CN110673130B - 一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，本发明首先对获取的FMCW雷达中频回波信号进行脉冲压缩，得到目标的距离信息；然后进行信噪比的判决，得到远距离低信噪比信号和近距离高信噪比信号；对高信噪比信号进行CFAR检测和线性差值，对高信噪比信号进行多帧积累；最后利用航迹关联处理方法，对目标进行关联，去除高度突变，得到连续的运动目标航迹。本发明大大提高了检测精度，可以实时计算出目标的高度值，标记出目标的运动航迹；同时避免目标航迹跟踪不连续和目标航迹错乱的问题。

Description

一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法。
背景技术
雷达由于不受雾、云和雨的阻挡，可以全天候全天时对目标进行探测。雷达作为一个重要的传感器，其对目标速度和距离的探测非常敏感，因此是观测移动目标距离的理想传感器。而调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW)雷达由于其优秀的性能和低廉的成本在雷达测高领域得到了广泛的应用。
近年来，在现代战争中，由于各种反辐射、隐身技术的发展以及相关设备的应用，诸如飞机、导弹自身高度的测量尤为重要，这些目标的高度的测量对自身飞行轨迹和飞行状态的判断很关键。高度值的测量运动目标中一个重要的参数，高度的测量值可以实时反映运动目标的航迹，从而实现对目标的跟踪和定位。
以往的测高信号处理算法中并没有判断目标远近信噪比大小的比较，只是使用一种目标检测方法，目标检测效果并不是特别理想；本发明为了取得良好的目标检测效果，对雷达探测的数据根据探测距离的远近进行了信噪比高低判定，远距离为低信噪比信号，近距离为高信噪比信号。
而在航迹跟踪中现有的算法并没有解决由于检测结果中的虚警而出现的航迹高度突变问题，从而造成目标航迹跟踪不连续、目标航迹错乱等问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提出一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，具有较高的检测精度，可以实时计算出目标的高度值，标记出目标的运动航迹；同时避免目标航迹跟踪不连续和目标航迹错乱的问题。
本发明技术思路：首先，对获取的FMCW雷达中频回波信号进行脉冲压缩，得到目标的距离信息；然后进行信噪比的判决，得到远距离低信噪比信号和近距离高信噪比信号；对高信噪比信号进行恒虚警率(CFAR)检测和线性差值，对高信噪比信号进行多帧积累；最后利用航迹关联处理方法，对目标进行关联，去除高度突变，得到连续的运动目标航迹。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以解决。
一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，包括以下步骤：
步骤1，雷达获取运动目标的回波数据，并对回波数据进行脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波信号和运动目标的距离信息；
步骤2，根据运动目标的距离信息，对脉冲压缩后的回波信号进行信噪比判决，分别得到远距离低信噪比信号和近距离高信噪比信号；
步骤3，对远距离低信噪比信号进行多帧非相干积累处理，选定目标信号，进而得到低信噪比对应的目标检测值；
步骤4，对近距离高信噪比信号进行CFAR检测，得到目标的初始检测信号；对目标的初始检测信号进行线性差值，得到高信噪比对应的目标检测值；
步骤5，采用多目标航迹关联算法对在多目标航迹进行跟踪，去除目标航迹突变，得到连续的运动目标航迹。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明对雷达探测的回波数据根据探测距离的远近进行了信噪比高低判定，远距离为低信噪比信号，近距离为高信噪比信号，大大提高了检测精度，可以实时计算出目标的高度值，标记出目标的运动航迹。
