CN114690178A

CN114690178A - 目标跟踪方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN114690178A
Application number: CN202011567534.4A
Authority: CN
Inventors: 李文荣
Original assignee: Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Current assignee: Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority date: 2020-12-25
Filing date: 2020-12-25
Publication date: 2022-07-01

Abstract

本申请提供一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，通过确定跟踪目标的初始轨迹，随后基于初始轨迹的差分速度和初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对初始轨迹进行修正，得到初始轨迹的修正轨迹，最后根据该修正轨迹的轨迹差分速度对跟踪目标进行跟踪，确定跟踪目标的实际运行轨迹。该技术方案中，雷达基于轨迹的差分速度进行轨迹修正和目标跟踪，能够得到跟踪目标的准确速度和准确方位信息，提高了目标跟踪的准确性和可靠性，降低目标误检的概率。

Description

目标跟踪方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

现阶段，时分复用多发多收(time-division multiplexing multiple-inmultiple-out，TDM-MIMO)雷达可以用于探测目标，主要利用其具有的多个发射天线以交替发射信号的工作形式获取高分辨率的目标测角结果。由于TDM-MIMO雷达降低了其在慢时间的采样率，使得不模糊测速范围显著降低，致使更容易导致速度模糊问题，从而可能引发角度测量的偏差。

现有技术中，针对上述角度测量偏差问题，主要解决方案是：首先估计探测信号的虚拟阵元矢量的速度诱导相移，使用该速度诱导相移矫正虚拟阵列矢量的每个元素的相位，得到矫正后的虚拟阵列矢量，其次对校正的虚拟阵列矢量执行第一傅里叶变换，生成校正的虚拟阵列谱，并依据校正的虚拟阵列谱，得到最优补偿模式，最后利用最优补偿模式获取目标的速度和方位，进而得到目标的轨迹信息。

然而，在实际测试过程中，由于噪声扰动、硬件误差等各种因素的影响可能会导致选择的补偿模式错误，从而导致计算得到的目标的速度和方位异常，使得现有目标跟踪方法存在目标跟踪精度低的问题。

发明内容

本申请提供一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，以克服现有目标跟踪方法存在目标跟踪精度低的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种目标跟踪方法，包括：

确定跟踪目标的初始轨迹；

基于所述初始轨迹的差分速度和所述初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对所述初始轨迹进行修正，得到所述初始轨迹的修正轨迹；

根据所述修正轨迹的轨迹差分速度对所述跟踪目标进行跟踪，确定所述跟踪目标的实际运行轨迹。

在第一方面的一种可能设计中，所述基于所述初始轨迹的差分速度和所述初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对所述初始轨迹进行修正，得到所述初始轨迹的修正轨迹，包括：

确定所述初始轨迹的差分速度；

确定所述初始轨迹中各个轨迹点的候选补偿模式对应的速度与所述初始轨迹的差分速度之间的速度误差；

将速度误差最小的速度对应的候选补偿模式，确定为所述初始轨迹的最优修正模式；

利用所述最优修正模式对应的速度信息和方位信息对所述初始轨迹中各个轨迹点的速度信息和方位信息进行修正，得到所述初始轨迹的修正轨迹。

可选的，所述根据所述修正轨迹的轨迹差分速度对所述跟踪目标进行跟踪，确定所述跟踪目标的实际运行轨迹，包括：

根据所述修正轨迹的轨迹差分速度，确定所述跟踪目标在下一时刻的最优跟踪补偿模式；

基于所述最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息，确定所述跟踪目标在下一时刻的目标轨迹点；

利用所述最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息修正所述目标轨迹点的速度信息和方位信息；

利用修正后的所述目标轨迹点的速度信息和方位信息更新所述跟踪目标的轨迹，得到所述跟踪目标的实际运行轨迹。

在第一方面的另一种可能设计中，所述确定跟踪目标的初始轨迹，包括：

确定所述跟踪目标的轨迹起始点；

确定与所述轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点；

根据所述轨迹起始点和确定出的预设数量的轨迹点，生成所述跟踪目标的初始轨迹，所述初始轨迹上的轨迹点数量满足数量要求，且所述初始轨迹满足预设平滑条件。

可选的，所述确定与所述轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点，包括：

基于为所述轨迹起始点确定出的最优补偿模式对应的速度信息、方位信息和所述跟踪目标的帧间隔信息进行邻域点关联，依次确定出与所述轨迹起始点匹配的第二轨迹点以及与所述第二轨迹点匹配的第三轨迹点，直至确定出预设数量的轨迹点。

在第一方面的再一种可能设计中，在所述确定跟踪目标的初始轨迹之前，所述方法还包括：

根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果，所述目标聚类结果包括对应候选补偿模式的速度信息和方位信息。

可选的，在所述根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果之前，所述方法还包括：

获取所述跟踪目标的多帧雷达信号，分别确定各帧雷达信号的功率图；

根据各帧雷达信号的功率图，确定所述跟踪目标在不同时刻的目标点；

按照各帧雷达信号的时序，对所述跟踪目标在不同时刻的目标点进行轨迹关联，确定所述跟踪目标的估计运动速度及估计运动方向；

根据所述跟踪目标的估计运动速度及估计运动方向，在预设的多个补偿模式中筛选出候选补偿模式；

根据所述候选补偿模式中各补偿模式下的虚拟阵列谱，确定出最优补偿模式。

第二方面，本申请实施例提供一种目标跟踪装置，包括：

确定模块，用于确定跟踪目标的初始轨迹；

处理模块，用于基于所述初始轨迹的差分速度和所述初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对所述初始轨迹进行修正，得到所述初始轨迹的修正轨迹；

