CN114779204B - 一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法，包括：采用最小二乘法确定目标预测信息；得到目标预测位置；确定目标预测位置偏差，并与目标预测位置偏差阈值进行比较，确定是否保留当前历史点迹；基于保留的各个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度方差，并与目标回波幅度方差阈值进行比较，确定目标预测波门校正因子；基于目标预测波门校正因子，确定预测波门。本发明实施例还公开了一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理系统。本发明利用目标非线性运动过程中关联点迹幅度信息变化范围大的特点，目标统计关联点迹回波幅度信息并计算回波幅度方差，利用方差值加权滤波结果，自适应校正滤波值，提高目标跟踪稳定性。

Description

一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法及系统

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体而言，涉及一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法及系统。

背景技术

传统最小二乘目标处理方法主要利用目标关联的历史点迹对目标下一时刻的状态（位置、航速、航向）进行预测，因为最小二乘是线性滤波方法，针对线性运动（直线、加速）最小二乘滤波能稳定预测其状态，但针对非线性运动（转向、S曲线）最小二乘滤波误差较大，从而导致目标跟踪不稳定和丢失问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法，利用目标非线性运动过程中关联点迹幅度信息变化范围大的特点，目标统计关联点迹回波幅度信息并计算回波幅度方差，利用方差值加权滤波结果，自适应校正滤波值，提高目标跟踪稳定性。

本发明实施例提供了一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法，所述方法包括：

S1，基于目标的n个历史点迹的信息，采用最小二乘法确定目标预测信息，包括在x方向上匀速直线模型的斜率b_x和截距a_x，以及在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距a_y，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；

S2，基于所述目标预测信息以及每个历史点迹的时间，预测得到每个历史点迹的时间对应的目标预测位置，包括目标在x方向和y方向上的预测位置；

S3，基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS，并将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较，以根据比较结果，确定是否保留所述当前历史点迹，其中，M小于或等于n，所述当前历史点迹为所述M个历史点迹中的第M个历史点迹；

S4，基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E，并将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子A，其中，N小于或等于M；

S5，基于所述目标预测波门校正因子A，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。

作为本发明进一步的改进，所述S1包括：

，

，

，

，

式中，x_i和y_i分别表示所述n个历史点迹中历史点迹i在x方向和y方向上的位置，

表示所述n个历史点迹在x方向上的位置的均值，

表示所述n个历史点迹在y方向上的位 置的均值，t_i表示所述n个历史点迹中历史点迹i的时间，

表示所述n个历史点迹的时间的 均值。

作为本发明进一步的改进，所述S2包括：

pX =b_x*T+a_x，

pY=b_y*T+a_y，

式中，pX和pY分别表示目标在x方向和y方向上的预测位置，T表示雷达扫描一圈的时间。

作为本发明进一步的改进，所述S3包括：

S31，基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS：

式中，

（PosX_j、PosY_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤M，（pX_j，pY_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j的时间对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；

S32，将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较：

若所述目标预测位置偏差dS大于所述偏差阈值D_T，则删除所述当前历史点迹；

若所述目标预测位置偏差dS小于或等于所述偏差阈值D_T，则进行波门预测。

作为本发明进一步的改进，所述S4包括：

S41，基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定历史点迹回波幅度均值

：

，

式中，

E_k表示保留的历史点迹k的回波幅度，k表示保留的历史点迹的序号，1≤k≤N；

S42，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E：

；

S43，将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较：

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E大于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则增大目标预测波门校正因子A；

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E小于或等于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则保持目标预测波门校正因子A不变。

作为本发明进一步的改进，所述S43中，在增大目标预测波门校正因子A时，

将所述目标预测波门校正因子A增大1+α倍，其中，α为0.1-0.5之间的预设值。

作为本发明进一步的改进，所述S5包括：

S51，确定目标预测信息，包括目标预测距离R、预测方位B、预测长度L和预测宽度W：

距离R：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向 上的位置；

方位B：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上 的位置；

长度L：L=Max(ss_ri)- Min(s_ri)，其中，Max(ss_ri)和Min(s_ri)分别表示目标对应的当前点迹中所有回波段的终止距离的最大值和所有回波段的起始距离的最小值；

