CN105137419A - 一种利用栅瓣增益的粒子滤波检测前跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
该发明公开了一种利用栅瓣增益的粒子滤波检测前跟踪方法,雷达栅瓣抑制和目标检测跟踪技术领域,特别涉及栅瓣抑制和低信噪比下的目标检测前跟踪技术领域。在系统初始化后,该方法首先对栅瓣与目标的位置关系进行计算,得到栅瓣位置和目标位置的对应关系;然后采用粒子滤波方法,对目标进行检测跟踪;在粒子滤波方法的具体实现中,利用栅瓣增益重新计算粒子权重,等效提高目标的信噪比,从而具有大幅度地提高检测跟踪精度的效果。
Description
技术领域
本发明属于雷达栅瓣抑制和目标检测跟踪技术领域,特别涉及栅瓣抑制和低信噪比下的目标检测前跟踪技术领域。
背景技术
检测前跟踪是一种适用于低信噪比的情况下对目标进行检测和跟踪的信号处理技术。检测前跟踪技术在单帧内并不宣布检测结果,而是对数据进行多帧处理后同时宣布检测结果与目标的航迹。雷达系统中常用的检测前跟踪技术主要有基于动态规划的检测前跟踪方法、基于粒子滤波的检测前跟踪方法以及基于霍夫变换的检测前跟踪方法等。其中粒子滤波是递推贝叶斯估计的一种蒙特卡洛实现方法。它的主要思想是用大量采样的粒子来近似目标状态。
阵列天线是由多个天线单元按照一定规律进行排列的天线系统。天线阵列的形式多样,包括线阵、圆阵等。均匀线阵是一种实现简单,各阵列单元均匀排列在一条直线上的天线阵列。采用均匀线阵可以增加天线等效孔径,提高天线增益,从而提升方位分辨率。但是,随着阵元间距的增大,均匀线阵系统在获得更窄波束和更高方位分辨率等好处的同时,也带来了严重的栅瓣问题。栅瓣会造成目标遮挡、虚警率高以及距离模糊等影响,因此必须对栅瓣进行有效抑制。
目前,国内外学者已经对栅瓣的抑制方法做了大量的研究。对于均匀线阵雷达,一种常见的栅瓣抑制方法是采用调频信号抑制栅瓣。对于同一目标,由于不同频率的信号产生的栅瓣位置不同,同时所有信号在目标所在位置强度叠加,从而使栅瓣强度相对目标强度降低,达到抑制栅瓣的目的。但是该方法实现复杂,而且不能完全消除栅瓣的影响,同时浪费了分散到栅瓣位置的信号能量。
发明内容
本发明的目的是针对现有均匀线阵雷达中栅瓣抑制存在的问题,从目标的检测和跟踪角度,提供一种利用栅瓣增益的粒子滤波检测前跟踪方法。在系统初始化后,该方法首先对栅瓣与目标的位置关系进行计算,得到栅瓣位置和目标位置的对应关系;然后采用粒子滤波方法,对目标进行检测跟踪;在粒子滤波方法的具体实现中,利用栅瓣增益重新计算粒子权重,等效提高目标的信噪比,从而达到大幅度地提高检测跟踪精度的目的。
本发明提供了一种利用栅瓣增益的粒子滤波检测前跟踪方法,它包括以下步骤:
步骤1、初始化系统参数:
初始化系统参数包括:初始化监视范围对应的数据平面D、发射机个数M、接收机个数N、收发天线位置、发射调频信号起始频率f0、信号步进间隔△f、信号频点数Kf,粒子数目Np、观测总帧数K;
步骤2、计算目标与栅瓣的方位关系;
步骤3、接收第k帧回波信号,经脉冲压缩和BP成像处理后,形成当前帧高分辨率图像;
步骤4、粒子位置采样:其中为目标状态,p(·|·)表示求条件概率,n=1,2,…,Np是粒子标号;
步骤5、计算目标的栅瓣影响区域:
令表示目标位置在时,对应的栅瓣位置的空间集合;
其中表示向上取整,△x和△y分别表示X维和Y维的分辨率,表示到空间原点的距离,θg(xk)是目标xk的方位为θ0时此系统参数条件下对应栅瓣方位的集合;
步骤6、利用栅瓣对目标的影响,对采样粒子的权重进行更新;
其中,(xi,yj)表示量测单元(i,j)对应的空间坐标,表示对应的空间坐标;
步骤7、对粒子进行重采样;
步骤8、状态估计:判断出目标位置;
步骤9、如果k<K,令k:=k+1,返回步骤3。
进一步的,步骤2中计算目标与栅瓣的方位关系为:
其中d是等效接收天线阵列间隔,kf=0,1,...,Kf-1是步进频信号频点标号,是发射信号波长,θ0是目标相对于天线阵列中心的方位,是目标相对于天线阵列的中心;对于所有的{kf},记满足上式的集合为θg(xk),即θg(xk)是目标xk的方位为θ0时此系统参数条件下对应栅瓣方位的集合;
进一步的,所述步骤3中接收第k帧回波信号,经脉冲压缩和BP成像处理后,形成当前帧高分辨率图像Z(k),
Z(k)={zk(i,j)}
其中,1≤i≤NX,1≤j≤NY,i和j分别为图像X维和Y维的量化状态;NX是X维量化的单元个数,NY是Y维量化的单元个数;zk(i,j)表示第k帧图像数据的量测单元(i,j)中的量测值,为图像数据的幅度;
通过上面的步骤,就可以在有栅瓣影响的雷达回波数据平面中对目标进行高精度的检测跟踪。
本发明的创新点在于消除栅瓣对目标检测跟踪的不利影响;利用栅瓣增益提高目标检测跟踪精度;提供在信号处理阶段有效利用栅瓣信息的新思路。