跟踪模块，用于根据所述修正轨迹的轨迹差分速度对所述跟踪目标进行跟踪，确定所述跟踪目标的实际运行轨迹。

在第二方面的一种可能设计中，所述处理模块，具体用于：

确定所述初始轨迹的差分速度；

可选的，所述跟踪模块，具体用于：

利用所述最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息修正所述目标轨迹联点的速度信息和方位信息；

在第二方面的另一种可能设计中，所述确定模块，具体用于：

确定所述跟踪目标的轨迹起始点；

可选的，所述确定模块，用于确定与所述轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点，具体为：

所述确定模块，具体用于基于为所述轨迹起始点确定出的最优补偿模式对应的速度信息、方位信息和所述跟踪目标的帧间隔信息进行邻域点关联，依次确定出与所述轨迹起始点匹配的第二轨迹点以及与所述第二轨迹点匹配的第三轨迹点，直至确定出预设数量的轨迹点。

在第二方面的再一种可能设计中，所述处理模块，还用于在所述确定模块确定跟踪目标的初始轨迹之前，根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果，所述目标聚类结果包括对应候选补偿模式的速度信息和方位信息。

可选的，所述处理模块，还用于在根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果之前，执行如下步骤：

第三方面，本申请实施例提供一种探测设备，包括：处理器、存储器、收发器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序指令，所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如上述第一方面及各可能设计所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述第一方面及各可能设计所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括：计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述第一方面及各可能设计任一项所述的方法。

第六方面，本申请实施例提供一种程序，当该程序被处理器执行时，用于执行如第一方面所述的方法。

第七方面，本申请实施例提供了一种芯片，包括：处理模块与通信接口，该处理模块能执行第一方面所述的方法。

进一步地，该芯片还包括存储模块(如，存储器)，存储模块用于存储指令，处理模块用于执行存储模块存储的指令，并且对存储模块中存储的指令的执行使得处理模块执行第一方面所述的方法。

本申请实施例提供的目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，通过确定跟踪目标的初始轨迹，随后基于初始轨迹的差分速度和初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对初始轨迹进行修正，得到初始轨迹的修正轨迹，最后根据该修正轨迹的轨迹差分速度对跟踪目标进行跟踪，确定跟踪目标的实际运行轨迹。该技术方案中，雷达基于轨迹的差分速度进行轨迹修正和目标跟踪，能够得到跟踪目标的准确速度和准确方位信息，提高了目标跟踪的准确性和可靠性，降低目标误检的概率。

附图说明

图1为FMCW雷达的天线排布示意图；

图2为图1所示FMCW雷达的发射天线发射的信号时序示意图；

图3为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例一的流程示意图；

图4为跟踪目标的单个目标点的信息；

图5为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例二的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例三的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例四的流程示意图；

图8为轨迹起始点的关联示意图；

图9为基于轨迹起始点的最优补偿模式生成初始轨迹的示意图；

图10为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例五的流程示意图；

图11为本申请实施例提供的目标跟踪装置实施例的结构示意图；

图12为本申请实施例提供的探测设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

在介绍本申请的应用背景和技术方案之前，首先对本申请实施例所涉及的名词进行解释：

雷达：雷达是一种利用电磁波探测目标的电子设备，通过发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，可以获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位、高度等信息，进而实现目标的跟踪。

MIMO雷达：多输入多输出雷达，也称多发多收雷达，是一种改进了雷达的角度估计能力的雷达。目前，MIMO雷达主要采用频分复用(FDM)、码分复用(CDM)和时分复用(TDM)等几种具体形式来实现多发多收。

在实际应用中，考虑到半导体器件成本限制和实现复杂度，目前毫米波雷达基本采用TDM-MIMO技术。可以理解的是，在本申请的实施例中，所述的MIMO雷达，无特殊说明均指TDM-MIMO雷达。

速度模糊：由于频谱重叠现象引起所测目标速度的混淆，难以分辨目标真实速度的现象。尤其是TDM-MIMO雷达，由于降低了在慢时间的采样率，使得不模糊测速范围显著降低，导致更容易出现速度模糊问题。

慢时间和快时间

在实际应用中，雷达工作时会周期性的发送脉冲信号，在脉冲间隔时间内对回波信号进行采样，回波采样间隔与脉冲重复间隔(脉冲周期)虽然在一个时间轴上，但是在量级上差别非常大，回波采样间隔大概在10^-8量级，而脉冲重复周期大概在10^-3量级，所以在处理的时候可能会不方便。于是将回波采样间隔与脉冲重复周期分成了两个维度，分别称为快时间和慢时间。将每个脉冲间隔内的回波分割出来作为一行，以二维数组的形式存储采样到的回波信号，横纵轴分别为快时间和慢时间。通俗的讲，快时间是单个脉冲的时间，慢时间是一个脉冲串的时间。

点云数据：是在目标表面特性的海量点云的集合。现有技术中多采用激光扫描的方式，获取环境的点云数据；当一束激光照射到目标表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成目标的激光点云数据。

现阶段，当前毫米波雷达天线一般采用多发多收(MIMO)形式，通过虚拟阵元的方式有效降低天线的实际尺寸，进而得到近似大尺寸天线的高分辨率目标测角结果。示例性，假设MIMO雷达包含M个发射天线，N个接收天线，M和N为大于或等于1的整数，通过合理设计发射天线之间的间距和接收天线之间的间距，可以达到1发M*N收的效果。

假设相邻发射天线之间间距为D，相邻接收天线之间间距为d。为保证不出现天线栅瓣，一般要求d≤0.5λ，其中，λ是雷达的波长。为最大化利用天线孔径，在设计时，发射天线之间间距和接收天线之间的间距一般需要满足D＝Nd。

示例性的，下述以调频连续波(frequency modulated continuous wave，FMCW)雷达的目标探测为例进行解释说明。FMCW雷达的基本发射信号是频率斜波(ramp)(通常也称为啁啾，其是一种频率随时间线性变化的信号)。示例性的，图1为FMCW雷达的天线排布示意图。图2为图1所示FMCW雷达的发射天线发射的信号时序示意图。如图1所示，该FMCW雷达以具有2发4收的天线阵列进行解释说明，即，该FMCW雷达的天线阵列包括2个发射天线和4个接收天线，2个发射天线之间的间距为D，相连两个接收天线之间的间距为d，相应的，根据发射天线之间间距D和接收天线之间的间距d满足的D＝Nd，该天线阵列可以形成等效接收阵列。