宽度W：W=b_last - b₁，其中，b₁、b_last表示目标对应的当前点迹中第一个回波段的方位和最后一个回波段的方位；

S52，基于所述目标信息，确定：

起始预测波门距离S_R：S_R=R-L*A；

终止预测波门距离SS_R：SS_R=R+L*A；

起始预测波门方位S_B：S_B=B-W*A；

终止预测波门方位SS_B：SS_B=B+W*A。

本发明实施例还提供了一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理系统，所述系统包括：

最小二乘预测模块，用于基于目标的n个历史点迹的信息，采用最小二乘法确定目标预测信息，包括在x方向上匀速直线模型的斜率b_x和截距a_x，以及在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距a_y，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；

位置预测模块，用于基于所述目标预测信息以及每个历史点迹的时间，预测得到每个历史点迹的时间对应的目标预测位置，包括目标在x方向和y方向上的预测位置；

点迹滤除模块，用于基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS，并将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较，以根据比较结果，确定是否保留所述当前历史点迹，其中，M小于或等于n，所述当前历史点迹为所述M个历史点迹中的第M个历史点迹；

滤波值校正模块，用于基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E，并将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子A，其中，N小于或等于M；

目标预测波门模块，用于基于所述目标预测波门校正因子A，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被处理器执行以实现所述的方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述的方法。

本发明的有益效果为：利用目标非线性运动过程中关联点迹幅度信息变化范围大的特点，目标统计关联点迹回波幅度信息并计算回波幅度方差，利用方差值加权滤波结果，从而自适应校正滤波值，提高目标跟踪稳定性。

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简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一示例性实施例所述的一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法的流程示意框图；

图2为本发明一示例性实施例所述的一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法具体实施流程图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明的描述中，所用术语仅用于说明目的，并非旨在限制本发明的范围。术语“包括”和/或“包含”用于指定所述元件、步骤、操作和/或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他元件、步骤、操作和/或组件的情况。术语“第一”、“第二”等可能用于描述各种元件，不代表顺序，且不对这些元件起限定作用。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个及两个以上。这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。结合以下附图，这些和/或其他方面变得显而易见，并且，本领域普通技术人员更容易理解关于本发明所述实施例的说明。附图仅出于说明的目的用来描绘本发明所述实施例。本领域技术人员将很容易地从以下说明中认识到，在不背离本发明所述原理的情况下，可以采用本发明所示结构和方法的替代实施例。

雷达目标预测处理方法主要由目标检测方法和目标预测方法组成。

目标检测方法主要由滤波检测、点迹处理、航迹处理组成，传统的滤波检测方法采用横虚警检测方法，即为雷达系统提供自适应滤波曲线，雷达系统根据滤波曲线可滤除大部分杂波和噪声，检测出有效的目标回波；点迹处理算法即根据扫描线之间的相关性对滤波检测后的回波对凝聚、创建、匹配；航迹处理即根据点迹的相关性进行航迹创建、匹配、关联。

目标预测方法主要利用匹配成功的目标和目标的历史轨迹信息对目标下一时刻的状态进行预测，其核心在于利用目标当前时刻和历史时刻目标参数（航速、航向、位置）对下一帧目标的参数（航速、航向、位置）进行预测和更新。

对于目标预测处理方法来说，其核心在于目标预测算法，即根据当前目标参数与历史目标参数对目标的状态进行最优估计，常用的预测方法有均值滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、α-β滤波、α-β-λ滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。

传统最小二乘目标处理方法主要利用目标关联的历史点迹对目标下一时刻的状态（位置、航速、航向）进行预测，因为最小二乘是线性滤波方法，针对线性运动（直线、加速）最小二乘滤波能稳定预测其状态，但针对非线性运动（转向、S曲线）最小二乘滤波误差较大，从而导致目标跟踪不稳定和丢失问题。

本发明实施例所述的一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法，如图1所示，所述方法包括：

S1，基于目标的n个历史点迹的信息，采用最小二乘法确定目标预测信息，包括在x方向上匀速直线模型的斜率b_x和截距a_x，以及在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距a_y，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；

S2，基于所述目标预测信息以及每个历史点迹的时间，预测得到每个历史点迹的时间对应的目标预测位置，包括目标在x方向和y方向上的预测位置；

S3，基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS，并将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较，以根据比较结果，确定是否保留所述当前历史点迹，其中，M小于或等于n，所述当前历史点迹为所述M个历史点迹中的第M个历史点迹；

