CN112630771B - 一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法及系统，该方法包括：基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱；基于归一化后的距离速度谱，若判断获知监控区域中存在目标物体，获取目标物体的最终运动轨迹；根据天线对应的初始相位，获取目标物体对应的波达角；根据天线对应的初始相位，获取目标物体对应的波达角，并基于最终运动轨迹、目标物体的速度和波达角，对目标物体进行跟踪。本发明实施例基于毫米波雷达所获取的数据来对多个目标物体进行高精度追踪，利用毫米波波长短、分辨率高的优点，通过粒子滤波器进行数据的融合，并对多目标逐个进行追踪，从而实现长距离情况下多目标的高精度追踪系统。
Description
技术领域
本发明涉及目标跟踪技术领域，尤其涉及一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法及系统。
背景技术
近年来，无线定位以及追踪技术在智能家居、虚拟现实以及安防监控等领域有着越来越广泛的应用。过去十年中，基于RFID、声音信号、Wi-Fi信号以及毫米波信号的众多无线追踪技术发展了起来。其中，基于RFID和声音信号的主动追踪技术大多需要目标携带特定的设备，比如RFID标签、扬声器，这限制了它们在工业中的广泛应用。最近，被动式的追踪技术，即不需要追踪目标携带特定硬件设备的追踪技术，正在逐渐兴起。
随着无线Wi-Fi设备的大规模部署和应用，基于Wi-Fi的追踪技术受到了大家的关注。最近的工作主要使用商用的Wi-Fi设备，通过无线信号的信道状态信息(CSI)，从中提取出信号波达角(AoA)、飞行时间(ToF)以及多普勒频偏(DFS)等特征，来计算目标的位置。由于这类技术仅使用商用设备就可实现，并且不需要待测目标携带特定设备，所以在日常生活中应用较为广泛。但是由于商用Wi-Fi设备提供的带宽以及天线数量非常有限，上述追踪工作通常只能达到分米级别的精度，并且追踪的目标数量也受到限制，大多数情况下只能追踪单个物体。
近段时间以来，毫米波技术逐渐受到大家的重视。由于毫米波设备提供的高带宽以及波长为毫米粒度的无线信号，毫米波设备能够实现厘米甚至毫米精度的定位追踪。但是，现有的基于毫米波设备的被动定位技术，其工作范围通常只有几米远，无法实现更长距离的目标追踪。
目前一些工业上的应用，比如行车控制系统、机械臂系统以及传送带装置需要在十几米的较长范围内实现厘米级别的追踪精度，而已有的工作很难达到上述的要求。长距离的追踪相比于短距离而言，有着以下的挑战：(1)在远距离的情况下，周围环境的复杂度大大增加。在距离较近时，待测目标的反射占据主要地位，周围环境的干扰较小；而距离增大时，待测目标的反射减弱，周围环境的干扰增大，比如环境中静态物体的反射以及目标的二次反射，这些都会使得追踪精度下降；(2)在工作范围增大时，可能有多个待测目标同时出现在监测区域中，它们对信号的反射相互叠加，使得多目标的定位与追踪更加困难。
所以，目前需要一个能够在较长距离下，克服上述困难，实现厘米精度的多目标追踪方法。
发明内容
本发明实施例提供一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法及系统，用以解决现有技术中无法在长距离情况下实现多目标跟踪的缺陷，实现长距离情况下多目标的高精度追踪系统。
本发明实施例提供一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法，包括：
基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
根据本发明一个实施例的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，所述基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹，具体包括：
根据归一化后的距离速度谱，判断所述监控区域中是否存在目标物体；
若判断获知所述监控区域中存在目标物体，检测出所述监控区域中的所有目标物体；
对于当前目标物体，基于所述距离速度谱，通过预设粒子滤波算法对所述当前目标物体进行跟踪，获取所述当前目标物体的运动轨迹，将下一个目标物体重新作为所述当前目标物体，消除所述当前目标物体在所述距离速度谱中的影响，并将消除影响后的距离速度谱重新作为所述距离速度谱，重复执行该步骤，直到所述当前目标物体为最后一个目标物体；
将所述目标物体的运动轨迹作为所述最终运动轨迹。
根据本发明一个实施例的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，所述预设粒子滤波算法为：
在所述目标物体进行开始运动之后进行粒子初始化。
