CN107037424A - 一种基于序贯优化的多普勒雷达多帧相干检测前跟踪方法 - Google Patents

Abstract

该发明公开了一种基于序贯优化的多普勒雷达多帧相干检测前跟踪方法，属于雷达目标检测技术领域，它特别涉及了低信噪比下的检测前跟踪技术领域。本发明同时考虑了帧间和帧内的相干积累，结合了检测前跟踪的思想，解决了传统的多帧检测前跟踪算法因在帧间进行非相干积累而造成的性能损失问题。本发明的优点在于可以有效改善对低信噪比目标的检测和跟踪性能，其性能增益与传统非相干的多帧积累算法相比有着显著的提升；其次，在进行参数搜索时，本发明利用参数的马尔可夫性，通过一种序贯优化的方法，将一个高维的优化问题转化成了多个低维优化问题，有效地降低了算法的计算量。

Description

一种基于序贯优化的多普勒雷达多帧相干检测前跟踪方法

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的检测前跟踪技术领域。

背景技术

现代科技水平的不断发展,使得雷达对目标进行精确检测面临着严峻的考验。在实际工程应用中，各种难以预测的背景噪声、杂波，使得目标回波的检测变得异常困难；此外，隐身技术的不断升级使得隐身目标的反射截面积较普通目标明显锐减，雷达探测能力被极大削弱。

多帧联合检测技术是一种有效的微弱目标信号检测方法。与传统单帧检测方法最大的区别在于，多帧联合检测技术并不对单帧数据进行门限判决检测，而是利用目标回波的帧间相关特性，通过多帧数据积累，实现目标信号的增强和噪声杂波的抑制。该技术可以有效避免单帧中目标回波数据因处理不当而造成的丢失，改善微弱目标的检测性能。然而，在实际应用中，目标信号在帧间往往难以保持稳定的相参特性，因此现有的多帧联合检测技术本质上是对目标信号进行了帧间的非相参积累。这种做法仅利用了雷达量测中的幅度，而忽略其相位信息，故存在相应的性能损失。

多帧联合检测技术已经被广泛的应用于实际当中，文献“Track-before-detectfor sea clutter rejection:Tests with real data，in IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems,1035–1045,2016”通过对实测数据进行处理，再次证明多帧联合检测技术在对低信噪比目标进行跟踪时的性能远优于传统跟踪。但是该文献并未考虑对目标信号进行帧间的相参积累，仅利用雷达回波数据中的幅度值，丢弃了相位信息，对检测性能造成一定损失。

发明内容

本发明的目的是针对背景技术存在的不足，设计提供了一种基于序贯优化的多普勒雷达多帧相干检测前跟踪算法，解决现有检测前跟踪算法只能对帧间进行非相干积累，从而导致积累增益较低的问题。

本发明提供了一种基于序贯优化的多普勒雷达多帧相干检测前跟踪方法，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：观测总帧数K；一个相干处理时间中包含的脉冲个数N_p；雷达距离维分辨单元个数N_r；帧间间隔T_s；检测门限为V_T；和分别表示帧内和帧间相位的搜索向量，和N_ξ分别表示帧内和帧间相位的搜索个数；目标最大运动速度参数J；初始化变量k＝1；

步骤2、从雷达接收机中读取第k帧量测：

其中 为第k帧第i个脉冲距离单元n_k的量测值；(·)^T表示转置符号；

步骤3、如果k＝1，对所有n₁∈{1,2,...,N_r}，初始化校准向量p₁(n₁)＝z₁(n₁)；否则执行步骤4；

步骤4、序贯优化处理：

步骤4.1、对k时刻所有距离单元n_k∈{1,2,...,N_r}，找出k-1帧中可能转移到n_k的距离单元集合，表示为τ(n_k)＝{n_k-1:|n_k-n_k-1|≤J}；

