CN105807280A - 基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，包括极坐标扇区划分；航迹起始/更新；航迹预推，计算关联扇区；根据修正的目标融合门限判断关联扇区内预推的航迹状态，将航迹的状态置为非融合、预融合或融合状态。对三种航迹状态分别采取不同的航迹关联策略，非融合航迹采用常规的最近邻法进行航迹‑点迹关联；预融合航迹采用目标特征信息辅助最近邻法进行航迹关联；融合航迹在其融合波门范围内，利用特征信息作为回波解融合后的航迹关联的主要依据，并对融合航迹以及航迹簇进行实时更新，若航迹簇中航迹数低于2个时则删除融合航迹以及航迹簇。此方法可减少目标融合后发生误跟、航迹丢失的概率，提高跟踪稳定性。

Description

基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法
技术领域
本发明涉及一种雷达目标跟踪方法，特别是一种基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法。
背景技术
在船舶交通服务系统（VesselTrafficServiceSystem，简称VTS）中，船舶在航行过程中，特别是内河航道有可能会出现两船交叉、会遇等现象，这种情况下两个船舶在雷达视频的回波会发生融合，形成一个回波。在此类现象中，为避免碰撞，船舶多会进行机动，船舶航速航向很有可能发生改变，对于目标的跟踪提出很大的挑战，经常会出现误跟踪或者航迹丢失的情况，影响船舶的持续稳定跟踪，进而影响系统稳定跟踪的性能。对VTS用户的水上交通监管产生一定的影响，在船舶可能发生碰撞等事故时，无法及时准确的通知到目标船只，可能会带来重大事故。
针对这种特殊情况，需要采用有别于正常目标跟踪的处理方法，需要对可能发生回波融合的船舶的航迹进行标记，在接下来的处理中，对有融合标记的航迹进行特殊处理，在回波融合位置设置波门，对波门范围内的点迹与航迹的融合进行额外处理。
因此，目标航迹与点迹的准确关联对于水上交通导航、管制来说都具有十分重要的意义，本设计方法即是基于这样的考虑而产生的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，该基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法能够消除多目标回波融合时可能的机动操作对目标跟踪产生的不利影响，减少目标融合后发生误跟、航迹丢失的概率，提高跟踪稳定性。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，包括以下步骤：
步骤1，极坐标扇区划分：将极坐标下的雷达视频数据按等距离、等方位分割为若干个扇区，以扇区驱动目标跟踪模块的执行。
步骤2，航迹起始或更新：将符合航迹起始条件的目标回波进行建航，形成一个新的目标航迹，航迹初始状态为非融合状态。
步骤3，航迹预推，计算关联扇区：根据步骤2中形成的最新航迹信息，确定关联波门大小；对关联波门内的所有航迹进行一个雷达扫描周期的航迹预推，并计算得到航迹预推位置的关联扇区。
步骤4，航迹状态估计：对步骤3中得到的航迹关联扇区内的所有航迹进行航迹状态估计，并对估计后的航迹状态做好相应的融合标记；估计后的航迹状态包括非融合、预融合和融合。
对预融合航迹，将相对的两个航迹归为一个航迹簇，并设置融合时间期限。
步骤5，航迹关联：根据步骤4估计的航迹状态，航迹关联方式如下：
A.对非融合航迹，采用最近邻法进行航迹-点迹关联，并将关联成功的点迹置为已关联状态。
B.对预融合航迹，采用目标特征信息辅助最近邻法对点迹进行加权求和，选取权重和最大的作为关联点迹，并将该关联点迹置为已关联状态。
C.对于融合航迹，采用目标特征信息进行航迹关联。
步骤6，对步骤5已进行航迹关联的非融合航迹，采用α-β滤波，更新航迹信息；对步骤5已进行航迹关联的融合航迹，航向、航速保持不变，滤波位置为融合位置。
步骤7，重复步骤2至步骤7，直至程序终止。
所述步骤4中，航迹状态估计步骤为：将步骤3中航迹关联扇区内处于预融合状态的航迹，直接将融合标记记为预融合状态；将处于融合状态的航迹，直接将融合标记记为融合状态；将处于非融合状态的航迹，先计算航迹预推后的各航迹位置间距离，取航迹位置系统距离分辨力和方位分辨力中的较大数值作为融合波门；当航迹位置间距离在融合波门的临界值时，对融合波门进行修正；当航迹位置间距离大于或等于修正的融合波门时，则认为目标在下个扫描周期不会发生回波融合现象，将航迹状态置为非融合状态；反之则将航迹状态置为预融合状态。
所述步骤4中，当航迹位置间距离低于修正的融合波门，且航迹簇中包含两个及两个以上航迹时，若航迹簇中的航迹都为普通航迹，则组成一个新的融合航迹；若航迹簇中仅有一个航迹为融合航迹，其他都是普通航迹，则更新融合航迹；其他情况，则合并融合航迹。
所述融合波门的修正方式为：将航迹位置系统距离分辨力和方位分辨力中的较大数值增大10%。