(2)本发明通过航迹关联和多目标跟踪，去除了距离突变，能够很好的解决目标航迹突变，从而达到良好的目标跟踪效果。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1是本发明的实现流程图；
图2是本发明实施例中信噪比判决时噪声选取流程图。
图3是本发明实施例中多帧非相干积累中通过第一层检测门限信号索引值的选取过程图。
图4是本发明实施例中五个不同积累方向的选取实施图。
图5是本发明实施例中五个不同积累方向五帧时间内具体选择点实施图。
图6是本发明实施例中检测点目标归类成数据簇的示意图。
图7是本发明实施例的CFAR检测的具体流程图。
图8是本发明实施例中的线性差值中一个插值区间的原理图。
图9是本发明实施例中的十倍线性差值示意图。
图10是本发明实施例的多目标航迹关联具体流程图。
图11是本发明实施例的目标航迹起批标志示意图。
图12是本发明实施例的以起批目标的航迹消亡标志示意图。
图13是本发明实施例的仿真回波信号距离脉压图。
图14是本发明实施例的仿真航迹跟踪效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例及效果作进一步详细描述。
参考图1，本发明的一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，包含以下步骤：
步骤1，雷达获取运动目标的回波数据，并对回波数据进行脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波信号和运动目标的距离信息；
具体按照以下步骤实施：
(1.1)FMCW雷达发射信号，并对目标进行回波的录取；设，则雷达的发射信号为：
Figure BDA0002200605490000041
/>
其中，j为虚数单位，fc为雷达的起始频率，γ为调频斜率，t为慢时间，
Figure BDA0002200605490000042
为快时间，即一个发射波形内的时间；发射信号的带宽B＝γ*Tr，Tr为一个发射信号的重复时间。
(1.2)FMCW雷达的接收通道进行回波录取；设空间内有一目标，其相对于雷达的距离为R，则目标的回波信号即接收信号可表示为：
Figure BDA0002200605490000043
其中，R(t)为t时刻目标到第一个接收天线的距离，c为光速。
(1.3)FMCW雷达中的混频器将接收信号与发射信号进行混频，得到中频回波信号；混频过程为
Figure BDA0002200605490000053
其中，conj表示信号的共轭。
因此对于一个目标的混频后的中频回波信号为：
Figure BDA0002200605490000051
上式中，指数项中第一项为混频后的多普勒项，包含了运动目标的多普勒信息，在进行多个chirp的相干处理时，该多普勒项被提取出来。第二项为距离项，包含目标到雷达的距离信息，在对混频信号进行FFT以后，得到的频率值与目标距离对应。第三项为混频后的RVP(剩余视频相位)项，RVP项的值非常小，远小于前两项，因此通常可以省略。
(1.4)对接收通道的中频回波信号进行傅里叶变换(FFT)，得到脉压后回波信号及对应的频率fb(t)：
Figure BDA0002200605490000052
由上式可知，中频回波信号频率与目标距离成正比，因此对回波信号进行傅里叶变换后，得出的频点与目标距离对应，由此得到目标的距离信息R(t)。
步骤2，根据运动目标的距离信息，对脉冲压缩后的回波信号进行信噪比判决，分别得到远距离低信噪比信号和近距离高信噪比信号；
具体地，通过对一个chirp回波信号及距离脉压后，比较脉压结果最大值的信噪比，确定目标检测方式。
每一帧回波信号信噪比大小的判定：
信噪比判断具体步骤：选取一帧脉冲压缩后的回波信号数据，将该帧脉冲压缩后的回波信号数据在距离维上的长度划分为等间隔的若干段；然后求取距离维上每段数据的平均值，选取其中最小平均值作为信号噪声数值；具体求取如图2所示，若每帧回波信号的最大值小于10倍的信号噪声数值，则判决为远距离低信噪比信号，否则为近距离高信噪比信号。
示例性地，将每一个chirp信号在距离维上的长度划分为10段等间隔的长度，如图2所示。
步骤3，对远距离低信噪比信号进行多帧非相干积累处理，选定目标信号，进而得到低信噪比对应的目标检测值；