S4，基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E，并将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子A，其中，N小于或等于M；

S5，基于所述目标预测波门校正因子A，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。

本发明所述方法，针对现有技术的缺陷，利用目标非线性运动过程中关联点迹幅度信息变化范围大的特点，目标统计关联点迹回波幅度信息并计算回波幅度方差，利用方差值加权滤波结果，自适应校正目标预测波门，从而自适应校正滤波值，提高目标跟踪稳定性。其中，采用目标历史关联测量值和预测值偏差进行点迹滤除（即所述S3），能够提高目标跟踪的抗杂波能力，采用目标历史关联点迹幅度变化进行最小二乘滤波值校正（即所述S4），能够提高针对回波幅度变化大的目标（即高速机动目标）的预测准确性。

可以理解的是，n为参与最小二乘预测的历史点迹数，M为目标预测位置偏差dS计算时的历史点迹数，一般情况n大于或等于M，N为回波幅度方差计算时的历史点迹数，一般情况M大于或等于N。

一种实施方式中，S1中，

，

，

，

，

式中，x_i和y_i分别表示所述n个历史点迹中历史点迹i在x方向和y方向上的位置，

表示所述n个历史点迹在x方向上的位置的均值，

表示所述n个历史点迹在y方向上的位 置的均值，t_i表示所述n个历史点迹中历史点迹i的时间，

表示所述n个历史点迹的时间的 均值。

其中，以雷达位置作为原点，正北方向为y轴正方向，正东方向为x轴正方向，建立直角坐标系。本发明中x轴方向和y轴方向简称x方向和y方向。x₁、x₂、…、x_i、…、x_M以及y₁、y₂、…、y_i、…、y_M是测量得到的位置，利用对历史点迹的测量值进行目标位置的预测。

根据每个历史点迹在x方向上的位置和每个历史点迹的时间，采用最小二乘法可以确定出在x方向上所述匀速直线模型的斜率b_x和截距c_x。根据每个历史点迹在y方向上的位置和每个历史点迹的时间，采用最小二乘法可以确定出在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距c_y。本发明对历史点迹的数量不做具体限定。

一种实施方式中，所述S2包括：

pX =b_x*T+a_x，

pY=b_y*T+a_y，

式中，pX和pY分别表示目标在x方向和y方向上的预测位置，T表示雷达扫描一圈的时间。

一种实施方式中，所述S3包括：

S31，基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS：

式中，

（PosX_j、PosY_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤M，（X_j，Y_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j的时间对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；

S32，将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较：

若所述目标预测位置偏差dS大于所述偏差阈值D_T，则删除所述当前历史点迹；

若所述目标预测位置偏差dS小于或等于所述偏差阈值D_T，则进行波门预测。

可以理解的是，所述S3的流程是一个循环的步骤，在判断第M个历史点迹的目标预测位置偏差时，前M-1个历史点迹已经完成了目标预测位置偏差的判断过程。对于第M个历史点迹，若dS＞D_T，表示目标预测位置偏差过大，应当删除当前历史点迹，此当前历史点迹即为第M个历史点迹，若dS≤D_T，表示目标预测位置偏差正常，可以进行波门预测。通过比对，删除预测值偏差过大的点迹，有利于减小由于杂波点迹引起的预测误差，进而可以提高目标预测的准确性。

一种实施方式中，所述S4包括：

S41，基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定历史点迹回波幅度均值

：

，

式中，

E_k表示保留的历史点迹k的回波幅度，k表示保留的历史点迹的序号，1≤k≤N；

S42，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E：

；

S43，将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较：

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E大于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则增大目标预测波门校正因子A；

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E小于或等于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则保持目标预测波门校正因子A不变。

一种实施方式中，所述S43中，在增大目标预测波门校正因子A时，

将所述目标预测波门校正因子A增大1+α倍，其中，α为0.1-0.5之间的预设值。

可以理解的是，若S_E＞S_T，表示目标回波幅度变化大，则需要增大目标预测波门校正因子，A=A*（1+α），若S_E≤S_T，表示目标回波幅度变化小，则可以保持目标预测波门校正因子不变。其中，目标预测波门校正因子A可以预先设定一个初始值，对于每个目标来说，该初始值是一定的，但随着每个目标的变化，每个目标对应的A值也在变化，基于该A值的初始值来确定是增大还是保持不变。其中的α是一个可调的值，一般可以设置为0.1-0.5。