可选的，如图2所示，基于图1所示的等效接收阵列，FMCW雷达的发射天线发射的信号是一种频率随时间线性变化的频率斜波信号。

由上述图2可知，MIMO雷达的天线阵列的多个发射天线可以采用交替发射信号的工作形式，但在雷达和被检测目标之间存在相对运动时，连续回波的相位会随着样本不断变化，即慢时间维度的信号会具有非零的多普勒带宽，这时运动目标的多普勒频率在不同发射天线切换时间内带来的相位变化量会耦合到各接收天线上，影响接收天线孔径的正确合成，此外，由于MIMO雷达的TDM特性降低了在慢时间的采样率，使得不模糊测速范围显著降低，而且一旦出现速度模糊，会进而引发角度测量的偏差。

针对上述技术问题，现有技术提出了速度解模糊算法。可选的，雷达的等效接收阵列接收的信号可以采用虚拟阵元矢量的形式表示，因而，现有速度解模糊算法的实现原理如下：

步骤1：估计接收信号的虚拟阵元矢量S的速度诱导相移

其中，

是从相邻发射天线发出的连续啁啾(帧)，并在接收器处的相位差。该速度诱导相移

与目标真实速度v_true相关。由于基于接收信号的功率图获取的目标估计速度v_est可能存在速度模糊，因此，目标真实速度v_true的取值未知，但根据功率图的性质和估计速度，可得目标真实速度v_true可能的取值集合为v_true∈{v_est,v_est+2v_max,v_est-2v_max}，其中，v_max为目标的最大运动速度。因而，目标真实速度与目标估计速度的关系可以采用如下公式表示：v_true＝v_est+2xv_max,x∈R。但是在实际的应用场景中，x的取值为{0,-1,1}即可满足需求，此外，MIMO算法中x的取值也受发射天线的限制。

在本实施例中，根据不同取值的目标真实速度，可以得到不同的速度诱导相移，例如，v_true＝v_est时，所获得的速度诱导相移为

该

对应的发射天线补偿模式称为补偿模式0；v_true＝v_est+2v_max时，所获得的速度诱导相移为

该

对应的发射天线补偿模式称为补偿模式1；v_true＝v_est-2v_max时，所获得的速度诱导相移为

该

对应的发射天线补偿模式称为补偿模式2。

可以理解的是，在步骤1中，速度诱导相移

可以采用公式

获得，目标的最大运动速度v_max可以采用如下公式确定：

其中，λ为雷达的波长，T_c为一个chirp周期，在图2中，雷达具有2个发射天线的情况下，T_c＝2T。

步骤2：使用

矫正虚拟阵列矢量S中每个元素的相位，得到矫正后的虚拟阵列矢量S_c。

在本步骤中，基于不同的补偿模式，可以得到不同补偿模式下矫正后的虚拟阵列矢量S_c。例如，补偿模式0对应矫正后的虚拟阵列矢量S_c0，补偿模式1对应矫正后的虚拟阵列矢量S_c1，补偿模式2对应矫正后的虚拟阵列矢量S_c2。

可选的，对于包含M个发射天线，N个接收天线的MIMO雷达，虚拟阵列矢量S的相位可以通过如下公式表示：

其中，

为相邻接收天线的波程差导致的相位，

θ为目标的方位角，

为目标的多普勒频率在相邻发射天线切换时间内带来的相位变化量。

经过

矫正后的虚拟阵列矢量S_c可以采用如下公式表示：

在实际应用中，如果

能够将虚拟阵列矢量校正正确，即能够把发射天线间的多普勒效应导入的相位剔除掉，则

此时，矫正后的虚拟阵列矢量S_c可以采用如下公式表示：

步骤3：对校正的虚拟阵列矢量S_c执行第一傅里叶变换，生成校正的虚拟阵列谱P_c。

可选的，不同的补偿模式对应不同的虚拟阵列谱。例如，补偿模式0对应虚拟阵列谱P_c0，补偿模式1对应虚拟阵列谱P_c1，补偿模式2对应虚拟阵列谱P_c2。

步骤4：依据校正的虚拟阵列谱，确定最优(正确的)补偿模式。

在实际应用中，若正确补偿，则所得虚拟阵列为一个相位差均匀的数列，当对其进行FFT后，所得功率图峰值最高；若补偿错误，则所得虚拟阵列的相位存在残差，是一个非均匀相位差的阵列，功率图峰值相对较低，因而，可以将峰值最高的阵列谱对应的补偿模式确定为最优(正确的)补偿模式。

步骤5：根据最优(正确的)补偿模式，确定目标的速度和方位。

在实际应用中，在正确补偿之后进行方位维度的FFT，可以得到方位角度信息，相应的，该补偿模式对应的速度就是目标速度，所以，可以将基于最优(正确的)补偿模式解得的速度和方位，确定为最终所求得的目标的速度和方位。

然而，实际测试结果表明，由于噪声扰动，以及硬件误差等各种因素，会导致利用上述算法进行速度解模糊时存在一定的错误比例，例如，接近10％，这时可能导致选择的补偿模式错误，进而导致输出的目标点云中各目标点的速度和方位异常，导致目标跟踪的精度低。

进一步的，由于同一目标在不同时刻(不同帧)中的MIMO补偿方式相互独立，不相同，表现为随时间变化，同一目标的速度在不断变化，且目标方位跳动较大，这会影响目标的跟踪，导致目标的检出和误检等性能指标均有所下降，尤其在拥堵场景，现象更为显著。

在实际过程中，本申请的技术构思过程如下：由于数据本身存在扰动，无法针对单帧数据进行优化，而时域多帧之间的关联性，无疑为MIMO速度解模糊提供额外的判决特征，具体的，在确定出目标点的所有补偿模式后，可以基于所有的补偿模式对跟踪目标的轨迹进行处理，即利用轨迹的差分速度，先对当前时刻的目标观察值进行修正，然后再关联，这样可大大降低MIMO雷达解模糊错误对目标跟踪的影响，从而能够输出速度和方位均较准确的轨迹，降低了速度和方位突变带来的性能损失，提高了速度跟踪准确度。