在目标距离雷达较远的情况下，由于雷达回波强度与距离的4次方成反比，因此，越远的目标回波强度越弱，信噪比较低，容易引起虚警或漏警。因此使用一种多帧积累的方法，使多帧回波信号进行非相干累加，获得非相干处理增益。
所述多帧非相干积累处理的具体步骤为：
(3.1)设定第一层检测门限：将第一层检测门限值设定为信号噪声数值的2.5倍，选取多帧信号中的每一帧信号分别与第一层检测门限值进行比较，若帧信号大于第一层检测门限值，则该帧信号通过第一层检测门限，并标记为有检测结果，记录每一帧的检测结果及对应检测结果个数；具体流程如图3所示。
(3.2)非相干积累：首先把通过第一层检测门限连续多帧信号对应的距离维数据进行加和积累，在加和积累后的数据中找出有检测结果的索引值，并记录检测结果的个数；利用加和积累后有检测结果的索引值分别对第一帧数据进行多个方向的积累搜索。
不同积累方向对应不同预测结果，如图4所示为五种不同积累方法，直线斜率越大代表目标移动速度越快，高度值在5帧时间内变化的就越大。
所述积累搜索具体为：
首先，确定积累搜索的方向个数；本实施例为5个方向。
其次，采用加和积累后有检测结果的索引值对应第一帧的数值作为每个积累方向的初始非相干积累数值；
最后，确定每个积累方向的数值；
当多帧信号的帧数N为偶数时，第一个积累方向数值为第一帧开始对应索引值的同一时间维度上N帧数值的加和；第二个积累方向数值为索引值对应前
Figure BDA0002200605490000071
帧数值与索引值减1对应后/>
Figure BDA0002200605490000072
帧数值的和；第三个积累方向数值为索引值依次减1对应第一到最后一帧数值的加和；第四个积累方向数值为索引值对应前/>
Figure BDA0002200605490000073
帧数值、索引值减1对应中间/>
Figure BDA0002200605490000074
帧数值与索引值减2对应后/>
Figure BDA0002200605490000075
帧数值的加和；第五个积累方向数值为索引值对应/>
Figure BDA0002200605490000076
帧数值、索引值加1对应中间/>
Figure BDA0002200605490000077
帧数值与索引值加2对应后/>
Figure BDA0002200605490000078
帧数值的加和；
当多帧信号的帧数N为奇数时，第一个积累方向数值为第一帧开始对应索引值的同一时间维度上N帧数值的加和；第二个积累方向数值为索引值对应前
Figure BDA0002200605490000079
帧数值与索引值减1对应后/>
Figure BDA00022006054900000710
帧数值的和；第三个积累方向数值为索引值依次减1对应第一到最后一帧数值的加和；第四个积累方向数值为索引值对应前/>
Figure BDA00022006054900000711
帧数值、索引值减1对应中间/>
Figure BDA00022006054900000712
帧数值与索引值减2对应后1帧数值的加和；第五个积累方向数值为索引值对应1帧数值、索引值加1对应中间/>
Figure BDA0002200605490000081
帧数值与索引值加2对应后/>
Figure BDA0002200605490000082
帧数值的加和；
其中，N为正整数，
Figure BDA0002200605490000083
为向下取整符号，/>
Figure BDA0002200605490000084
为向上取整符号。
示例性地，如图5所示，N＝5，则确定每个积累方向的数值为：第一个积累方向数值为第一帧开始对应索引值的同一时间维度上5帧数值的加和；第二个积累方向数值为索引值对应前3帧数值与索引值减1对应后2帧数值的和；第三个积累方向数值为索引值依次减1对应第一到最后一帧数值的加和；第四个积累方向数值为索引值对应前2帧数值、索引值减1对应中间2帧数值与索引值减2对应后1帧数值的加和；第五个积累方向数值为索引值对应1帧数值、索引值加1对应中间2帧数值与索引值加2对应后2帧数值的加和；
(3.3)设定第二层检测门限：