根据本发明一个实施例的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，所述将所述目标物体的运动轨迹作为所述最终运动轨迹，之前还包括：
对于任意两条运动轨迹，如果一条运动轨迹的结束时间与另一条运动轨迹的开始时间在预设时间误差之内，且一条运动轨迹的终末位置与另一条运动轨迹的起始位置在预设距离误差之内，则将所述任意两条运动轨迹合并为一条运动轨迹，获取所述目标物体对应的优化后的运动轨迹；
将所述目标物体优化后的运动轨迹重新作为所述最终运动轨迹。
根据本发明一个实施例的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，所述将所述目标物体优化后的运动轨迹重新作为所述最终运动轨迹，之前还包括：
获取所述目标物体对应的所有优化后的运动轨迹；
将所有优化后的运动轨迹进行平均计算，作为所述目标物体对应的最终运动轨迹。
根据本发明一个实施例的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，所述基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，具体包括：
对于所述毫米波雷达的天线，获取所述天线按照预设时间间隔向所述监控区域发射的线性调频信号；
对所述线性调频信号进行两次傅里叶变换，获取所述距离速度谱，所述距离速度谱表示距离和速度的关系；
对所述距离速度谱进行归一化处理，得到归一化后的距离速度谱。
根据本发明一个实施例的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，所述根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，具体包括：
对所述天线接收到的原始信号进行两次FFT变换后，并基于所述目标物体的距离对应的频谱分量，获取所述天线对应的初始相位。
本发明实施例还提供一种基于毫米波设备的多目标跟踪系统，包括：
距离速度谱模块，用于基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
运动轨迹计算模块，用于基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
波达角计算模块，用于根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
跟踪模块，用于根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于毫米波设备的多目标跟踪方法的步骤。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于毫米波设备的多目标跟踪方法的步骤。
本发明实施例提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法及系统，基于毫米波雷达所获取的数据来对多个目标物体进行高精度追踪，以近段时间兴起的毫米波设备为基础，利用毫米波波长短、分辨率高的优点，结合毫米波设备的观察值以及目标物体移动时距离、速度的连续性，通过粒子滤波器进行数据的融合，并对多目标逐个进行追踪，从而实现长距离情况下多目标的高精度追踪系统。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法的流程图，该方法包括：
本发明实施例的应用场景是毫米波雷达上的每个天线向监测区域发射线性调频信号，线性调频信号被监测区域的目标物体反射回来，天线再接受反射回来的原始信号。
S1，基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
首先，毫米波雷达一般会有多根天线，每根天线都会按照预定时间间隔发射的线性调频信号，根据每个时间间隔的线性调频信号，就可以计算出该时间间隔中监控区域的距离速度谱，该距离速度谱表示该监控区域中距离与速度的对应关系，表示该处与毫米波雷达的距离以及速度的对应关系。
具体地，对线性调频信号进行两次快速傅里叶变换，可以得到距离速度谱。
距离速度谱(简称RVS)中横纵轴分别代表距离与径向速度。在RVS中某一位置的幅度越高，代表着对应距离与速度处存在着物体的概率越高。但是RVS中较高幅值的地方不一定对应着待测物体，还可能是环境中的其它干扰。
考虑到不同时刻的RVS的幅值会存在一定的波动，本发明实施例中对RVS进行了归一化处理，即得到了归一化的距离速度谱(简称NRVS)，NRVS中幅值的取值范围为从0到1。
S2，基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
基于归一化后的距离速度谱，提取NRVS中速度不为0的部分，并计算其中的最大幅值，当连续若干帧的最大幅值均超过预设的幅值时，则认为监控区域中存在着运动的目标物体。
如果监控区域中存在着多个运动的目标物体，获取每个运动的目标物体对应的最终运动轨迹。