所述步骤5中对预融合航迹进行航迹关联时，需同时检查融合时间期限，当超过融合时间期限，航迹状态仍未从预融合状态转为融合状态，则取消预融合状态，置为非融合状态；在预融合航迹预融合位置设置融合波门，在融合波门内若航迹簇中有航迹无法关联上航迹，则判断目标已融合，将无法关联上的航迹置为融合状态，也即融合航迹；融合航迹的融合波门中心置在航迹簇已关联点迹的位置。
所述步骤5中对融合航迹进行航迹关联时，若航迹簇中出现两个以上的航迹关联点迹，则认为已有目标解除融合，从航迹簇中剔除；若航迹簇中只有一个航迹关联点迹，则删除航迹簇及对应融合航迹。
所述步骤5中，融合航迹解融合后的航迹关联，最近邻法置信度降低，采用以目标特征信息为主，辅助以最近邻法进行航迹匹配关联。
所述步骤4中，融合时间期限设置为五个扫描周期。
所述步骤1中，将极坐标下的雷达视频数据等距离、等方位分割为48*24个扇区，其中，方位扇区共24个，每个扇区均为15°；以方位扇区驱动目标跟踪模块的执行。
本发明采用上述方法后，能对目标状态进行预测，对于不会发生回波融合的目标采用最近邻域法进行常规的航迹关联，对于回波可能会融合的目标航迹进行标记，在融合位置一定波门范围内对目标解融合过程进行持续监测，对解融合后的目标，利用融合前保持的目标特征信息辅助最近邻域法进行航迹关联，一定程度上目标融合后发生误跟、航迹丢失的概率，提高跟踪稳定性。
附图说明
图1是本发明一种基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法的流程图。
图2显示了目标融合前的极坐标扇区示意图。
图3显示了目标融合时的极坐标扇区示意图。
图4显示了目标解融合（发生动机）时的极坐标扇区示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，一种基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，包括以下几个步骤。
步骤1，极坐标扇区划分：将极坐标下的雷达视频数据按等距离、等方位分割为若干个扇区，优选分割为48*24个扇区，其中，方位扇区共24个，每个扇区均为15°。然后，以扇区，优选为方位扇区驱动目标跟踪模块的执行（航迹更新）。
步骤2，航迹起始或更新：将符合航迹起始条件的目标回波进行建航，形成一个新的目标航迹，航迹初始状态为非融合状态，如图2所示。
上述符合航迹起始条件的目标回波，也即只有满足一定统计条件的目标回波才可以进行航迹起始。
步骤3，航迹预推，计算关联扇区：根据步骤2中形成的最新航迹信息，确定关联波门大小；对关联波门内的所有航迹进行一个雷达扫描周期的航迹预推，并计算得到航迹预推位置的关联扇区。
步骤4，航迹状态估计：对步骤3中得到的航迹关联扇区内的所有航迹进行航迹状态估计，并对估计后的航迹状态做好相应的融合标记；估计后的航迹状态包括非融合、预融合和融合。
对预融合航迹，将相对的两个航迹归为一个航迹簇，并设置融合时间期限。融合时间期限优选设置为五个扫描周期。
航迹状态估计步骤为：
1.将步骤3中航迹关联扇区内处于预融合状态的航迹，直接将融合标记记为预融合状态。
2.将处于融合状态的航迹，直接将融合标记记为融合状态，如图3所示。
3.将处于非融合状态的航迹，先计算航迹预推后的各航迹位置间距离，取航迹位置系统距离分辨力（与脉宽有关）和方位分辨力（与波束宽度有关）中的较大数值作为融合波门。
当航迹位置间距离在融合波门的临界值时，因各种因素影响，当航迹间距离在融合波门的临界值时目标回波会呈现时分时融的状态，所以需对融合波门做适当修正。融合波门的修正方式优选为：将航迹位置系统距离分辨力和方位分辨力中的较大数值增大10%。
当航迹位置间距离大于或等于修正的融合波门时，则认为目标在下个扫描周期不会发生回波融合现象，将航迹状态置为非融合状态；反之则将航迹状态置为预融合状态。
当航迹位置间距离低于修正的融合波门，且航迹簇中包含两个及两个以上航迹时，若航迹簇中的航迹都为普通航迹，则组成一个新的融合航迹；若航迹簇中仅有一个航迹为融合航迹，其他都是普通航迹，则更新融合航迹；其他情况，则合并融合航迹。
步骤5，航迹关联：在航迹关联扇区内，根据步骤4航迹的融合标记进行分别处理，航迹关联方式如下：
A.对非融合航迹，采用最近邻法进行航迹-点迹关联，并将关联成功的点迹置为已关联状态。
B.对预融合航迹，采用目标特征信息辅助最近邻法对点迹进行加权求和，选取权重和最大的作为关联点迹，并将该关联点迹置为已关联状态。
此步需同时检查融合时间期限，当超过融合时间期限，航迹状态仍未从预融合状态转为融合状态，则取消预融合状态，置为非融合状态；在预融合航迹预融合位置设置融合波门，在融合波门内若航迹簇中有航迹无法关联上航迹，则判断目标已融合，将无法关联上的航迹置为融合状态，也即融合航迹；融合航迹的融合波门中心置在航迹簇已关联点迹的位置。
C.对于融合航迹，采用目标特征信息进行航迹关联。
若航迹簇中出现两个以上的航迹关联点迹，则认为已有目标解除融合，如图4所示，从航迹簇中剔除；若航迹簇中只有一个航迹关联点迹，则删除航迹簇及对应融合航迹。