首先，设定第二次检测门限值为通过第一次检测门限的帧信号平均值的
Figure BDA0002200605490000085
倍；
然后，比较五个积累方向中积累数值的最大值与第二次检测门限值，检测出通过第二层检测门限的积累信号；
(3.4)设定第三层检测门限：采用通过第二层检测门限的积累信号的平均值的0.95倍作为第三层检测门限值；比较通过第二层检测门限的积累信号与第三层检测门限值，检测出通过第三层检测门限的数值；
(3.5)判断每一簇数据：如图6所示，在通过第三层检测门限的所有数值中，将相邻数值之间的距离小于2个距离单元的数值归类为一簇数据；寻找通过第三层检测门限的所有数值的最大值所在的簇，并将其作为目标信号的位置簇，将目标信号的位置簇中的第一个数值作为最终检测目标信号，即为低信噪比对应的目标检测值。
步骤4，步骤4，对近距离高信噪比信号进行CFAR检测，得到目标的初始检测信号；对目标的初始检测信号进行线性差值，得到高信噪比对应的目标检测值；
对步骤2中判断为高信噪比的信号，对其进行CFAR检测和线性差值；雷达在检测目标时，强杂波或者干扰会使雷达信号检测出现虚警，所以控制虚警率是雷达信号目标检测的重要问题。恒虚警检测是雷达系统中经典的目标检测方法，在信噪比大于13dB的情况下可以得到大于95％的栓测概率。
(4.1)对近距离高信噪比信号进行CFAR检测，得到目标的初始检测信号；
具体如图7所示，恒虚警检测的具体过程是：首先在检测信号中选定一个检测单元，在检测单元两边选定参考单元和保护单元；本实施例选定3个保护单元和5个参考单元，参考单元之间的间隔和雷达距离分辨率相等，检测单元与自适应门限作比较，通过自适应门限的信号即为通过检测门限的信号，也就是目标的初始检测信号；
其中，自适应门限是检测单元两边的参考单元在不同权值下数据加和的平均值，其表示检测单元两边的雷达环境；具体为：设检测单元两边共有M个参考单元，M为偶数，则参考单元的两个边值分别为
Figure BDA0002200605490000091
和/>
Figure BDA0002200605490000092
其中xi为参考单元的数据；则自适应门限为Z*k，Z＝aX+bY，k是系统预设的常量，一般取1；a和b分别为两边参考单元的权值。
示例性地，本实施例选定检测单元两边参考单元的个数M为10，其权值分别为a＝6.5和b＝0.3，然后检测单元与得到的门限值作比较，得到通过检测门限的信号。
(4.2)对目标的初始检测信号进行线性差值，得到高信噪比对应的目标检测值；
由于距离分辨率的限定，CFAR检测后的结果并不是太精确，因此，利用线性差值算法来精确处理CFAR后的检测结果。差值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估计出函数在其他点处的近似值。
所述线性差值具体为：
首先，在相邻两帧信号之间等间隔插入若干个节点，利用对应的线性方程求出每个节点处的信号数据；
其次，将每个节点处信号数据与CFAR阈值作比较，节点信号数据大于CFAR阈值的为检测出的通过CFAR门限的节点信号数据；
最后，将通过CFAR门限的节点信号数据中的第一个数据作为最终检测信号结果，即为高信噪比对应的目标检测值。
进一步地，所述线性方程为：将相邻两个节点用直线连接起来形成一条折现，即为分段线性差值函数；
如图8所示，设定相邻两个节点分别为(x1，y1)和(x2，y2)，则对应的一次线性方程为：
Figure BDA0002200605490000101
上式中，计算x点时，只用x左右的两个点，计算量与节点个数无关。对于线性差值来讲，当差值点越多时，差值效果就越好，但当差值点太多也会增加运算量。本实施例选定10倍差值，如图9所示，即在每帧信号之间等间隔插入10个点。
步骤5，采用多目标航迹关联算法对多目标航迹进行跟踪，去除目标航迹突变，得到连续的运动目标航迹。
本实施例中，以跟踪5个目标为例，如图10所示，具体步骤为：
(5.1)传入第一帧数据的一个数值作为第一个目标的起始距离数值，第一个目标的第一帧标记为1；
(5.2)传入第二帧数据的数值与第一个目标更新后的距离数值作差，若差值小于关联阈值(例如4，意味着数值比较接近)则用传入第二帧数据的数值更新第一个目标的距离数值，否则，将其作为第二个目标的起始数值，第一个目标的第二帧标记为0；