S3，根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
为了得到目标物体在二维平面中的位置，本发明实施例利用了毫米波设备中的线性接收天线阵列，测量目标的信号波达角(AoA)。
如果接收天线阵列中天线之间间距为d，则不同天线接收信号的相位差Φ与信号的波达角θ之间的关系可表示为：
其中，λ代表信号的波长。理论上来说，可以通过测量不同天线的信号相位差来计算得到AoA。
通过该公式可以看出，只要计算出天线的初始相位，就可以得到信号波达角。
S4，根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
目标物体的最终运动轨迹为目标物体在一维的运动轨迹，波达角可以表示目标物体的运动方向，基于这些参数，可以对目标物体进行跟踪。
本发明实施例提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法，基于毫米波雷达所获取的数据来对多个目标物体进行高精度追踪，以近段时间兴起的毫米波设备为基础，利用毫米波波长短、分辨率高的优点，结合毫米波设备的观察值以及目标物体移动时距离、速度的连续性，通过粒子滤波器进行数据的融合，并对多目标逐个进行追踪，从而实现长距离情况下多目标的高精度追踪系统。
在上述实施例的基础上，优选地，所述基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹，具体包括：
根据归一化后的距离速度谱，判断所述监控区域中是否存在目标物体；
具体地，提取NRVS中速度不为0的部分，并计算其中的最大幅值。当连续若干帧的最大幅值均超过预设的幅值时，认为监控区域中存在着待测移动目标。
若判断获知所述监控区域中存在目标物体，检测出所述监控区域中的所有目标物体；
按照上述方法，如果判断出监控区域中存在目标物体，则检测出监控区域中所有的目标物体。
对于当前目标物体，基于所述距离速度谱，通过预设粒子滤波算法对所述当前目标物体进行跟踪，获取所述当前目标物体的运动轨迹，将下一个目标物体重新作为所述当前目标物体，消除所述当前目标物体在所述距离速度谱中的影响，并将消除影响后的距离速度谱重新作为所述距离速度谱，重复执行该步骤，直到所述当前目标物体为最后一个目标物体；
对于存在多个目标物体的情况下，采用逐个检测并追踪的方式，首先如果检测到一个当前目标物体，通过预设粒子滤波算法对当前目标物体进行跟踪，得到当前目标物体的运动轨迹，然后将下一个目标物体重新作为当前目标物体，并消除当前目标物体在距离速度谱中的影响，也就是对距离速度谱重新进行更新，将消除影响后的距离速度谱重新作为该距离速度谱，重复上述过程，直到当前目标物体为最后一个目标物体。
将所述目标物体的运动轨迹作为所述最终运动轨迹。
将最后得到的目标物体的运动轨迹作为最终运动轨迹。
在上述实施例的基础上，优选地，所述预设粒子滤波算法为：
在所述目标物体进行开始运动之后进行粒子初始化。
具体地，本发明实施例中，预设粒子滤波算法如下：
当检测到存在目标物体时，使用预设粒子滤波器对待测目标进行追踪。在追踪之前，要对粒子进行初始化，确定粒子的初始状态。每个粒子的状态包含粒子的位置以及速度两部分。以往的粒子滤波工作通常是在监控时段的开始进行粒子初始化，但是在本发明中，监控开始时待测目标通常尚未开始运动，所以如果在监测时段开始时进行粒子初始化，将不能有效地区分待测目标和静态的物体。
为了更好地减少静态物体的影响，本发明实施例选择在目标物体开始运动之后再进行粒子初始化。
在进行粒子初始化时，计算NRVS中每个位置的权值，然后根据权值来初始化粒子的分布，权值越高的地方，粒子存在的可能性越大。
在计算权值时，依据下面两条原则：(1)NRVS中幅度值越高的地方，对应的权值越大；(2)NRVS中距离幅值最高点越近的地方，对应的权值越大。除此之外，为了减轻静态物体的干扰，在初始化时，不在NRVS中速度为0的地方设置粒子。
在初始化粒子之后，依次进行粒子的更新、权重计算以及重采样，得到每一帧时刻粒子的状态。在粒子更新状态，利用上一帧中各粒子的距离和速度来预测下一帧粒子的状态，具体计算方法如下：
其中，代表第i个粒子上一帧的距离和速度，/>代表第i个粒子下一帧的距离和速度，tfp代表每帧的时长。考虑到在测量中可能会存在着波动和随机噪声，本发明实施例添加了δd和δv两个高斯随机变量。
在粒子更新之后，计算各粒子的权值。粒子的权值主要依靠NRVS的幅度来计算，幅度越高，粒子的权值也就越高。具体的计算公式如下：
其中，di代表第i个粒子在NRVS中幅度的对数值，σ为预设的标准差。
计算出每个粒子的权重之后，进行粒子的重采样，权重较高的粒子被保留下来，权重较低的粒子则被丢弃掉。
在得到粒子在整个监控时段的状态后，计算每个粒子在所有帧的权重之积，然后选择权重较高的部分粒子，将其距离和速度进行平均，得到待测目标的轨迹。
在上述实施例的基础上，优选地，所述将所述目标物体的运动轨迹作为所述最终运动轨迹，之前还包括：