基于上述分析过程，本申请实施例提供了一种目标跟踪方法，通过确定跟踪目标的初始轨迹，基于初始轨迹的差分速度和初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对初始轨迹进行修正，得到初始轨迹的修正轨迹，最后可以根据该修正轨迹的轨迹差分速度对跟踪目标进行跟踪，从而确定出跟踪目标的实际运行轨迹。该技术方案中，雷达基于轨迹的差分速度进行轨迹修正和目标跟踪，能够输出跟踪目标的准确速度和准确方位信息，提高了跟踪的准确性和可靠性，在提升目标检出的同时，降低目标误检的概率。

下面，通过具体实施例对本申请的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。

图3为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例一的流程示意图。该方法以探测设备作为执行主体进行解释说明，该探测设备可以是MIMO雷达。如图3所示，该目标跟踪方法可以包括如下步骤：

S301、确定跟踪目标的初始轨迹。

在本实施例中，对跟踪目标进行跟踪时，首先需要确定跟踪目标的初始轨迹，对该初始轨迹确认后，才可对跟踪目标进行跟踪处理。

可选的，若要确定出跟踪目标的初始轨迹，则首先确定出初始轨迹的轨迹起始点，再依据为该轨迹起始点确定的最优补偿模式对应的速度信息、假设的目标加速度、帧间隔等信息进行邻域点关联，得到2个点的初始轨迹，再依据初始轨迹中第2个点的速度、方位、距离信息预测跟踪目标的变化，在预测点邻域内进行关联，得到3个点的初始轨迹，以此类推，直到初始轨迹上的目标点的数量满足数量要求，再经过初始轨迹的平滑性是否满足预设平滑条件等一些条件的确认，便可以得到该跟踪目标的初始轨迹。在实际应用中，通常情况下，初始轨迹一般包含4个目标点便可成为一条跟踪轨迹。

示例性的，如果探测设备的发射天线数等于3，此时，跟踪目标在某个时刻的目标点云中各目标点的补偿模式(例如，MIMO补偿模式)包括3种，分别为MIMO补偿模式1、MIMO补偿模式2和MIMO补偿模式3，不同MIMO补偿模式下的速度和方位不同，距离相同。例如，图4为跟踪目标的单个目标点的信息。如图4所示，假设单个目标点的最优补偿模式为MIMO补偿模式2，则MIMO补偿模式1和MIMO补偿模式3为该目标点的备选补偿模式。

S302、基于初始轨迹的差分速度和初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对初始轨迹进行修正，得到初始轨迹的修正轨迹。

可选的，在跟踪目标的初始轨迹确认后，可以基于初始轨迹的差分速度对初始轨迹中的各个轨迹点的候选补偿模式进行再次判定，从每个轨迹点的候选补偿模式中确定出该初始轨迹的最优修正模式，然后再基于该最优修正模式对初始轨迹进行修正，得到跟踪目标的修正轨迹。

其中，探测设备在确定出初始轨迹的差分速度时，可以将该初始轨迹的差分速度与轨迹点的每个候选补偿模式对应的速度进行比较，若某个候选补偿模式对应的速度与该初始轨迹的差分速度之间速度误差最小，则将该候选补偿模式确定为初始轨迹的最优修正模式。

可以理解的是，该最优修正模式会被确认为是该跟踪目标的初始轨迹上所有轨迹点的最优补偿模式。该修正轨迹上的所有轨迹点的速度信息和方位信息将依据该最优修正模式对应的速度信息和方位信息输出。

S303、根据该修正轨迹的轨迹差分速度对跟踪目标进行跟踪，确定跟踪目标的实际运行轨迹。

在本实施例中，若修正轨迹满足起始要求，则将该修正轨迹加入跟踪器，进行跟踪处理。其中，起始要求是指修正轨迹上的轨迹点个数满足要求，例如轨迹点大于等于4、轨迹线性度比较好(即轨迹的平滑性满足线性平滑条件)等。

在本步骤中，探测设备可以基于修正轨迹的轨迹差分速度进行差分速度解模糊，即，对跟踪目标进行跟踪的过程中，基于当前时刻的轨迹差分速度确定出轨迹在下一时刻的最优补偿模式，然后根据跟踪目标在下一时刻时，各个目标点的当前信息，例如，速度、距离和方位等信息，利用该最优补偿模式对跟踪目标的轨迹点进行关联，从而确定出跟踪目标的实际运行轨迹。

本实施例提供的目标跟踪方法，通过确定跟踪目标的初始轨迹，基于初始轨迹的差分速度和初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对初始轨迹进行修正，得到初始轨迹的修正轨迹，并根据该修正轨迹的轨迹差分速度对跟踪目标进行跟踪，确定跟踪目标的实际运行轨迹。该技术方案中，雷达基于轨迹的差分速度进行轨迹修正和目标跟踪，能够输出跟踪目标的准确速度和准确方位信息，提高了跟踪的准确性和可靠性，在提升目标检出的同时，降低目标误检的概率。

在上述实施例的基础上，图5为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例二的流程示意图。如图5所示，上述S302可以通过如下步骤实现：

S501、确定初始轨迹的差分速度。

在本实施例中，差分速度可以利用初始轨迹上的最后一个轨迹点与第一个轨迹点的径向位移除以相邻两个轨迹点之间的时间间隔得到。具体的，该时间间隔可以利用相邻两个轨迹点所在的帧差和帧率得到。

例如，在初始轨迹具有4个轨迹点时，可以根据初始轨迹上的4个轨迹点的径向位移和时间差，计算初始轨迹的差分速度，依据的公式为v＝Δr/Δt，其中，径向位移Δr为轨迹点4的径向距离减去轨迹点1的径向距离；时间差Δt是轨迹点1到轨迹点4的帧差乘以相连两帧时间间隔。

S502、确定该初始轨迹中各个轨迹点的候选补偿模式对应的速度与该初始轨迹的差分速度之间的速度误差。

在本实施例中，该初始轨迹上的每个轨迹点均具有多种候选补偿模式，每种候选补偿模式对应一种速度，例如，对于发射天线数等于3的探测设备，其初始轨迹上的每个轨迹点均具有3种候选补偿模式，相应的，各个轨迹点对应三种速度。