(5.3)依次类推，传入第N帧数据的新数值与每个目标更新后的距离数值作比较，若符合关联条件的目标数为1个，则更新该目标的距离值为传入的新数值，并标记为1，其余目标标记为0；若符合关联条件的目标数大于1个，则选定符合关联条件的目标中距离数值最大的目标进行距离数值更新；若没有符合关联条件的目标，则跟踪的目标数加1，将该传入的新数值作为新目标的起始数值。
其中，所述关联条件为传入第N帧数据的新数值与每个目标更新后的距离数值的差值小于关联阈值。
具体过程如图10所示，例如跟踪五个目标，前三个目标已经传入数值，更新后的数值为176、152、118，新传入数值为174，符合第一个目标的要求，第一个目标高度值更新为174，此帧时刻目标1标记为1。
以上过程中，由于目标航迹高度处于下降状态，所以下一帧的高度肯定会小于上一帧的高度，所以若差值同时符合多个目标的条件，则选择数值比较大的目标。
如图11所示，在以上过程中，若连续四帧航迹标记之和大于3，则判断为航迹起批；如图12所示，若连续四帧航迹标记都为0，则判断航迹消亡。
在雷达多目标跟踪系统中，航迹关联效果和多目标跟踪算法的性能是影响多目标跟踪精度的关键。本发明改善了航迹关联效果和提高了多目标跟踪性能。
仿真实验
本发明的效果可通过以下仿真实验进一步说明。
1)仿真条件：
本发明脉冲信号仿真参数如表1所示：
表1脉冲信号仿真参数
Figure BDA0002200605490000121
2.仿真内容及结果分析：
仿真建立三维场景，目标在三维场景中由上往下以40°角做俯冲运动；采用本发明方法对上述仿真条件下的运动目标上雷达直达波对地面目标进行探测，获取目标探测雷达回波数据，得到的距离脉压结果图如图13所示。采用本发明方法对距离脉压结果进行处理，计算出目标的实时高度，画出目标的航迹，如图14所示。从图14中可以看出，本发明方法通过CFAR和多帧积累可以很好地对雷达回波中地面目标信号进行提取，可以比较精确地对运动物体自身探测高度进行计算，可以对运动目标航迹很好地检测跟踪，解决了目标航迹突变，航迹突然中止的问题。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，雷达获取运动目标的回波数据，并对回波数据进行脉冲压缩，得到脉冲压缩后的回波信号和运动目标的距离信息；
步骤2，根据运动目标的距离信息，对脉冲压缩后的回波信号进行信噪比判决，分别得到远距离低信噪比信号和近距离高信噪比信号；
步骤2中，所述对脉冲压缩后的回波信号进行信噪比判决，其具体为：
选取一帧脉冲压缩后的回波信号数据，将该帧脉冲压缩后的回波信号数据在距离维上的长度划分为等间隔的若干段；然后求取距离维上每段数据的平均值，选取其中最小平均值作为信号噪声数值；若每帧回波信号的最大值小于10倍的信号噪声数值，则判决为远距离低信噪比信号，否则为近距离高信噪比信号；
步骤3，对远距离低信噪比信号进行多帧非相干积累处理，选定目标信号，进而得到低信噪比对应的目标检测值；
步骤3中，所述多帧非相干积累处理，按照以下步骤实施：
(3.1)设定第一层检测门限：将第一层检测门限值设定为信号噪声数值的2.5倍，选取多帧信号中的每一帧信号分别与第一层检测门限值进行比较，若帧信号大于第一层检测门限值，则该帧信号通过第一层检测门限，并标记为有检测结果，记录每一帧的检测结果及对应检测结果个数；
所述信号噪声数值为：选取一帧脉冲压缩后的回波信号数据，将该帧脉冲压缩后的回波信号数据在距离维上的长度划分为等间隔的若干段；然后求取距离维上每段数据的平均值，选取其中最小平均值作为信号噪声数值；
(3.2)非相干积累：首先把通过第一层检测门限连续多帧信号对应的距离维数据进行加和积累，在加和积累后的数据中找出有检测结果的索引值，并记录检测结果的个数；利用加和积累后有检测结果的索引值分别对第一帧数据进行多个方向的积累搜索；
(3.3)设定第二层检测门限：
首先，设定第二次检测门限值为通过第一次检测门限的帧信号平均值的5倍；
然后，比较五个积累方向中积累数值的最大值与第二次检测门限值，检测出通过第二层检测门限的积累信号；