对于任意两条运动轨迹，如果一条运动轨迹的结束时间与另一条运动轨迹的开始时间在预设时间误差之内，且一条运动轨迹的终末位置与另一条运动轨迹的起始位置在预设距离误差之内，则将所述任意两条运动轨迹合并为一条运动轨迹，获取所述目标物体对应的优化后的运动轨迹；
将所述目标物体优化后的运动轨迹重新作为所述最终运动轨迹。
有时，目标物体的二次反射也比较强，在NRVS的对应位置产生较高的幅值，但是二次反射的持续时间相比于目标物体的直接反射，通常比较短。因此，会丢弃运动时间过短的轨迹，减少二次反射的影响。
在追踪中，运动的目标物体可能会经过静态物体旁边，并逐渐远离毫米波设备。在目标物体经过静态物体之后，相比于静态物体而言，目标物体可能距离更远，因此静态物体的反射可能会强于目标物体的反射，这样系统可能会认为此时目标物体已经静止。在这一目标物体追踪完成之后，系统会监测到此目标物体在经过静态物体之后的运动，并把原来的目标物体认为是一个新的目标物体，然后进行监测。
这样一来，单个运动目标物体就被认为成两个目标物体，运动目标物体的数量就产生了错误。
为了解决这个问题，需要进行轨迹的融合。如果一条轨迹的结束时间和终末位置于另一条轨迹的开始时间和起始位置相近，就认为这是同一目标物体的轨迹，并对它们进行融合操作。这样提升了对目标物体个数检测的准确度。
在上述实施例的基础上，优选地，所述将所述目标物体优化后的运动轨迹重新作为所述最终运动轨迹，之前还包括：
获取所述目标物体对应的所有优化后的运动轨迹；
将所有优化后的运动轨迹进行平均计算，作为所述目标物体对应的最终运动轨迹。
具体地，由于毫米波雷达的每根天线都会发射线性调频信号，因此，同一个目标物体可能反射来自于多根天线发射的线性调频信号，所以同一个目标物体可能被多根天线检测到，每根天线都会计算出该目标物体的一条运动轨迹。
对于该目标物体的所有运动轨迹进行平均计算，得到该目标物体的最终运动轨迹。
在上述实施例的基础上，优选地，所述基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，具体包括：
对于所述毫米波雷达的天线，获取所述天线按照预设时间间隔向所述监控区域发射的线性调频信号；
具体地，毫米波雷达的每根天线，按照一定预设时间间隔向监控区域发射线性调频信号。
对所述线性调频信号进行两次傅里叶变换，获取所述距离速度谱，所述距离速度谱表示距离和速度的关系；
对每个线性调频信号进行两次傅里叶变换，得到距离速度谱。
对所述距离速度谱进行归一化处理，得到归一化后的距离速度谱。
然后对得到的距离速度跑进行归一化处理，得到归一化后的距离速度谱。
在上述实施例的基础上，所述根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，具体包括：
对所述天线接收到的原始信号进行两次FFT变换后，并基于所述目标物体的距离对应的频谱分量，获取所述天线对应的初始相位。
理论上来说，可以通过测量不同天线的信号相位差来计算得到波达角AoA，然而，由于环境噪声的存在以及多目标反射的相互叠加，直接使用原始信号的相位来计算波达角AoA可能会产生较大的误差。幸运的是，可以通过FFT来提取各频率分量的初始相位。当对信号进行FFT之后，会得到取值为复数的频谱图，其中各点的相位对应各频谱分量在时域中的初始相位。
本发明实施例的二维追踪算法如下。对于每一根接收天线，都可以得到检测的目标物体数量以及它们的轨迹。将每根天线得到的轨迹进行匹配对应，得到每个目标物体整体的轨迹和速度信息。对每根天线的原始信号都进行一次FFT，然后根据各目标的距离确定对应的频谱分量，进而查找得到各天线对应的初始相位，并计算得到AoA。
但是，如果多个目标物体同时位于以毫米波设备为中心的圆周上，那么它们与毫米波设备的距离将相同，各目标物体对应频谱分量的初始相位将会混在一起，无法区分。考虑到各目标物体的径向速度通常不相同，可以再进行一次FFT，得到各接收天线的RVS，然后通过各目标物体的距离和速度确定其初始相位，并计算得到AoA。
图2为本发明实施例提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪系统的结构示意图，如图2所示，该系统包括：距离速度谱模块201、运动轨迹计算模块202、波达角计算模块203和跟踪模块204，其中：
距离速度谱模块201用于基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
运动轨迹计算模块202用于基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
波达角计算模块203用于根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
跟踪模块204用于根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