一种实施方式中，所述S5包括：

S51，确定目标预测信息，包括目标的预测距离R、预测方位B、预测长度L和预测宽度W：

距离R：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向 上的位置；

方位B：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上 的位置；

长度L：L=Max(ss_ri)- Min(s_ri)，其中，Max(ss_ri)表示目标对应的当前点迹中所有回波段的终止距离的最大值，Min(s_ri)表示目标对应的当前点迹中所有回波段的起始距离的最小值；

宽度W：W=b_last - b₁，其中，b₁、b_last表示目标对应的当前点迹中第一个回波段的方位和最后一个回波段的方位；

S52，基于所述目标信息，确定：

起始预测波门距离S_R：S_R=R-L*A；

终止预测波门距离SS_R：SS_R=R+L*A；

起始预测波门方位S_B：S_B=B-W*A；

终止预测波门方位SS_B：SS_B=B+W*A。

可以理解的是，目标的预测距离R和预测方位B是根据目标预测位置确定的。目标的预测长度L和预测宽度W是根据目标当前关联点迹的信息来确定的，其中点迹的距离、方位、长度和宽度是根据点迹测量计算的。而点迹测量是在点迹凝聚完成后进行的测量，点迹是由相邻方位上有交集的回波段组成，点迹凝聚后点迹中包含每个回波段的起始距离s_r_i、终止距离ss_r_i和回波段的方位b_i，点迹测量根据这些信息进行统计分析计算得到点迹的长度和宽度。

下面将结合附图2，对本发明所述基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法进行详细说明。

如图2所示，①预先设置全局变量：包括目标回波幅度方差阈值S_T、目标预测位置偏差阈值D_T、参与目标历史点迹回波幅度方差计算的历史点迹数N以及参与目标预测位置偏差dS计算的历史点迹数M；

②存储目标关联的历史点迹的信息，包括位置（历史点迹在x方向上的位置x_i，历史点迹在y方向上的位置y_i）、时间（历史点迹的时间t_i）、回波幅度（历史点迹的回波幅度E_i）；

③基于最小二乘法滤波估计：

目标在x方向估计的斜率b_x和截距a_x，以及目标在y方向估计的斜率b_y和截距a_y，

，

，

，

，

④基于匀速直线模型，分别预测得到目标在x方向和y方向上的预测位置：

pX =b_x*T+a_x，

pY=b_y*T+a_y，

⑤目标预测位置校正：

1）计算历史点迹的测量位置（PosX、PosY）与预测位置（pX，pY）之间的偏差dS：

2）比较偏差dS与偏差阈值D_T：

若dS＞D_T，表示目标预测位置偏差过大，删除当前历史点迹；

若dS≤D_T，表示目标预测位置偏差正常，进行波门预测，进行下一步；

⑥计算历史点迹回波幅度均值

：

⑦计算目标历史点迹回波幅度方差S_E：

⑧判断目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T：

若S_E＞S_T，表示目标回波幅度变化大，则增大目标预测波门校正因子A=A*（1+α）；

若S_E≤S_T，表示目标回波幅度变化小，则目标预测波门校正因子A=A。

⑨目标预测波门计算：

目标的预测信息：

预测距离R、预测方位B、预测长度L、预测宽度W；

起始预测波门距离：S_R=R-L*A；

终止预测波门距离：SS_R=R+L*A；

起始预测波门方位：S_B=B-W*A；

终止预测波门方位：SS_B=B+W*A。

本发明实施例所述的一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理系统，包括：

最小二乘预测模块，用于基于目标的n个历史点迹的信息，采用最小二乘法确定目标预测信息，包括在x方向上匀速直线模型的斜率b_x和截距a_x，以及在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距a_y，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；

位置预测模块，用于基于所述目标预测信息以及每个历史点迹的时间，预测得到每个历史点迹的时间对应的目标预测位置，包括目标在x方向和y方向上的预测位置；

点迹滤除模块，用于基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS，并将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较，以根据比较结果，确定是否保留所述当前历史点迹，其中，M小于或等于n，所述当前历史点迹为所述M个历史点迹中的第M个历史点迹；

滤波值校正模块，用于基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E，并将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子A，其中，N小于或等于M；

目标预测波门模块，用于基于所述目标预测波门校正因子A，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。