(3.4)设定第三层检测门限：采用通过第二层检测门限的积累信号的平均值的0.95倍作为第三层检测门限值；比较通过第二层检测门限的积累信号与第三层检测门限值，检测出通过第三层检测门限的数值；
(3.5)判断每一簇数据：在通过第三层检测门限的所有数值中，将相邻数值之间的距离小于2个距离单元的数值归类为一簇数据；寻找通过第三层检测门限的所有数值的最大值所在的簇，并将其作为目标信号的位置簇，将目标信号的位置簇中的第一个数值作为最终检测目标信号，即为低信噪比对应的目标检测值；
步骤4，对近距离高信噪比信号进行CFAR检测，得到目标的初始检测信号；对目标的初始检测信号进行线性差值，得到高信噪比对应的目标检测值；
步骤5，采用多目标航迹关联算法对在多目标航迹进行跟踪，去除目标航迹突变，得到连续的运动目标航迹。
2.根据权利要求1所述的基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，步骤1具体按照以下步骤实施：
(1.1)FMCW雷达发射信号，并对目标进行回波的录取；则雷达的发射信号为：
Figure FDA0004067482520000031
其中，j为虚数单位，fc为雷达的起始频率，γ为调频斜率，t为慢时间，
Figure FDA0004067482520000032
为快时间，即一个发射波形内的时间；发射信号的带宽B＝γ*Tr，Tr为一个发射信号的重复时间；
(1.2)FMCW雷达的接收通道进行回波录取；设空间内有一目标，其相对于雷达的距离为R，则目标的回波信号即接收信号表示为：
Figure FDA0004067482520000033
其中，R(t)为t时刻目标到第一个接收天线的距离，c为光速；
(1.3)FMCW雷达中的混频器将接收信号与发射信号进行混频，得到中频回波信号；混频过程为：
Figure FDA0004067482520000034
其中，conj表示信号的共轭；
因此，对于一个目标的混频后的中频回波信号为：
Figure FDA0004067482520000035
其中，指数项中第一项为混频后的多普勒项，包含了运动目标的多普勒信息；指数项中第二项为距离项，包含目标到雷达的距离信息；指数项中第三项为混频后的剩余视频相位项，其值远小于前两项，可以省略；
(1.4)对接收通道的中频回波信号进行傅里叶变换(FFT)，得到脉压后回波信号及对应的频率fb(t)：
Figure FDA0004067482520000041
式中的R(t)为t时刻目标到第一个接收天线的距离。
3.根据权利要求1所述的基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，所述积累搜索具体为：
首先，确定积累搜索的方向个数；
其次，采用加和积累后有检测结果的索引值对应第一帧的数值作为每个积累方向的初始非相干积累数值；
最后，确定每个积累方向的数值。
4.根据权利要求3所述的基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，所述确定每个积累方向的数值，其具体步骤为：
当多帧信号的帧数N为偶数时，第一个积累方向数值为第一帧开始对应索引值的同一时间维度上N帧数值的加和；第二个积累方向数值为索引值对应前
Figure FDA0004067482520000042
帧数值与索引值减1对应后/>
Figure FDA0004067482520000043
帧数值的和；第三个积累方向数值为索引值依次减1对应第一到最后一帧数值的加和；第四个积累方向数值为索引值对应前/>
Figure FDA0004067482520000044
帧数值、索引值减1对应中间/>
Figure FDA0004067482520000045
帧数值与索引值减2对应后/>
Figure FDA0004067482520000046
帧数值的加和；第五个积累方向数值为索引值对应/>
Figure FDA0004067482520000047
帧数值、索引值加1对应中间/>
Figure FDA0004067482520000051
帧数值与索引值加2对应后/>
Figure FDA0004067482520000052
帧数值的加和；