可选的，可以将各个轨迹点对应的各种速度分别与该初始轨迹的差分速度进行比较，确定出各个轨迹点对应的各种速度与该初始轨迹的差分速度之间的速度误差。

S503、将速度误差最小的速度对应的候选补偿模式，确定为初始轨迹的最优修正模式。

可选的，在确定出各个轨迹点对应的各种速度与该初始轨迹的差分速度之间的速度误差后，可以从中可以确定出最小的速度误差，然后确定出速度误差最小的速度，以及该速度误差最小的速度对应的候选补偿模式，并可以将速度误差最小的速度对应的候选补偿模式，确定为该初始轨迹的最优修正模式。

例如，对于具有3种候选补偿模式的每个轨迹点，若速度误差最小的速度对应的候选补偿模式是候选补偿模式3，则将候选补偿模式3作为初始轨迹的最优修正模式。

S504、利用上述最优修正模式对应的速度信息和方位信息对初始轨迹中各个轨迹点的速度信息和方位信息进行修正，得到初始轨迹的修正轨迹。

示例性的，在确定出最优修正模式时，便使得初始轨迹上的所有轨迹点的信息均按照最优修正模式的信息作为最终输出信息，即初始轨迹的修正轨迹中每个轨迹点的速度信息和方位信息是最优修正模式对应的速度信息和方位信息。

本实施例中，依据初始轨迹的差分速度，对初始航迹上的各个轨迹点的最优补偿模式进行修正可以得到修正后的速度信息和方位信息，从而能够输出质量更高的修正航迹。

本申请实施例提供的目标跟踪方法，通过确定初始轨迹的差分速度，确定初始轨迹中各个轨迹点的候选补偿模式对应的速度与初始轨迹的差分速度之间的速度误差，将速度误差最小的速度对应的候选补偿模式，确定为初始轨迹的最优修正模式，最后利用最优修正模式对应的速度信息和方位信息对初始轨迹中各个轨迹点的速度信息和方位信息进行修正，得到该初始轨迹的修正轨迹。该技术方案中，基于初始轨迹的差分速度确定最优修正模式，进而利用最优修正模式对应的速度信息和方位信息进行修正，能够得到准确度较高的修正轨迹，从而为后续得到准确的跟踪结果提供了前提条件。

可选的，在上述各实施例的基础上，图6为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例三的流程示意图。如图6所示，上述S303可以通过如下步骤实现：

S601、根据该修正轨迹的轨迹差分速度，确定跟踪目标在下一时刻的最优跟踪补偿模式。

示例性的，在目标跟踪过程中，修正轨迹的轨迹差分速度的获取方式与初始轨迹的差分速度的获取方式可以相同，也可以不同。作为一种示例，修正轨迹的轨迹差分速度可以根据修正轨迹上第一个轨迹点和最后一个轨迹点的径向位移和相邻两个轨迹点之间的时间差确定。作为另一种示例，修正轨迹的轨迹差分速度可以基于卡尔曼滤波(kalmanfiltering)的原理预测得出，具体的，利用线性系统状态方程，通过修正轨迹上各轨迹点具有的速度信息，预测该修正轨迹的轨迹差分速度。

可以理解的是，在确定修正轨迹的轨迹差分速度时，为了保证速度的实时性，选取的点必须是当前修正轨迹上的最新的多个目标点。

基于轨迹差分速度和各种候选补偿模式对应的速度，可以确定出跟踪目标在下一时刻的最优跟踪补偿模式，即将速度误差最小的速度对应的候选补偿模式确定为下一时刻的最优补偿模式(例如，最优补偿模式为“模式x”)。

S602、基于最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息，确定跟踪目标在下一时刻的目标轨迹点。

在本实施例中，探测设备进行目标探测时，可以获取到跟踪目标在各个时刻的探测数据，每个探测时刻的探测数据均包括多帧数据，探测数据中每一帧数据包含对应时刻的多个目标点的信息，一般包括速度、距离、方位等信息，因而，当对跟踪目标进行跟踪时，可以依据最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息在跟踪目标的下一时刻的多个目标点中确定出能够在下一时刻成功关联的目标轨迹点。

S603、利用最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息修正目标轨迹点的速度信息和方位信息。

在实际应用中，由于每个目标点具有最优补偿模式，即具有最优的速度信息和方位信息，在确定出跟踪目标在下一时刻的目标轨迹点时，为了使得输出的目标轨迹点的信息准确，则可以利用最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息修正目标轨迹点的速度信息和方位信息，即目标轨迹点的信息按照最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息输出。

S604、利用修正后的目标轨迹点的速度信息和方位信息更新跟踪目标的轨迹，得到跟踪目标的实际运行轨迹。

可选的，在确定出目标轨迹点的输出信息后，便可以使得跟踪目标的轨迹得以延续，从而得到跟踪目标的实际运行轨迹。

在本步骤中，在目标跟踪时，对目标轨迹点的最优补偿模式进行修正，并得到修正后的速度和方位，使得输出的实际运行轨迹更为平滑，输出的速度信息和方位信息更为准确，可以有效避免轨迹误关联、提前消失等问题。

本申请实施例提供的目标跟踪方法，通过根据修正轨迹的轨迹差分速度，确定跟踪目标在下一时刻的最优跟踪补偿模式，基于最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息，确定该跟踪目标在下一时刻的目标轨迹点，利用最优跟踪补偿模式对应的速度信息和方位信息修正目标轨迹点的速度信息和方位信息，最后利用修正后的目标轨迹点的速度信息和方位信息更新该跟踪目标的轨迹，得到跟踪目标的实际运行轨迹。该技术方案中，基于轨迹差分速度对跟踪目标的轨迹进行跟踪并输出最优补偿模式对应的速度信息和方位信息，能够得到速度信息和方位信息更为精准、可靠的轨迹，大大降低了跟踪目标的速度和方位突变带来的性能损失，在提升目标检出率的同时，降低了目标误检的概率，其在目标拥堵场景，性能更为显著。