一种实施方式中，最小二乘预测模块包括：

，

，

，

，

式中，x_i和y_i分别表示所述n个历史点迹中历史点迹i在x方向和y方向上的位置，

表示所述n个历史点迹在x方向上的位置的均值，

表示所述n个历史点迹在y方向上的位 置的均值，t_i表示所述n个历史点迹中历史点迹i的时间，

表示所述n个历史点迹的时间的 均值。

其中，以雷达位置作为原点，正北方向为y轴正方向，正东方向为x轴正方向，建立直角坐标系。本发明中x轴方向和y轴方向简称x方向和y方向。x₁、x₂、…、x_i、…、x_M以及y₁、y₂、…、y_i、…、y_M是测量得到的位置，利用对历史点迹的测量值进行目标位置的预测。

根据每个历史点迹在x方向上的位置和每个历史点迹的时间，采用最小二乘法可以确定出在x方向上所述匀速直线模型的斜率b_x和截距c_x。根据每个历史点迹在y方向上的位置和每个历史点迹的时间，采用最小二乘法可以确定出在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距c_y。本发明对历史点迹的数量不做具体限定。

一种实施方式中，位置预测模块包括：

pX =b_x*T+a_x，

pY=b_y*T+a_y，

式中，pX和pY分别表示目标在x方向和y方向上的预测位置，T表示雷达扫描一圈的时间。

一种实施方式中，点迹滤除模块包括：

基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS：

式中，

（PosX_j、PosY_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤M，（pX_j，pY_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j的时间对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；

将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较：

若所述目标预测位置偏差dS大于所述偏差阈值D_T，则删除所述当前历史点迹；

若所述目标预测位置偏差dS小于或等于所述偏差阈值D_T，则进行波门预测。

一种实施方式中，滤波值校正模块包括：

基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定历史点迹回波幅度均值

：

式中，

E_k表示保留的历史点迹k的回波幅度，k表示保留的历史点迹的序号，1≤k≤N；

确定目标历史点迹回波幅度方差S_E：

将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较：

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E大于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则增大目标预测波门校正因子A；

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E小于或等于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则保持目标预测波门校正因子A不变。

一种实施方式中，在增大目标预测波门校正因子A时，

将所述目标预测波门校正因子A增大1+α倍，其中，α为0.1-0.5之间的预设值。

一种实施方式中，目标预测波门模块包括：

确定目标信息，包括目标的预测距离R、预测方位B、预测长度L和预测宽度W：

距离R：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向 上的位置；

方位B：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上 的位置；

长度L：L=Max(ss_ri)- Min(s_ri) ，其中，Max(ss_ri)和Min(s_ri)分别表示目标对应的当前点迹中所有回波段的终止距离的最大值和所有回波段的起始距离的最小值；

宽度W：W=b_last - b₁，其中，b₁、b_last表示目标对应的当前点迹中第一个回波段的方位和最后一个回波段的方位；

基于所述目标信息，确定：

起始预测波门距离S_R：S_R=R-L*A；

终止预测波门距离SS_R：SS_R=R+L*A；

起始预测波门方位S_B：S_B=B-W*A；

终止预测波门方位SS_B：SS_B=B+W*A。

本公开还涉及一种电子设备，包括服务器、终端等。该电子设备包括：至少一个处理器；与至少一个处理器通信连接的存储器；以及与存储介质通信连接的通信组件，所述通信组件在处理器的控制下接收和发送数据；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行以实现上述实施例中的方法。

在一种可选的实施方式中，存储器作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

一个或者多个模块存储在存储器中，当被一个或者多个处理器执行时，执行上述任意方法实施例中的方法。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。

本公开还涉及一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备（可以是单片机，芯片等）或处理器（processor）执行本申请各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-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

此外，本领域普通技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本领域技术人员应理解，尽管已经参考示例性实施例描述了本发明，但是在不脱离本发明的范围的情况下，可进行各种改变并可用等同物替换其元件。另外，在不脱离本发明的实质范围的情况下，可进行许多修改以使特定情况或材料适应本发明的教导。因此，本发明不限于所公开的特定实施例，而是本发明将包括落入所附权利要求范围内的所有实施例。

Claims (10)

1.一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，基于目标的n个历史点迹的信息，采用最小二乘法确定目标预测信息，包括在x方向上匀速直线模型的斜率b_x和截距a_x，以及在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距a_y，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；

