CN109857699B - 一种适配低资源的雷达目标点迹提取凝聚方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种适用于低的硬件配置，可以实时处理的雷达目标点迹提取与凝聚的实现方法。尤其涉及点迹提取采用逻辑软件实现，点迹凝聚和目标检测跟踪采用CPU软件实现的架构，该实现方法不仅需要的硬件配置低，而且可以提供较高的目标精度。其中包括：首先提取出目标点迹的幅度值和位置信息等，然后通过计算机总线等方式把数据发送给计算机，采用质心法获取目标位置的质心和时戳的质心。

Description

一种适配低资源的雷达目标点迹提取凝聚方法
技术领域
本发明涉及一种雷达数据处理领域。
背景技术
当前目标点迹提取和凝聚方法主要有两种：
通过FPGA或DSP等芯片中的逻辑软件实现点迹提取，计算机实现点迹凝聚与滤波跟踪。该方法的特点是提取波门内点迹，点迹组成往往只包含方位、距离和方位延伸值等基本信息。该方法的优点是可以通过逻辑软件实现需要大规模数据处理部分，只发送少部分数据给计算机，计算机可以集中资源用于目标的凝聚，跟踪。可以释放大量计算机资源用于人机交互和接口控制，能够简化雷达数据处理和显示控制硬件架构，节约实现成本。缺点是点迹凝聚精度不高。原因是计算机没有实时接收大规模点迹数据的接口，点迹提取芯片不能进行复杂的逻辑处理，所以往往采用点迹处理芯片进行逻辑简单的处理，把基本的目标点迹数据发送给计算机，计算机收到有限的点迹数据只能采用几何中心等方法进行凝聚分裂和获取目标点迹中心，该方法适合硬件配置低同时对目标精度要求不高的情况。
另一种方法是通过高速通道如RapidIO等把整个雷达视频数据发送给计算机，由专用的计算机(一个或多个)实现目标的点迹提取，然后送给专用的计算机进行目标凝聚、目标跟踪，显示控制。由于点迹提取过程处理数据量大，且要求实时性高，需要占用大量计算机资源，故该处理过程需要专用的计算机(往往需要多个计算机)用于点迹提取；目标凝聚和目标跟踪进行处理同样需要专用的计算机。该方法的优点是点迹提取的精度比较高。由于目标点迹提取输出目标点迹信息数据精细，目标凝聚可以进行高精度的处理。缺点是需要多个与逻辑芯片具备高速接口的计算机系统，该架构系统硬件架构复杂，硬件成本和研制成本相对上一种方案均大幅度提高。
发明内容
本发明在以上两种方法的基础上提出了一种适配低资源的雷达目标点迹处理方法，基于第一种方法的硬件基础，通过点迹提取算法和目标凝聚算法的改进，能够输出接近甚至等同第二种方法可以实现的目标跟踪精度。点迹提取逻辑芯片仅需增加输出每个点的幅度信息，在目标凝聚算法中采用质心法获取目标的位置信息和时间信息。该方法在数据传输上增加的数据量为原来的一倍，针对第一种方案的硬件和软件架构完全可以实现。测试验证环境为点迹提取芯片与计算机之间采用PCI总线，计算机硬件配置为：单核CPU，主频2.2GHz；运行软件包含下列功能：目标凝聚、跟踪、雷达显示控制、雷达操控与故障检测、雷达对外接口等处理。
实现本发明的技术解决方案主要分为三个部分：
点迹提取：针对每个主脉冲数据，进行如下处理，对同一个仰角层，方位上对同一距离相邻脉冲视频数据进行滑窗提取，这里采用M-N检测器。
针对每一个距离单元进行门限过滤处理，有脉冲数据过门限则开始记录当前脉冲的幅度值，如果记录到第(N-M+2)个没有出现第二个过门限值，则放弃记录，当记录数据量超过 N时查看是否满足M/N点迹起始条件，如果没有满足则从第二个过门限点开始记录数据，并丢弃前面记录数据；如果满足结束条件(低于M/N)，方位延伸值从第1个记录的超出门限值开始计算到满足结束标志为止；满足结束条件后，判断方位延伸值是否大于等于T(该值一般取一个天线周期获取同一个点目标主触发个数的一半)，如果满足则，判断该起始结束数据之间为一个完整的点迹。判断该点迹的位置是否在需要输出的区域(以下成为：波门)中，如果在波门中，存入目标点迹寄存器，用于待输出，如果不是则清除该数据继续准备下一个点迹的判断。如果超过波门内最大点迹的个数且检测区域小于2/3波门区域则继续提取点迹并从第一个点迹开始覆盖，保证波门中心区域点迹能够获得提取。具体处理流程见图2所示。
点迹输出：输出波门内目标点迹数据到计算机系统。其中数据包含：当前波门号，所处仰角值，波门内的点迹个数，第n个点迹的方位，距离，方位延伸值，第m个距离单元幅度值等，具体内容如表1所示。
表1点迹输出数据格式表
Figure GDA0003975371390000021
Figure GDA0003975371390000031
