CN112363171B - 一种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法 - Google Patents

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邵鹏飞
马启明
王蕾
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    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/66—Sonar tracking systems

Abstract

本发明公开了一种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法，主要包括宽带谱背景归一化、极值提取、特征关联、跟踪更新等步骤。本发明结合了宽‑窄带谱特性，设计了一整套完整有序的处理流程，可以有效利用目标的特征谱信息，通过降维和聚类的处理形式实现当前峰值搜索疑似目标特征与历史航迹目标特征之间的关联和类别划分，从而可以从容实现实时的特征谱标签分类和稳定连续的跟踪，对于目标航迹交叉情形下，可以实现目标分类的连续航迹。

Description

一种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法
技术领域
本发明涉及被动声纳目标检测与跟踪处理技术的领域，具体涉及一种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法。
背景技术
被动声纳目标探测主要获取目标的方位信息，然而环境中同方位的不同距离上往往存在若干目标，在被动宽带警戒显控画面上，常遇到不同目标航迹交叉的现象，从而导致无法稳定对同一个目标进行可靠和持续跟踪，进而会影响受跟踪-关联方位信息引导的单波束处理及后端的被动目标识别性能。目前常见解决被动目标航迹交叉情形下的方法有基于航迹态势特性和基于卡尔曼滤波的方法，然而，诸如此类的方法需要建立准确可靠的目标运动模型，同时要求目标的航迹特征连续且差异性较大，否则性能会急剧下降甚至失效。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法。
本发明的目的是通过如下技术方案来完成的：这种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法，主要包括以下步骤：
1)宽带谱背景归一化：通过对宽带谱S＝{Si,i∈[1,N]}的均值化处理(N为宽带谱的波束数目)，近似得到相应的背景阈值估计
Figure BDA0002637954820000011
基于阈值筛选得到背景归一化的空间谱
Figure BDA0002637954820000012
计算公式表示为：
Figure BDA0002637954820000013
2)极值提取：对输出得到的背景归一化空间谱
Figure BDA0002637954820000014
进行极值搜索，并重构出新的极值化空间谱
Figure BDA0002637954820000015
计算公式表示为：
Figure BDA0002637954820000016
进而提取出相应的极值波束号I＝{Ib,b∈[1,M]}，其中M表示极值提取的波束数目；
3)特征关联：基于极值波束号信息，由窄带警戒输出中得到相应波束的特征谱，然后对特征谱进行规则化处理，存储一定批次的特征谱集合后，通过t-SNE方法进行降维处理，并通过K-means聚类得到降维后特征投影的中心位置，从而划分出不同特征谱对应的特征类别，基于航迹的历史特征关联到当前极值波束对应的特征；
4)跟踪更新：从特征关联的结果，对当前的极值波束进行跟踪目标类别划分，并进行方位精测。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种针对被动目标航迹交叉情形下可以实现目标连续稳定的自主跟踪方法，相比于其他解决目标交叉的跟踪方法，该方法利用了被动目标的时-频谱特征，通过特征降维-特征聚类处理，在被动跟踪处理的同时，时刻将规则化后的目标特征进行判别和分类，从而可以在目标交叉情形时，各跟踪器可以连续稳定地跟踪上原目标；可以辅助提高被动声纳检测、跟踪、关联融合、收听和识别的性能，且实现原理简单方便，计算量较小，具有较好实时性。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为本发明的目标航迹交叉情形下的方位历程图。
图3为本发明的原空间谱分别经过背景归一化处理和极值提取后的空间谱比较示意图。
图4为本发明的当前批次下的窄带谱结果示意图。
图5为本发明的规则化特征谱集合经过t-SNE降维投影及K-means聚类分析结果示意图。
图6为本发明的目标分类跟踪历程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做详细的介绍：
如附图所示，这种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法，主要包括以下步骤：
1)宽带谱背景归一化：通过对宽带谱S＝{Si,i∈[1,N]}的均值化处理(N为宽带谱的波束数目)，近似得到相应的背景阈值估计
Figure BDA0002637954820000021
基于阈值筛选得到背景归一化的空间谱
Figure BDA0002637954820000022
计算公式表示为：
Figure BDA0002637954820000023
2)极值提取：对输出得到的背景归一化空间谱
Figure BDA0002637954820000024
进行极值搜索，并重构出新的极值化空间谱
Figure BDA0002637954820000025
计算公式表示为：
Figure BDA0002637954820000026
进而提取出相应的极值波束号I＝{Ib,b∈[1,M]}，其中M表示极值提取的波束数目；
3)特征关联：基于极值波束号信息，由窄带警戒输出中得到相应波束的特征谱，然后对特征谱进行规则化处理，存储一定批次的特征谱集合后，通过t-SNE方法进行降维处理，并通过K-means聚类得到降维后特征投影的中心位置，从而划分出不同特征谱对应的特征类别，基于航迹的历史特征关联到当前极值波束对应的特征；
4)跟踪更新：从特征关联的结果，对当前的极值波束进行跟踪目标类别划分，并进行方位精测。即使在目标交叉情形下，基于不同目标历史航迹下的谱特征集合，仍可以有效链接当前目标点与其真实的历史航迹，从而实现有效的跟踪输出。
附图1所示流程为：以宽带谱为输入，进行背景归一化处理；由背景归一化结果进行极值提取得到相应的极值波束号；以极值波束号和窄带谱中对应波束的特征谱作为输入，并结合目标历史航迹的特征集合进行特征关联，该步主要分为3部分：a、特征降维，b、特征聚类，c、分类关联；基于特征关联结果对当前特征谱进行标签分类，并累积至历史航迹特征谱集合，并实现跟踪更新。
附图3中可以看出，经过极值提取后目标峰值相对于背景更加清晰，从而可以依据数值处理方法提取疑似目标的波束号。附图4与附图3波束号对应的角度上呈现出相应目标的特征谱。附图5中彩色空心圈表示特征集合经过t-SNE降维投影后的分布，黑色实心圈表示K-means聚类点。比较附图1与附图6可以看出，即使在目标航迹交叉情形下，本技术自主跟踪的各目标航迹仍然十分清晰且未出现互相混淆。
本发明结合了宽-窄带谱特性，设计了一整套完整有序的处理流程，可以有效利用目标的特征谱信息，通过降维和聚类的处理形式实现当前峰值搜索疑似目标特征与历史航迹目标特征之间的关联和类别划分，从而可以从容实现实时的特征谱标签分类和稳定连续的跟踪，对于目标航迹交叉情形下，可以实现目标分类的连续航迹。
可以理解的是，对本领域技术人员来说，对本发明的技术方案及发明构思加以等同替换或改变都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (1)