当多帧信号的帧数N为奇数时，第一个积累方向数值为第一帧开始对应索引值的同一时间维度上N帧数值的加和；第二个积累方向数值为索引值对应前
Figure FDA0004067482520000053
帧数值与索引值减1对应后/>
Figure FDA0004067482520000054
帧数值的和；第三个积累方向数值为索引值依次减1对应第一到最后一帧数值的加和；第四个积累方向数值为索引值对应前/>
Figure FDA0004067482520000055
帧数值、索引值减1对应中间/>
Figure FDA0004067482520000056
帧数值与索引值减2对应后1帧数值的加和；第五个积累方向数值为索引值对应1帧数值、索引值加1对应中间/>
Figure FDA0004067482520000057
帧数值与索引值加2对应后/>
Figure FDA0004067482520000058
帧数值的加和；
其中，N为正整数，
Figure FDA0004067482520000059
为向下取整符号，/>
Figure FDA00040674825200000510
为向上取整符号。
5.根据权利要求1所述的基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，步骤4中，所述CFAR检测具体为：首先在检测信号中选定一个检测单元，在检测单元两边选定参考单元和保护单元；其中，参考单元之间的间隔与雷达距离分辨率相等；然后，将检测单元与自适应门限作比较，通过自适应门限的信号即为通过检测门限的信号，也就是目标的初始检测信号；
其中，自适应门限是参考单元在不同权值下数据加和的平均值，具体为：设检测单元两边共有M个参考单元，M为偶数，则参考单元的两个边值分别为
Figure FDA00040674825200000511
和
Figure FDA00040674825200000512
其中xi为参考单元的数据；则自适应门限为Z*k，Z＝aX+bY，k是系统预设的常量，一般取1；a和b分别为两边参考单元的权值。
6.根据权利要求1所述的基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，所述线性差值具体为：
首先，在相邻两帧信号之间等间隔插入若干个节点，利用对应的线性方程求出每个节点处的信号数据；
其次，将每个节点处信号数据与CFAR阈值作比较，节点信号数据大于CFAR阈值的为检测出的通过CFAR门限的节点信号数据；
最后，将通过CFAR门限的节点信号数据中的第一个数据作为最终检测信号结果，即为高信噪比对应的目标检测值。
7.根据权利要求6所述的基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，所述线性方程为：将相邻两个节点用直线连接起来形成一条直线，即为分段线性差值函数；具体地：
设定相邻两个节点分别为(x1,y1)和(x2,y2)，则对应的一次线性方程为：
Figure FDA0004067482520000061
其中，f(x)为相邻两个节点连成的直线对应的函数。
8.根据权利要求1所述的基于航迹关联的运动目标航迹跟踪方法，其特征在于，步骤5按照以下步骤实施：
(5.1)传入第一帧数据的一个数值作为第一个目标的起始距离数值，第一个目标的第一帧标记为1；
(5.2)传入第二帧数据的数值与第一个目标更新后的距离数值作差，若差值小于关联阈值，则用传入第二帧数据的数值更新第一个目标的距离数值，否则，将其作为第二个目标的起始数值，第一个目标的第二帧标记为0；
(5.3)依次类推，传入第N帧数据的新数值与每个目标更新后的距离数值作比较，若符合关联条件的目标数为1个，则更新该目标的距离值为传入的新数值，并标记为1，其余目标标记为0；若符合关联条件的目标数大于1个，则选定符合关联条件的目标中距离数值最大的目标进行距离数值更新；若没有符合关联条件的目标，则跟踪的目标数加1，将该传入的新数值作为新目标的起始数值；
其中，所述关联条件为传入第N帧数据的新数值与每个目标更新后的距离数值的差值小于关联阈值。
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