目标点迹凝聚：计算机根据收到的目标点迹信息其中含有方位、距离、仰角、延伸值、和方位延伸值对应点的幅度信息，采用公式(1)至公式(4)可以分别计算方位幅度和、距离幅度和、和仰角幅度和，通过公式(6)至公式(8)可以分别计算获取目标的位置质心。
根据目标点的位置质心和点迹延伸值连接性进行凝聚处理，点迹凝聚后根据组成目标的每个点迹对应的数据分别累加，获取凝聚后目标点对应的幅度和、方位幅度和、距离幅度和、和仰角幅度。采用式(6)至式(8)可以计算获取目标点迹位置的质量中心。通过式(8)可以计算出天线扫过目标位置中心时刻的时戳质量中心。
Figure GDA0003975371390000032
Figure GDA0003975371390000033
Figure GDA0003975371390000034
Figure GDA0003975371390000035
Figure GDA0003975371390000036
Figure GDA0003975371390000037
Figure GDA0003975371390000041
Figure GDA0003975371390000042
其中PAA方位幅度和；PDA距离幅度和；PEA仰角幅度和；PTA时间幅度和；PA幅度和；Ampi：第i点的幅度值；Disi：第i点的距离值；Elei：第i点仰角值；A：方位质心点值；D：距离质心点值；E：仰角质心点值；T0：第0点的时戳值；TAN：天线扫描一个周期的时间；P0：第0点的方位值；T：时戳质心点值。
本发明的方法在点迹提取，输出格式设计，点迹凝聚过程中进行算法改进，即可以达到较低的成本获取较高精度的目标航迹信息的效果。在保证目标点迹精度情况下提取范围要小、输出数据要少，点迹凝聚的计算量要小。
附图说明
图1本发明的硬件架构图。
图2本发明的点迹提取设计流程图。
图3本发明试验验证案例中方位点迹延伸值为24的计算图。
图4本发明试验验证案例中方位点迹延伸值为22的计算图。
图5本发明试验验证案例中方位点迹延伸值为25的计算图。
图6采用本发明方法获取的目标点迹位置图。
图7采用传统方法获取的目标点迹位置图。
其中：图3、4、5中采用的门限为40毫伏，对应的幅度值为524。其中图3为目标点迹起始段出现虚点情况，图4目标点迹全部是实点情况，图5为目标点迹方位结束部分出现虚点情况。图6和图7中白色十字标志是根据波门内点迹数据凝聚的目标的位置。
具体实施方式
本发明的实施过程分为以下几个步骤：
1)首先提供通过逻辑软件实现点迹提取，计算机实现目标凝聚和检测跟踪的硬件环境，硬件环境逻辑图如图1所示；
2)针对每个主脉冲数据，进行如下处理，对同一个仰角层，方位上对同一距离相邻脉冲视频数据进行滑窗提取，这里采用M-N检测器，本发明的验证试验中采用M＝4，N＝7(下面关于该取值仅指在该实验中的取值)。针对每一个距离单元进行门限过滤处理，有脉冲数据过门限则开始记录当前脉冲的幅度值，如果记录到第5个没有出现第二个过门限值，则放弃记录，当记录数据量超过7时查看是否满足4/7点迹起始条件，如果没有满足则从第二个过门限点开始记录数据，并丢弃前面记录数据；如果满足结束条件(低于4/7)，方位延伸值从第1个记录的超出门限值开始计算到满足结束标志为止；满足结束条件后，判断方位延伸值是否大于等于5，如果满足则，判断该起始结束数据之间为一个完整的点迹。判断该点迹的位置是否在需要输出的区域(以下成为：波门)中，如果在波门中，存入目标点迹寄存器，用于待输出，如果不是则清除该数据继续准备下一个点迹的判断， 具体处理流程见图2所示。
3)输出波门内目标点迹数据到计算机系统。其中数据包含：当前波门号，所处仰角值，波门内的点迹个数，第n个点迹的方位，距离，方位延伸值，第m个距离单元幅度值等，具体内容如表1所示。
4)把点迹数据按照表1格式发送到计算机；
5)计算机根据收到的目标点迹信息其中含有方位、距离、仰角、延伸值、和方位延伸值对应点的幅度信息，采用公式(1)至公式(5)可以计算幅度和、方位幅度和、距离幅度和、和仰角幅度和，进一步按照公式(7)、(8)可以计算获取目标的位置质心。
6)根据目标点的位置质心和点迹延伸值连接性进行凝聚处理，点迹凝聚后根据组成目标的每个点迹对应的数据分别累加，获取凝聚后目标点对应的幅度和、方位幅度和、距离幅度和、和仰角幅度。采用式(5)至式(8)可以计算获取目标点迹参数的质量中心。
7)计算机根据收到的目标点迹信息(方位、距离、仰角、延伸值、点的幅度信息)，根据这些信息可以通过计算幅度和、方位幅度和、距离幅度和、和仰角幅度可以计算获取目标的质量中心。具体计算公式如式(1)至式(5)。
8)凝聚后目标点迹信息发送给目标跟踪单元、显示单元等，进行目标的外推和外推，点迹信息显示等。