本发明的优点在于利用了稀疏均匀线阵雷达中出现的栅瓣,实现对微弱目标的检测和跟踪,具有精度高、检测跟踪性能好的优点。
附图说明
图1为目标高分辨率图像中栅瓣位置示意图。
图2为本发明的流程图。
图3为没有执行上述利用栅瓣增益的步骤5与执行了该步骤的仿真结果对比。
其中:(a)为两种方法随信噪比变化的概率对比曲线;(b)为两种方法随帧数变化的均方根误差对比曲线。
具体实施方式
本发明主要采用计算机仿真的方法进行验证,所有步骤、结论都在MATLAB-R2012b上验证正确。具体实施步骤如下:
步骤1、初始化系统参数:
初始化系统参数包括:初始化监视范围对应的数据平面D、发射机个数M、接收机个数N、收发天线位置、发射调频信号起始频率f0、信号步进间隔△f、信号频点数Kf,粒子数目Np、观测总帧数K。
步骤2、计算目标与栅瓣的方位关系:
其中d是等效接收天线阵列间隔,kf=0,1,...,Kf-1是步进频信号频点标号,是发射信号波长,θ0是目标相对于天线阵列中心的方位,是目标相对于天线阵列的中心。对于所有的{kf},记满足上式的集合为θg(xk),即θg(xk)是目标xk的方位为θ0时,此系统参数条件下对应栅瓣方位的集合。
步骤3、生成高分辨率图像:
接收第k帧回波信号,经脉冲压缩和BP成像处理后,形成当前帧高分辨率图像Z(k),
Z(k)={zk(i,j)}
其中,1≤i≤NX,1≤j≤NY,i和j分别为图像X维和Y维的量化状态。NX是X维量化的单元个数,NY是Y维量化的单元个数。zk(i,j)表示第k帧图像数据的量测单元(i,j)中的量测值,为图像数据的幅度。
步骤4、粒子位置采样:其中p(·|·)表示求条件概率,n=1,2,…,Np是粒子标号;
步骤5、计算目标的栅瓣影响区域:
令表示目标位置在时,对应的栅瓣位置的空间集合。
其中表示向上取整,△x和△y分别表示X维和Y维的分辨率,表示到空间原点的距离。
步骤6、粒子权重更新:
其中,(xi,yj)表示量测单元(i,j)对应的空间坐标,表示对应的空间坐标。
步骤7、粒子重采样:
7.1.对于所有粒子n=1,2,…,Np,
7.2.重采样Np个粒子;
步骤8、状态估计:
步骤9、如果k<K,令k:=k+1,返回步骤3。
通过上面的步骤,就可以在有栅瓣影响的雷达回波数据平面中对目标进行高精度的检测跟踪。
在上述仿真中,没有执行计算栅瓣影响区域的步骤5与执行了该步骤的仿真对比结果如图3所示。由图3可知,在完成该方法的利用栅瓣增益之后,可以有效地提高目标的检测概率,降低目标跟踪的均方根误差。
通过本发明的具体实施可以看出,本发明在稀疏均匀线阵雷达有栅瓣影响的条件下,利用栅瓣增益,对目标能量进行积累,可以在信号处理阶段消除栅瓣不利影响,实现对微弱目标的检测和跟踪。
Claims (3)
1.一种利用栅瓣增益的粒子滤波检测前跟踪方法,包括以下步骤:
步骤1、初始化系统参数:
初始化系统参数包括:初始化监视范围对应的数据平面D、发射机个数M、接收机个数N、收发天线位置、发射调频信号起始频率f0、信号步进间隔△f、信号频点数Kf,粒子数目Np、观测总帧数K;
步骤2、计算目标与栅瓣的方位关系;
步骤3、接收第k帧回波信号,经脉冲压缩和BP成像处理后,形成当前帧高分辨率图像;
步骤4、粒子位置采样:其中为目标状态,p(·|·)表示求条件概率,n=1,2,...,Np是粒子标号;
步骤5、计算目标的栅瓣影响区域:
令表示目标位置在时,对应的栅瓣位置的空间集合;
其中表示向上取整,△x和△y分别表示X维和Y维的分辨率,表示到空间原点的距离,θg(xk)是目标xk的方位为θ0时此系统参数条件下对应栅瓣方位的集合;
步骤6、利用栅瓣对目标的影响,对采样粒子的权重进行更新;
其中,(xi,yj)表示量测单元(i,j)对应的空间坐标,表示对应的空间坐标;
步骤7、对粒子进行重采样;
步骤8、状态估计:判断出目标位置;
步骤9、如果k<K,令k:=k+1,返回步骤3。
2.如权利要求1所述的一种利用栅瓣增益的粒子滤波检测前跟踪方法,其特征在于步骤2中计算目标与栅瓣的方位关系为:
其中d是等效接收天线阵列间隔,kf=0,1,...,Kf-1是步进频信号频点标号,是发射信号波长,θ0是目标相对于天线阵列中心的方位,是目标相对于天线阵列的中心;对于所有的{kf},记满足上式的集合为θg(xk),即θg(xk)是目标xk的方位为θ0时此系统参数条件下对应栅瓣方位的集合。
3.如权利要求1所述的一种利用栅瓣增益的粒子滤波检测前跟踪方法,其特征在于所述步骤3中接收第k帧回波信号,经脉冲压缩和BP成像处理后,形成当前帧高分辨率图像Z(k),
Z(k)={zk(i,j)}
其中,1≤i≤NX,1≤j≤NY,i和j分别为图像X维和Y维的量化状态;NX是X维量化的单元个数,NY是Y维量化的单元个数;zk(i,j)表示第k帧图像数据的量测单元(i,j)中的量测值,为图像数据的幅度。
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