步骤4.2、针对τ(n_k)里所有距离单元计算相位补偿矩阵C_k-1(n_k-1)，包含以下计算：

计算中间变量B_k-1(n_k-1)，B_k-1(n_k-1)为N_p×N_ξ的矩阵，具体形式如下：

计算补偿矩阵为矩阵，具体形式如下：

其中为校准向量；

步骤4.3、对矩阵C_k-1(n_k-1)中的每一列分别进行kN_p点的快速傅里叶变换，得到一个的矩阵；找出快速傅里叶变换后所得矩阵中元素幅度的最大值，表示为：

其中FFT(·)表示快速傅里叶变换，|·|表示取模运算；同时记录该矩阵中最大值所在列的序号，并从补偿矩阵C_k-1(n_k-1)中取出该序号所对应的列向量，表示为

步骤4.4、对所有n_k∈{1,2,...,N_r}，找出前一时刻最有可能转移到n_k的距离单元，表示为并且记录下该单元对应的值，表示为更新校准向量

步骤5、令k＝k+1，若k≤K返回步骤2，否则执行步骤6；

步骤6、门限判决和目标位置序列恢复：

对于第K帧的所有距离单元n_K∈{1,2,...,N_r}，如果满足条件则第K帧的目标估计位置并利用χ(n_k)恢复出每一帧目标的估计位置第1到K帧的目标位置序列可以表示为序列中的各帧k＝2,3,...,K；否则宣布无目标。

通过上面的步骤，就可以实现多帧量测数据帧间与帧内的相参积累，完成目标检测判决，并得到目标在每一时刻的位置信息

本发明的有益效果：本发明同时考虑了帧间和帧内的相干积累，结合了检测前跟踪的思想，解决了传统的多帧检测前跟踪算法因在帧间进行非相干积累而造成的性能损失问题。本发明的优点在于可以有效改善对低信噪比目标的检测和跟踪性能，其性能增益与传统非相干的多帧积累算法相比有着显著的提升；其次，在进行参数搜索时，本发明利用参数的马尔可夫性，通过一种序贯优化的方法，将一个高维的优化问题转化成了多个低维优化问题，有效地降低了算法的计算量。

附图说明

图1为脉冲串帧间、帧内相位补偿的示意图。

图2为本发明的流程图。

图3为本发明公布的算法与传统的多帧检测前跟踪算法仿真结果的对比图。

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-R2010b上验证正确。只考虑在单目标场景下的情况，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：观测总帧数K＝6；一个相干处理时间(CPI)中包含的脉冲个数N_p＝16；雷达距离维分辨单元个数N_r＝200；帧间间隔T_s＝1.2s；利用蒙特卡洛仿真实验计算出检测门限V_T；和分别表示帧内和帧间相位的搜索向量；目标最大运动速度参数J与目标机动性相关；初始化变量k＝1。

步骤2、从雷达接收机中读取第k帧量测：

Z_k＝{z_k(n_k):n_k＝1,2,...,N_r}

其中 为第k帧第i个脉冲距离单元n_k的量测值。(·)^T表示转置符号。

步骤3、如果k＝1，对所有n₁∈{1,2,...,N_r}，初始化校准向量p₁(n₁)＝z₁(n₁)。否则执行步骤4。

步骤4、序贯优化处理：

步骤4.1、对k时刻所有距离单元n_k∈{1,2,...,N_r}，找出k-1帧中可能转移到n_k的距离单元集合，表示为τ(n_k)＝{n_k-1:|n_k-n_k-1|≤J}。

步骤4.2、针对τ(n_k)里所有距离单元计算相位补偿矩阵C_k-1(n_k1)，包含以下计算：

计算中间变量B_k-1(n_k-1)，B_k-1(n_k-1)为一N_p×N_ξ的矩阵，具体形式如下：

计算补偿矩阵C_k-1(n_k-1)，C_k-1(n_k-1)为一矩阵，具体形式如下：

其中

步骤4.3、对矩阵C_k-1(n_k-1)中的每一列分别进行kN_p点的快速傅里叶变换，得到一个的矩阵；找出快速傅里叶变换后所得矩阵中元素幅度的最大值，表示为：

其中FFT(·)表示快速傅里叶变换，|·|表示取模运算。同时记录该矩阵中最大值所在列的序号，并从补偿矩阵C_k-1(n_k-1)中取出该序号所对应的列向量，表示为