S2，基于所述目标预测信息以及每个历史点迹的时间，预测得到每个历史点迹的时间对应的目标预测位置，包括目标在x方向和y方向上的预测位置；

S3，基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS，并将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较，以根据比较结果，确定是否保留所述当前历史点迹，其中，M小于或等于n，所述当前历史点迹为所述M个历史点迹中的第M个历史点迹；

S4，基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E，并将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子A，其中，N小于或等于M；

S5，基于所述目标预测波门校正因子A，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述S1包括：

，

，

，

，

式中，x_i和y_i分别表示所述n个历史点迹中历史点迹i在x方向和y方向上的位置，

表示 所述n个历史点迹在x方向上的位置的均值，

表示所述n个历史点迹在y方向上的位置的 均值，t_i表示所述n个历史点迹中历史点迹i的时间，

表示所述n个历史点迹的时间的均 值。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述S2包括：

pX =b_x*T+a_x，

pY=b_y*T+a_y，

式中，pX和pY分别表示目标在x方向和y方向上的预测位置，T表示雷达扫描一圈的时间。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述S3包括：

S31，基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS：

式中，

（PosX_j、PosY_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤M，（pX_j，pY_j）表示所述M个历史点迹中历史点迹j的时间对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；

S32，将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较：

若所述目标预测位置偏差dS大于所述偏差阈值D_T，则删除所述当前历史点迹；

若所述目标预测位置偏差dS小于或等于所述偏差阈值D_T，则进行波门预测。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述S4包括：

S41，基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定历史点迹回波幅度均值

：

，

式中，

E_k表示保留的历史点迹k的回波幅度，k表示保留的历史点迹的序号，1≤k≤N；

S42，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E：

；

S43，将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较：

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E大于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则增大目标预测波门校正因子A；

若所述目标历史点迹回波幅度方差S_E小于或等于所述目标回波幅度方差阈值S_T，则保持目标预测波门校正因子A不变。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述S43中，在增大目标预测波门校正因子A时，

将所述目标预测波门校正因子A增大1+α倍，其中，α为0.1-0.5之间的预设值。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述S5包括：

S51，确定目标预测信息，包括目标的预测距离R、预测方位B、长度L和宽度W：

距离R：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上的 位置；

方位B：

，其中，（X，Y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上的位 置；

长度L：L=Max(ss_ri)- Min(s_ri)，其中，Max(ss_ri)和Min(s_ri)分别表示目标对应的当前点迹中所有回波段的终止距离的最大值和所有回波段的起始距离的最小值；

宽度W：W=b_last - b₁，其中，b₁、b_last表示目标对应的当前点迹中第一个回波段的方位和最后一个回波段的方位；

S52，基于所述目标信息，确定：

起始预测波门距离S_R：S_R=R-L*A；

终止预测波门距离SS_R：SS_R=R+L*A；

起始预测波门方位S_B：S_B=B-W*A；

终止预测波门方位SS_B：SS_B=B+W*A。

8.一种基于雷达目标幅度最小二乘跟踪处理系统，其特征在于，所述系统包括：

最小二乘预测模块，用于基于目标的n个历史点迹的信息，采用最小二乘法确定目标预测信息，包括在x方向上匀速直线模型的斜率b_x和截距a_x，以及在y方向上匀速直线模型的斜率b_y和截距a_y，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；

位置预测模块，用于基于所述目标预测信息以及每个历史点迹的时间，预测得到每个历史点迹的时间对应的目标预测位置，包括目标在x方向和y方向上的预测位置；

点迹滤除模块，用于基于M个历史点迹的位置以及M个历史轨迹的时间对应的目标预测位置，确定当前历史点迹的目标预测位置偏差dS，并将所述目标预测位置偏差dS与目标预测位置偏差阈值D_T进行比较，以根据比较结果，确定是否保留所述当前历史点迹，其中，M小于或等于n，所述当前历史点迹为所述M个历史点迹中的第M个历史点迹；

滤波值校正模块，用于基于保留的N个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度方差S_E，并将所述目标历史点迹回波幅度方差S_E与目标回波幅度方差阈值S_T进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子A，其中，N小于或等于M；

目标预测波门模块，用于基于所述目标预测波门校正因子A，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被处理器执行以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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