在上述实施例的基础上，图7为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例四的流程示意图。如图7所示，上述S301可以通过如下步骤实现：

S701、确定跟踪目标的轨迹起始点。

在本实施例中，在确定跟踪目标的初始轨迹时，需要首先确定出一个轨迹点作为初始轨迹的起始点。示例性的，可以随机从初始时刻对应的目标点云中选定一个目标点作为轨迹起始点，也可以采用其他的策略选定轨迹起始点，本申请实施例并不对确定轨迹起始点的方式进行限定。

S702、确定与该轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点。

示例性的，基于为该轨迹起始点确定的最优补偿模式对应的速度信息、方位信息和跟踪目标的帧间隔信息进行邻域点关联，依次确定出与该轨迹起始点匹配的第二轨迹点以及与第二轨迹点匹配的第三轨迹点，直至确定出预设数量的轨迹点。

在本实施例中，初始航迹是基于为轨迹起始点确定的最优补偿模式进行轨迹关联确定的，例如，为轨迹起始点确定的最优补偿方式为候选补偿模式1，则其它轨迹点与之关联时也必须利用候选补偿模式1对应的速度和方位与轨迹起始点进行关联和匹配。该逻辑基于以下假设：同一跟踪目标在不同时刻，相同候选补偿模式对应的方位偏差不大，更容易关联，不同候选补偿模式对应的方位偏差较大，关联困难。

示例性的，对于确定的轨迹起始点，根据该轨迹起始点的速度、假定跟踪目标的加速度范围、帧间隔等信息进行邻域点关联，确定出第二轨迹点，再依据轨迹起始点和第二轨迹点的速度、方位、距离信息，在第二轨迹点的邻域内进行预测，在预测点邻域内进行关联，得到第三轨迹点，以此类推，直到确定的轨迹点数量满足初始轨迹的数量要求。

可以理解的是，初始轨迹上的所有轨迹点的确定均需要按照为轨迹起始点确定的最后补偿模式对应的速度信息和方位信息进行关联点的关联。例如，图8为轨迹起始点的关联示意图。如图8所示，目标点1和目标点2的候选补偿模式包括：MIMO补偿模式1、MIMO补偿模式2和MIMO补偿模式3，每种候选补偿模式具有对应的速度、方位和距离信息。

示例性的，在图8所示的示意图中，如果初始轨迹的轨迹起始点(例如，图8中的目标点1)的最优补偿模式为MIMO补偿模式2，则所有与该轨迹起始点关联的目标轨迹点(例如，目标点2)均需要采用MIMO补偿模式2的信息进行判决该目标轨迹点与轨迹起始点是否能够关联成功，例如，虽然目标点2的最优补偿模式为MIMO补偿模式1，其也需要采用MIMO补偿模式2的信息进行判决是否能够与轨迹起始点关联成功，直至确定出预设数量的轨迹点。

示例性的，图9为基于轨迹起始点的最优补偿模式生成初始轨迹的示意图。如图9所示，轨迹点1至轨迹点4均具有MIMO补偿模式1、MIMO补偿模式2和MIMO补偿模式3等3种候选补偿模式，每种候选补偿模式具有对应的速度信息、方位信息和距离信息。其中，轨迹点1的最优补偿模式为MIMO补偿模式2，轨迹点2的最优补偿模式为MIMO补偿模式1，轨迹点3的最优补偿模式为MIMO补偿模式2，轨迹点4的最优补偿模式为MIMO补偿模式3。

在图9中，初始轨迹上的轨迹点确认时，轨迹点1至轨迹点4均需要按照轨迹点1的最优补偿模式，即MIMO补偿模式2来判断轨迹点2至轨迹点4是否相互关联匹配。

S703、根据上述轨迹起始点和确定出的预设数量的轨迹点，生成跟踪目标的初始轨迹。

其中，该初始轨迹上的轨迹点数量满足数量要求，且初始轨迹满足预设平滑条件。

在本实施例中，当确定的轨迹点数量满足初始轨迹的数量要求时(例如满足4个点长度要求)，将上述多个轨迹点按照轨迹点的确定顺序进行连线，生成一条轨迹，再判断该轨迹是否满足预设平滑条件，在该轨迹经过以上两个条件或其它逻辑条件的确认后，即形成了跟踪目标的初始轨迹，便可将该初始轨迹加入到跟踪轨迹列表中。

本申请实施例提供的目标跟踪方法，通过确定跟踪目标的轨迹起始点，确定与轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点，根据轨迹起始点和确定出的预设数量的轨迹点，生成跟踪目标的初始轨迹，且该初始轨迹上的轨迹点数量满足数量要求，且初始轨迹满足预设平滑条件。该技术方案中，基于轨迹起始点将与轨迹起始点匹配的该跟踪目标在不同时刻的目标点作为轨迹点，进而生成初始轨迹，为后续轨迹的修正奠定了基础。

在上述各实施例的基础上，探测设备在确定跟踪目标的初始轨迹之前，还可以基于确定出候选补偿模式对跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果，该目标聚类结果包括对应候选补偿模式的速度信息和方位信息。

可选的，按照确定的候选补偿模式分别对跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，将具有相同最优补偿模式的目标点划分到同一个集合中，从而得到每种最优补偿模式对应的目标聚类结果。

在本步骤中，探测设备可以采用通用的聚类算法，按照确定的每种候选补偿模式对跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，以获取该跟踪目标在不同候选补偿模式下的速度信息和方位信息。

例如，跟踪目标的候选补偿模式包括候选补偿模式0、候选补偿模式1和候选补偿模式2时，可以先按照候选补偿模式0对跟踪目标在第一时刻的目标点云进行聚类，得到候选补偿模式0的目标聚类结果，再按照候选补偿方式1对该跟踪目标在第一时刻的目标点云进行聚类，得到候选补偿模式1的目标聚类结果，最后按照候选补偿方式2对该跟踪目标在第一时刻的目标点云进行聚类，得到候选补偿模式2的目标聚类结果，从而得到所有候选补偿模式的目标聚类结果，也即，每种候选补偿模式的速度信息和方位信息。