另外，融合航迹解融合后的航迹关联，最近邻法置信度降低，采用以目标特征信息为主，辅助以最近邻法进行航迹匹配关联。
步骤6，对步骤5已进行航迹关联的非融合航迹，采用α-β滤波，更新航迹信息；对步骤5已进行航迹关联的融合航迹，航向、航速保持不变，滤波位置为融合位置。
步骤7，重复步骤2至步骤7，直至程序终止。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，极坐标扇区划分：将极坐标下的雷达视频数据按等距离、等方位分割为若干个扇区，以扇区驱动目标跟踪模块的执行；
步骤2，航迹起始或更新：将符合航迹起始条件的目标回波进行建航，形成一个新的目标航迹，航迹初始状态为非融合状态；
步骤3，航迹预推，计算关联扇区：根据步骤2中形成的最新航迹信息，确定关联波门大小；对关联波门内的所有航迹进行一个雷达扫描周期的航迹预推，并计算得到航迹预推位置的关联扇区；
步骤4，航迹状态估计：对步骤3中得到的航迹关联扇区内的所有航迹进行航迹状态估计，并对估计后的航迹状态做好相应的融合标记；估计后的航迹状态包括非融合、预融合和融合；
对预融合航迹，将相对的两个航迹归为一个航迹簇，并设置融合时间期限；
步骤5，航迹关联：根据步骤4估计的航迹状态，航迹关联方式如下：
A.对非融合航迹，采用最近邻法进行航迹-点迹关联，并将关联成功的点迹置为已关联状态；
B.对预融合航迹，采用目标特征信息辅助最近邻法对点迹进行加权求和，选取权重和最大的作为关联点迹，并将该关联点迹置为已关联状态；
C.对于融合航迹，采用目标特征信息进行航迹关联；
步骤6，对步骤5已进行航迹关联的非融合航迹，采用α-β滤波，更新航迹信息；对步骤5已进行航迹关联的融合航迹，航向、航速保持不变，滤波位置为融合位置；
步骤7，重复步骤2至步骤7，直至程序终止。
2.根据权利要求1所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述步骤4中，航迹状态估计步骤为：将步骤3中航迹关联扇区内处于预融合状态的航迹，直接将融合标记记为预融合状态；将处于融合状态的航迹，直接将融合标记记为融合状态；将处于非融合状态的航迹，先计算航迹预推后的各航迹位置间距离，取航迹位置系统距离分辨力和方位分辨力中的较大数值作为融合波门；当航迹位置间距离在融合波门的临界值时，对融合波门进行修正；当航迹位置间距离大于或等于修正的融合波门时，则认为目标在下个扫描周期不会发生回波融合现象，将航迹状态置为非融合状态；反之则将航迹状态置为预融合状态。
3.根据权利要求2所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述步骤4中，当航迹位置间距离低于修正的融合波门，且航迹簇中包含两个及两个以上航迹时，若航迹簇中的航迹都为普通航迹，则组成一个新的融合航迹；若航迹簇中仅有一个航迹为融合航迹，其他都是普通航迹，则更新融合航迹；其他情况，则合并融合航迹。
4.根据权利要求2所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述融合波门的修正方式为：将航迹位置系统距离分辨力和方位分辨力中的较大数值增大10%。
5.根据权利要求1所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述步骤5中对预融合航迹进行航迹关联时，需同时检查融合时间期限，当超过融合时间期限，航迹状态仍未从预融合状态转为融合状态，则取消预融合状态，置为非融合状态；在预融合航迹预融合位置设置融合波门，在融合波门内若航迹簇中有航迹无法关联上航迹，则判断目标已融合，将无法关联上的航迹置为融合状态，也即融合航迹；融合航迹的融合波门中心置在航迹簇已关联点迹的位置。
6.根据权利要求1所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述步骤5中对融合航迹进行航迹关联时，若航迹簇中出现两个以上的航迹关联点迹，则认为已有目标解除融合，从航迹簇中剔除；若航迹簇中只有一个航迹关联点迹，则删除航迹簇及对应融合航迹。
7.根据权利要求6所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述步骤5中，融合航迹解融合后的航迹关联，采用以目标特征信息为主，辅助以最近邻法进行航迹匹配关联。
8.根据权利要求1所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述步骤4中，融合时间期限设置为五个扫描周期。
9.根据权利要求1所述的基于航迹状态估计的回波融合目标的航迹关联方法，其特征在于：所述步骤1中，将极坐标下的雷达视频数据等距离、等方位分割为48*24个扇区，其中，方位扇区共24个，每个扇区均为15°；以方位扇区驱动目标跟踪模块的执行。
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