1.一种解决被动警戒画面目标航迹交叉的自主跟踪方法，其特征在于：主要包括以下步骤：
1)宽带谱背景归一化：通过对宽带谱S＝{Si,i∈[1,N]}的均值化处理，N为宽带谱的波束数目，近似得到相应的背景阈值估计
Figure FDA0002637954810000011
基于阈值筛选得到背景归一化的空间谱
Figure FDA0002637954810000012
计算公式表示为：
Figure FDA0002637954810000013
2)极值提取：对输出得到的背景归一化空间谱
Figure FDA0002637954810000014
进行极值搜索，并重构出新的极值化空间谱
Figure FDA0002637954810000015
计算公式表示为：
Figure FDA0002637954810000016
进而提取出相应的极值波束号I＝{Ib,b∈[1,M]}，其中M表示极值提取的波束数目；
3)特征关联：基于极值波束号信息，由窄带警戒输出中得到相应波束的特征谱，然后对特征谱进行规则化处理，存储一定批次的特征谱集合后，通过t-SNE方法进行降维处理，并通过K-means聚类得到降维后特征投影的中心位置，从而划分出不同特征谱对应的特征类别，基于航迹的历史特征关联到当前极值波束对应的特征；
4)跟踪更新：从特征关联的结果，对当前的极值波束进行跟踪目标类别划分，并进行方位精测。
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