在本实施例中，探测设备按照确定的候选补偿模式分别对跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，除了获取最优补偿方式下的目标聚类结果外，还能获取其余候选补偿模式下的目标聚类结果，将其余候选补偿模式下的目标聚类结果作为跟踪模块备选集，为后续目标跟踪的实现奠定了基础。

可选的，在本实施例中，探测设备在根据确定的候选补偿模式分别对跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果之前，还可以首先确定出候选补偿模式。示例性的，图10为本申请实施例提供的目标跟踪方法实施例五的流程示意图。如图10所示，该方法还可以包括如下步骤：

S1001、获取跟踪目标的多帧雷达信号，分别确定各帧雷达信号的功率图。

在本实施例中，探测设备可以首先对探测设备输出的回波信号进行预处理，得到探测设备的离散数字信号，然后对上述离散数字信号进行二维傅里叶变换处理，得到该离散数字信号的频率域数据，再对上述离散数字信号的频率域数据进行非相参累积处理，得到回波信号的功率图。

示例性的，假设探测设备在周期i内，由第m个发射天线发射、并由第n个接收天线接收到的回波信号为s_mn(i,t)，其中，1≤i≤I、1≤m≤M、1≤n≤N，t表示周期i内的快时间，I表示发射周期的个数，M是发射天线的数量，N是接收天线的数量。对回波信号s_mn(i,t)进行下变频处理变为中频信号，再通过中频滤波、放大等处理后，经过ADC取样转换为离散数字信号s_mn(i,k)，其中k为在一定采样率下ADC采样序号。

可选的，探测设备的离散数字信号也是探测设备具有的虚拟天线阵列各个通道的数据，探测设备对上述离散数字信号进行二维FFT处理，可以得到离散数字信号的频率域数据。

具体的，对该离散数字信号s_mn(i,k)沿k方向进行第一维N_r点的FFT变换，对第一维FFT变换后得到的数据再沿周期i方向作第二维N_d点的FFT变换，并将二维FFT之后得到的频率域数据记为s_mn(n_d,n_r)，其中，n_d，n_r表示二维FFT之后的序号，且0≤n_r＜N_r、0≤n_d＜N_d，s_mn(n_d,n_r)可以简记为s_mn。在实际应用中，N_d通常等于I且为2的幂。

将上述离散数字信号的频率域数据s_mn根据发射天线、接收天线的空间和时间顺序进行如下排列：

S_mn＝[S₁₁,S₁₂,...S_1N,S₂₁,S₂₂,...S_2N…,S_M1,S_M2,...S_MN]

为了最大可能提高检测信噪比，可以对排列后的离散数字信号进行非相参积累处理，得到回波信号的功率图。可选的，非相参积累的过程可以利用下式表示：

S_int是一个N_d×N_r的数据矩阵。

S1002、根据各帧雷达信号的功率图，确定跟踪目标在不同时刻的目标点。

在本步骤中，探测设备中可以部署有恒虚警概率(constant false-alarm rate，CFAR)检测模块，因而，探测设备在得到各帧雷达信号的功率图后，可以分别将其输入到CFAR检测模块中，在保持虚警概率恒定条件下，对跟踪目标的多帧雷达信号与噪声进行判别，以确定跟踪目标在各帧雷达信号中是否存在，从而可以得到跟踪目标在不同时刻的目标点。

可选的，CFAR检测模块针对功率图中的噪声进行处理后可以确定一个门限，将该门限与功率图中各信号点进行相比。若各帧雷达信号超过该门限，则确定跟踪目标存在；否则，确定跟踪目标不存在。

示例性的，假设各帧雷达信号的功率图用S_int矩阵表示，对S_int矩阵进行恒虚警检测后，例如，跟踪目标的在某个时刻时共探测到P个目标点，且它们的二维索引号记为(d_p,r_p)，其中1≤p≤P，d_p表示第p个目标点的多普勒索引号，r_p表示第p个目标点的距离索引号。

S1003、按照各帧雷达信号的时序，对跟踪目标在不同时刻的目标点进行轨迹关联，确定跟踪目标的估计运动速度及估计运动方向。

在本实施例中，可以利用相关技术中的目标跟踪算法，对跟踪目标进行跟踪，进而将不同时刻的目标点进行轨迹，从而得到各对象的估计运动速度及估计运动方向。

示例性的，按照各帧雷达信号的时序分别对每帧雷达信号进行处理，确定出每帧雷达信号的目标点，即跟踪目标在不同时刻的目标点。例如，对于上述S1002中的P个目标点，通过r_p可计算出跟踪目标的估计距离信息，通过d_p可计算出跟踪目标的估计运动速度。对于跟踪目标在不同时刻的目标点，通过抽取探测设备的虚拟天线阵列中经过FFT后的各个通道数据进行一维FFT处理，可以获取跟踪目标的估计运动方向。

S1004、根据该跟踪目标的估计运动速度及估计运动方向，在预设的多个补偿模式中筛选出候选补偿模式。

可选的，根据功率图的性质可以确定出针对跟踪目标预设的多个补偿模式。可选的，预设的多个补偿模式可以包括多个MIMO补偿模式，在多个MIMO补偿模式中剔除不满足跟踪目标的估计运动速度及估计运动方向等约束条件的MIMO补偿模式，从而将预设的多个补偿模式中剩余的MIMO补偿模式确定为候选补偿模式。

S1005、根据候选补偿模式中各补偿模式下的虚拟阵列谱，确定出最优补偿模式。

在一种可能的实现中，该S1005可以通过如下步骤实现：

A1、利用候选补偿模式的各补偿模式，对探测设备的虚拟阵列矢量进行补偿校正，得到各补偿模式下校正后的虚拟阵列矢量。

在本实施例中，利用候选补偿模式的各补偿模式分别对探测设备的虚拟阵列矢量进行补偿校正，可以得到不同补偿模式下矫正后的虚拟阵列矢量S_c。例如，MIMO补偿模式0对应矫正后的虚拟阵列矢量S_c0，MIMO补偿模式1对应矫正后的虚拟阵列矢量S_c1，MIMO补偿模式2对应矫正后的虚拟阵列矢量S_c2。