Claims (5)

1.一种适配低资源的雷达目标点迹提取凝聚方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采用M-N检测器通过逻辑软件提取波门内点迹：取值M＝4，N＝7，针对每一个距离单元进行门限过滤处理，有脉冲数据过门限则开始记录当前脉冲的幅度值，如果记录到第5个没有出现第二个过门限值，则放弃记录，当记录数据量超过7时查看是否满足4/7点迹起始条件，如果没有满足则从第二个过门限点开始记录数据，并丢弃前面记录数据；如果满足结束条件，所述“结束条件”为“低于4/7”，方位延伸值从第1个记录的超出门限值开始计算到满足结束标志为止；满足结束条件后，判断方位延伸值是否大于等于5，如果满足则，判断该起始结束数据之间为一个完整的点迹；判断该点迹的位置是否在需要输出的区域中，该“需要输出的区域”称为“波门”，如果在波门中，存入目标点迹寄存器，用于待输出，如果不是则清除该数据继续准备下一个点迹的判断；步骤2：通过常规通道把波门内点迹的完整信息送给CPU软件；步骤3：CPU软件采用质心法对点迹信息进行凝聚形成目标点迹位置、时戳参数信息：计算机根据收到的目标点迹信息中的方位、距离、仰角、延伸值、和方位延伸值对应点的幅度信息，根据目标点的位置质心和点迹延伸值连接性进行凝聚处理，点迹凝聚后根据组成目标的每个点迹对应的数据分别累加，获取凝聚后目标点对应的幅度和、方位幅度和、距离幅度和、和仰角幅度，采用公式1至公式4可以计算幅度和、方位幅度和、距离幅度和、和仰角幅度和；采用式5至式8可以计算目标点迹位置、时戳参数：方位、距离、仰角和时戳的质量中心值；公式 1至8如下所示：
Figure FDA0003975371380000011
Figure FDA0003975371380000012
Figure FDA0003975371380000013
Figure FDA0003975371380000014
Figure FDA0003975371380000015
Figure FDA0003975371380000016
Figure FDA0003975371380000017
Figure FDA0003975371380000018
其中PAA：方位幅度和；PDA：距离幅度和；PEA：仰角幅度和；PTA：时间幅度和；PA：幅度和；Ampi：第i点的幅度值；Disi：第i点的距离值；Elei：第i点仰角值；A：方位质心点值；D：距离质心点值；E：仰角质心点值；T0：第0点的时戳值；TAN：天线扫描一个周期的时间；P0：第0点的方位值；T：时戳质心点值。
2.根据权利要求1所述的一种适配低资源的雷达目标点迹提取凝聚方法，其特征在于：判定目标点迹起始结束方法采用M-N检测器，从目标点迹起始位置前N-M+1个脉冲开始提取每个点的幅度，提取至目标结束标志，如果目标方位延伸值小于一个天线周期获取同一个点目标主触发个数的一半则认为是无效点迹。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的一种适配低资源的雷达目标点迹提取凝聚方法，其特征在于：如果提取的目标点数超过波门内最大点迹的个数，且检测区域小于2/3波门则继续提取点迹并从第一个点迹开始覆盖，直至提取区域超过2/3波门，以保证波门中心区域即波门中间1/3区域的点迹能够获得提取。
4.根据权利要求1或权利要求2所述的一种适配低资源的雷达目标点迹提取凝聚方法，其特征在于：所述的点迹提取的结果包含波门内点迹结束点的方位、距离，方位延伸值，时戳和起始点与结束点之间每个单元的幅度值。
5.根据权利要求4所述的一种适配低资源的雷达目标点迹提取凝聚方法，其特征在于：雷达回波点迹提取的结果，目标点迹凝聚通过幅度和、方位幅度和、距离幅度和、仰角幅度和计算目标的位置质心点，并根据方位质心点换算目标点迹时戳质心点。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN110426692B (zh) * 2019-07-20 2021-02-26 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 参差加抖动中重频pd模式点迹提取方法
CN113253228B (zh) * 2021-05-11 2024-07-09 成都西科微波通讯有限公司 一种基于雷达凝聚算法的多尺寸目标检测方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104991235A (zh) * 2015-06-15 2015-10-21 南京航空航天大学 一种基于雷达点迹的快速跟踪目标的方法
CN106093946B (zh) * 2016-05-27 2019-02-15 四川九洲空管科技有限责任公司 一种适用于场面监视雷达的目标凝聚方法及装置
CN107656247B (zh) * 2017-08-24 2020-03-17 安徽四创电子股份有限公司 基于有源相控阵技术体制的三坐标监视雷达点迹处理方法
CN108490410B (zh) * 2018-03-06 2021-08-17 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 一种两坐标雷达对海目标联合检测跟踪方法

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