本实施例为与上述方法相对应的系统实施例，详情请参考上述方法实施例，本系统实施例在此不再赘述。
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法，该方法包括：
基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法，该方法包括：
基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法，该方法包括：
基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于毫米波设备的多目标跟踪方法，其特征在于，包括：
基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，其特征在于，所述基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹，具体包括：
根据归一化后的距离速度谱，判断所述监控区域中是否存在目标物体；
若判断获知所述监控区域中存在目标物体，检测出所述监控区域中的所有目标物体；
对于当前目标物体，基于所述距离速度谱，通过预设粒子滤波算法对所述当前目标物体进行跟踪，获取所述当前目标物体的运动轨迹，将下一个目标物体重新作为所述当前目标物体，消除所述当前目标物体在所述距离速度谱中的影响，并将消除影响后的距离速度谱重新作为所述距离速度谱，重复执行该步骤，直到所述当前目标物体为最后一个目标物体；
将所述目标物体的运动轨迹作为所述最终运动轨迹。
3.根据权利要求2所述的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，其特征在于，所述预设粒子滤波算法为：
在所述目标物体进行开始运动之后进行粒子初始化。
4.根据权利要求2所述的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，其特征在于，所述将所述目标物体的运动轨迹作为所述最终运动轨迹，之前还包括：
对于任意两条运动轨迹，如果一条运动轨迹的结束时间与另一条运动轨迹的开始时间在预设时间误差之内，且一条运动轨迹的终末位置与另一条运动轨迹的起始位置在预设距离误差之内，则将所述任意两条运动轨迹合并为一条运动轨迹，获取所述目标物体对应的优化后的运动轨迹；
将所述目标物体优化后的运动轨迹重新作为所述最终运动轨迹。
5.根据权利要求4任一所述的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，其特征在于，所述将所述目标物体优化后的运动轨迹重新作为所述最终运动轨迹，之前还包括：
获取所述目标物体对应的所有优化后的运动轨迹；
将所有优化后的运动轨迹进行平均计算，作为所述目标物体对应的最终运动轨迹。
6.根据权利要求1至4任一所述的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，其特征在于，所述基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，具体包括：
对于所述毫米波雷达的天线，获取所述天线按照预设时间间隔向所述监控区域发射的线性调频信号；
对所述线性调频信号进行两次傅里叶变换，获取所述距离速度谱，所述距离速度谱表示距离和速度的关系；
对所述距离速度谱进行归一化处理，得到归一化后的距离速度谱。
7.根据权利要求1至4任一所述的基于毫米波设备的多目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，具体包括：
对所述天线接收到的原始信号进行两次FFT变换后，并基于所述目标物体的距离对应的频谱分量，获取所述天线对应的初始相位。
8.一种基于毫米波设备的多目标跟踪系统，其特征在于，包括：
距离速度谱模块，用于基于毫米波雷达的天线对应的线性调频信号，获取归一化后的距离速度谱，距离速度谱表示监控区域中距离和速度的关系；
运动轨迹计算模块，用于基于归一化后的距离速度谱，若判断获知所述监控区域中存在目标物体，获取所述目标物体的最终运动轨迹；
波达角计算模块，用于根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角；
跟踪模块，用于根据所述天线对应的初始相位，获取所述目标物体对应的波达角，并基于所述最终运动轨迹、所述目标物体的速度和所述波达角，对所述目标物体进行跟踪。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于毫米波设备的多目标跟踪方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于毫米波设备的多目标跟踪方法的步骤。
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