A2、对各补偿模式下校正后的虚拟阵列矢量进行傅里叶变换，得到各补偿模式下的虚拟阵列谱。

可选的，采用MIMO解模糊算法进行处理时，分别对各补偿模式下校正后的虚拟阵列矢量进行方位FFT可以得到各补偿模式下的虚拟阵列谱。

A3、根据各补偿模式下的虚拟阵列谱，将虚拟阵列谱的峰值最高的补偿模式确定为最优补偿模式。

在实际应用中，若正确补偿，则所得虚拟阵列为一个相位差均匀的数列，当对其进行FFT后，所得虚拟阵列谱的峰值最高；若补偿错误，则所得虚拟阵列的相位存在残差，是一个非均匀相位差的阵列，当对其进行FFT后，所得虚拟阵列谱的峰值相对较低，基于上述原理，可以将虚拟阵列谱的峰值最高的补偿模式确定为最优补偿模式。

本申请实施例提供的目标跟踪方法，通过获取跟踪目标的多帧雷达信号，分别确定各帧雷达信号的功率图，根据各帧雷达信号的功率图，确定跟踪目标在不同时刻的目标点，按照各帧雷达信号的时序，对跟踪目标在不同时刻的目标点进行轨迹关联，确定跟踪目标的估计运动速度及估计运动方向，根据跟踪目标的估计运动速度及估计运动方向，在预设的多个补偿模式中筛选出候选补偿模式，并基于候选补偿模式中的各补偿模式下的虚拟阵列谱确定出最优补偿模式。该技术方案中，通过确定候选补偿模式和最优补偿模式，为后续进行目标跟踪奠定了基础。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

图11为本申请实施例提供的目标跟踪装置实施例的结构示意图。如图11所示，该目标跟踪装置可以包括：

确定模块1101，用于确定跟踪目标的初始轨迹；

处理模块1102，用于基于所述初始轨迹的差分速度和所述初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对所述初始轨迹进行修正，得到所述初始轨迹的修正轨迹；

跟踪模块1103，用于根据所述修正轨迹的轨迹差分速度对所述跟踪目标进行跟踪，确定所述跟踪目标的实际运行轨迹。

在本申请实施例的一种可能设计中，处理模块1102，具体用于：

可选的，跟踪模块1103，具体用于：

在本申请实施例的另一种可能设计中，所述确定模块1101，具体用于：

确定所述跟踪目标的轨迹起始点；

可选的，所述确定模块1101，用于确定与所述轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点，具体为：

所述确定模块1101，具体用于基于为所述轨迹起始点确定出的最优补偿模式对应的速度信息、方位信息和所述跟踪目标的帧间隔信息进行邻域点关联，依次确定出与所述轨迹起始点匹配的第二轨迹点以及与所述第二轨迹点匹配的第三轨迹点，直至确定出预设数量的轨迹点。

在本申请实施例的再一种可能设计中，处理模块1102，还用于在所述确定模块1101确定跟踪目标的初始轨迹之前，根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果，所述目标聚类结果包括对应候选补偿模式的速度信息和方位信息。

可选的，所述处理模块1102，还用于在根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果之前，执行如下步骤：

本申请实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例所述的技术方案，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，确定模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上确定模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(SSD))等。

图12为本申请实施例提供的探测设备的结构示意图。该探测设备可以是MIMO雷达等设备。如图12所示，该探测设备可以包括：处理器1201、存储器1202、收发器1203和系统总线1204。其中，存储器1202和收发器1203通过系统总线1204与处理器1201连接并完成相互间的通信，存储器1202用于存储计算机执行指令，收发器1203用于和其他设备进行通信，处理器1201执行上述计算机执行指令时实现如上述方法实施例的技术方案。

该图12中提到的系统总线可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，EISA)总线等。所述系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器CPU、网络处理器(networkprocessor，NP)等；还可以是数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC、现场可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可选的，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述方法实施例所述的技术方案。

可选的，本申请实施例还提供一种运行指令的芯片，所述芯片用于执行上述方法实施例所述的技术方案。

本申请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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述方法实施例所述的技术方案。

本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系；在公式中，字符“/”，表示前后关联对象是一种“相除”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。

可以理解的是，在本申请的实施例中涉及的各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请的实施例的范围。在本申请的实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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申请各实施例技术方案的范围。

Claims

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

确定跟踪目标的初始轨迹；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始轨迹的差分速度和所述初始轨迹中各轨迹点的候选补偿模式对所述初始轨迹进行修正，得到所述初始轨迹的修正轨迹，包括：

确定所述初始轨迹的差分速度；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述修正轨迹的轨迹差分速度对所述跟踪目标进行跟踪，确定所述跟踪目标的实际运行轨迹，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定跟踪目标的初始轨迹，包括：

确定所述跟踪目标的轨迹起始点；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定与所述轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点，包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定跟踪目标的初始轨迹之前，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果之前，所述方法还包括：

8.一种目标跟踪装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定跟踪目标的初始轨迹；

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：

确定所述初始轨迹的差分速度；

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述跟踪模块，具体用于：

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：

确定所述跟踪目标的轨迹起始点；

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于确定与所述轨迹起始点匹配的同一目标不同时刻的目标点作为轨迹点，具体为：

13.根据权利要求8-12任一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于在所述确定模块确定跟踪目标的初始轨迹之前，根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果，所述目标聚类结果包括对应候选补偿模式的速度信息和方位信息。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于在根据确定的候选补偿模式分别对所述跟踪目标在同一时刻的目标点云进行聚类，得到每种候选补偿模式对应的目标聚类结果之前，执行如下步骤：

15.一种探测设备，包括：处理器、存储器、收发器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如上述权利要求1-7任一项所述的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述权利要求1-7任一项所述的方法。

17.一种计算机程序产品，包括：计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如上述权利要求1-7任一项所述的方法。