步骤4.4、对所有n_k∈{1,2,...,N_r}，找出前一时刻最有可能转移到n_k的距离单元，表示为并且记录下该单元对应的值，表示为更新校准向量

步骤5、令k＝k+1，若k≤K返回步骤2，否则执行步骤6。

步骤6、门限判决和目标位置序列恢复：

对于第K帧的所有距离单元n_K∈{1,2,...,N_r}，如果满足条件则第K帧的目标估计位置并利用χ(n_k)恢复出每一帧目标的估计位置第1到K帧的目标位置序列可以表示为序列中的各帧k＝2,3,...,K；否则宣布无目标。

通过上面的步骤，就可以实现多帧量测数据帧间与帧内的相参积累，完成目标检测判决，并得到目标在每一时刻的位置信息本发明通过上面的步骤，应用一种序贯优化的方法，对帧间和帧内的相位差进行搜索，加入了相位补偿，可以实现对微弱目标的检测和跟踪，获得了更高的SNR增益。

Claims (1)

1.一种基于序贯优化的多普勒雷达多帧相干检测前跟踪方法，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：观测总帧数K；一个相干处理时间中包含的脉冲个数N_p；雷达距离维分辨单元个数N_r；帧间间隔T_s；检测门限为V_T；和分别表示帧内和帧间相位的搜索向量，和N_ξ分别表示帧内和帧间相位的搜索个数；目标最大运动速度参数J；初始化变量k＝1；

步骤2、从雷达接收机中读取第k帧量测：

Z_k＝{z_k(n_k):n_k＝1,2,...,N_r}

其中 为第k帧第i个脉冲距离单元n_k的量测值；(·)^T表示转置符号；

步骤3、如果k＝1，对所有n₁∈{1,2,...,N_r}，初始化校准向量p₁(n₁)＝z₁(n₁)；否则执行步骤4；

步骤4、序贯优化处理：

步骤4.1、对k时刻所有距离单元n_k∈{1,2,...,N_r}，找出k-1帧中可能转移到n_k的距离单元集合，表示为τ(n_k)＝{n_k-1:|n_k-n_k-1|≤J}；

步骤4.2、针对τ(n_k)里所有距离单元n_k-1∈τ(n_k)，计算相位补偿矩阵C_k-1(n_k-1)，包含以下计算：

计算中间变量B_k-1(n_k-1)，B_k-1(n_k-1)为N_p×N_ξ的矩阵，具体形式如下：

计算补偿矩阵C_k-1(n_k-1)，C_k-1(n_k-1)为矩阵，具体形式如下：

其中p_k-1(n_k-1)为校准向量；

步骤4.3、对矩阵C_k-1(n_k-1)中的每一列分别进行kN_p点的快速傅里叶变换，得到一个的矩阵；找出快速傅里叶变换后所得矩阵中元素幅度的最大值，表示为：

其中FFT(·)表示快速傅里叶变换，|·|表示取模运算；同时记录该矩阵中最大值所在列的序号，并从补偿矩阵C_k-1(n_k-1)中取出该序号所对应的列向量，表示为κ(n_k-1)；

步骤4.4、对所有n_k∈{1,2,...,N_r}，找出前一时刻最有可能转移到n_k的距离单元，表示为并且记录下该单元对应的值，表示为更新校准向量p_k(n_k)＝κ(χ(n_k))；

步骤5、令k＝k+1，若k≤K返回步骤2，否则执行步骤6；

步骤6、门限判决和目标位置序列恢复：

对于第K帧的所有距离单元n_K∈{1,2,...,N_r}，如果满足条件则第K帧的目标估计位置并利用χ(n_k)恢复出每一帧目标的估计位置第1到K帧的目标位置序列可以表示为序列中的各帧k＝2,3,...,K；否则宣布无目标。