100×(3×16×20)}的第ii(ii＝1，2…3×16×20)列移动的距离单元数为向量Δr_i中的第ii(ii＝1，2…3×16×20)个值的大小，记经补偿后的矩阵为A_i，i＝1，2，...，200。

步骤8、相参积累选取最大峰值进行存储

分别对步骤6得到的补偿后的矩阵A_i(i＝1，2，...，200)按慢时间维做FFT，得到积累矩阵B_i(i＝1，2，...，200)。

步骤9、峰值、速度信息存储

求取由步骤7得到的积累矩阵B_i(i＝1，2，...，200)的最大值X_i(i＝1，2，...，200)。对200个最大积累峰值X_i(i＝1，2，...，200)进行比较，求取这些最大积累峰值中的最大值，令其为P，将最大值P存储于步骤3中生成的信息存储矩阵的第α(α＝1，2，...，20¹⁶)列的第4行，并将该最大值P对应的速度值存储于信息存储矩阵

的第α(α＝1，2，...，20¹⁶)列的第5行。

步骤10、

重复步骤3～9，直到3帧回波的所有方位向组合全部被选取。

步骤11、判决目标

对经步骤10处理得到的信息存储矩阵中第4行的所有值进行比较，求取最大值，令其为Q，将该最大值Q与虚警门限V_δ做比较，当最大相参积累峰值Q大于门限时判为有目标，当最大相参积累峰值Q小于门限时判为没有目标。若判为有目标，输出该最大值Q所在信息存储矩阵

中对应列的前3行中存储的目标方位向信息值及第5行目标的速度信息值。

通过本发明的具体实施可以看出，本发明通过距离走动补偿后在TBD下对多帧回波数据进行积累时利用了相参积累，这种处理能够在较少帧的回波数据下有效的提高SNR进而提高检测效率。

Claims

1.一种多帧数据相参积累检测前跟踪方法，其特征是它包括如下步骤：

步骤1、多帧相参积累检测前跟踪方法初始化

初始化系统参数包括：雷达发射脉冲重复周期T；雷达距离分辨率δ_r；目标的最小径向速度V_min和最大径向速度V_max；进行相参处理的总数据帧数K；雷达每个扫描周期将空间划分的方位向个数N，记方位向序号为num，num＝1，2，…，N，每个方位向发射的脉冲数M；雷达接收机在距离向采样点数r；雷达虚警门限值V_δ；上述参数均为脉冲多普勒雷达系统的标准参数；

步骤2、多帧回波数据在慢时间维进行拼接

任取雷达接收机连续接收到的K帧回波数据；将这K帧回波数据矩阵的所有列按雷达接收机接收回波脉冲先后顺序拼接成一个r行K×M×N列的二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)；具体的拼接方法为：将最先接收到的一帧回波数据的第一个方位向矩阵的第一列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)的第一列，最先接收到的一帧回波数据的第一个方位向矩阵的第二列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)的第二列，以此类推，直至最后接收到的一帧回波数据的最后一个方位向矩阵的最后一列作为二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)的最后一列，其中r为距离单元个数，亦即距离向采样点数，K为进行相参处理的总数据帧数，N为雷达每个扫描周期将扫描空间划分的方位向个数，M为每个方位向发射的脉冲数

步骤3、目标回波脉冲数据选取

对步骤2得到的二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)进行脉冲循环选取，具体方法是：对拼接成二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)中的K帧回波数据的每一帧选取其中的任意一个方位向的M列回波数据，构成一个组合；对该次选中的回波数据不做任何处理，然后将其他二维距离-慢时间拼接矩阵R_r×(K×M×N)中未被选中的数据做置零处理，处理后得到数据矩阵记为S_r×(K×M×N)；记该次脉冲选取为第α(α＝1，2，…N^K)次；

步骤4、方位信息存储

建立K+2行，N^K列的信息存储矩阵

用于存储目标的方位、回波积累幅值及速度信息；将步骤3中经处理后得到得S_r×(K×M×N)中未被置零的K个方位向数据矩阵所在的由步骤1中初始化的原各帧回波数据中的方位向序号num分别存储于信息存储矩阵

的第α(α＝1，2，…N^K)列的前K行；

步骤5、估计目标径向速度分量

取步骤1获得的目标径向速度范围值，在该范围内进行等间隔采样，得到L个参考速度v₁，v₂，...，v_L；

步骤6、构造距离走动向量

中，得到L个距离走动向量Δr_i，i＝1，2…L，距离走动向量表达式中n＝[1，2…K×M×N]为一向量，round表示依四舍五入取整，K为进行相参处理的总数据帧数，N为雷达每个扫描周期将扫描空间划分的方位向个数，M为每个方位向雷达发射的脉冲个数；

步骤7、距离走动补偿

利用步骤6得到的L个距离走动向量Δr_i，i＝1，2…L，分别对由步骤3得到的经过处理后的数据矩阵S_r×(K×M×N)进行距离走动补偿，具体方法如下：分别根据第i)个距离走动向量Δr_i，i＝1，2…L，这里L为参考速度值的个数，对数据矩阵S_r×(K×M×N)的K×M×N列数据的每一列在距离维做循环移位，其中矩阵S_r×(K×M×N)的第ii列移动的距离单元数为向量Δr_i中的第ii个值的大小，将移位后得到的数据矩阵记为A_i，ii＝1，2…K×M×N，i＝1，2，...，L；这里K为进行相参处理的总数据帧数，N为雷达每个周期扫描时将扫描空间划分的方位向个数，M为每个方位向发射的脉冲数；

步骤8、相参积累选取最大峰值进行存储

分别对步骤7得到的补偿后的矩阵A_i按慢时间维做FFT，得到积累矩阵B_i，i＝1，2，...，L；

步骤9、峰值、速度信息存储

求取由步骤7得到的积累矩阵B_i的最大值X_i；对L个最大积累峰值X_i进行比较，求取这些最大积累峰值中的最大值，令其为P，将最大值P存储于步骤3中生成的信息存储矩阵的第α(α＝1，2，...，N^K)列的第K+1行，并将该最大值P对应的速度值存储于信息存储矩阵

的第α(α＝1，2，...，N^K)列的第K+2行，i＝1，2，...，L；

步骤10、选取方位向组合

重复步骤3～9，直到K帧回波的所有方位向组合全部被选取，K为参加相参积累的总回波帧数。

步骤11、判决目标

对经步骤10处理得到的信息存储矩阵

中第K+1行的所有值进行比较，求取最大值，令其为Q，将该最大值Q与虚警门限V_δ做比较，当最大相参积累峰值Q大于门限时判为有目标，当最大相参积累峰值Q小于门限时判为没有目标；若判为有目标，输出该最大值Q所在信息存储矩阵

中对应列的前K行中存储的目标方位向信息值及第K+2行目标的速度信息值；这里K为参加相参积累的总回波帧数。