CN114859339B - 一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法 - Google Patents

一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于雷达信号处理领域，具体提供一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，可用于近距离场景下的毫米波雷达多目标跟踪。本发明充分利用毫米波雷达的多普勒维度信息，通过利用多普勒的D‑CJPDA算法计算航迹与雷达聚类目标的关联概率，并以级联匹配为框架，通过KM匹配算法实现数据关联；同时，本发明考虑到目标漏检情况，通过椭圆关联门算法对杂波点迹进行二次数据关联，降低目标跟踪丢失的概率；并且，对匹配成功的航迹，用隶属于同一聚类目标的雷达测量点迹进行替换后，再通过利用多普勒的PDAF滤波器进行航迹更新，进而提高多目标跟踪的精度。综上，本发明具有跟踪准确率高的优点。

Description

一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理领域，具体提供一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，可用于近距离场景下的毫米波雷达多目标跟踪。
背景技术
随着雷达技术的快速发展以及现代军事和民用方面对多目标跟踪的需求不断提高，多目标跟踪技术的研究在不断深入，在军事方面(包括无人飞行器、精确制导、空中预警、战场监视等)、民用方面(包括移动机器人、智能交通系统、智能安防监控等)应用广泛。如今，多目标跟踪技术涉及到多个学科相关领域，按照多目标跟踪的整体过程划分，航迹的开始与结束、设置跟踪门限、对跟踪进行维持、数据的采集与处理、对采集数据进行关联处理等组成多目标跟踪的整体过程。作为将目标实际路径与采集数据进行比对和处理以比较采集数据所来源的目标的关键步骤，数据关联成为跟踪过程中最重要的环节。
和单目标跟踪相比，多目标跟踪对数据的处理过程更为困难和复杂；首先，如何确定跟踪目标的数量就是一个难题，并且需要将回波数据和目标一一对应；对于实际的雷达系统，各个传感器都或多或少存在一定的误差，同时，雷达系统的工作环境可能存在诸多干扰，对跟踪目标缺乏一定的先验知识，同时还有系统误差的影响。以上因素会使每个被跟踪目标和多个量测产生对应关系，这样的问题即数据关联问题，在多目标跟踪过程中被放大得更为严重，也成为了多目标跟踪的核心问题。
数据关联问题的解决，刚开始是贝叶斯准则上进行改进和完善，包括：最近邻域法、概率数据关联法、多假设跟踪法、联合概率数据关联法和经验联合概率数据关联算法等；当多目标跟踪邻域引入计算机视觉后，数据关联问题的解决思路开始变得丰富，如采用网络流模型，条件随机场模型，二部图模型等。基于深度学习的多目标跟踪经典算法DeepSort，将数据关联问题转换为带权重的二部图匹配问题，并实现KM算法解决航迹与目标的匹配；但是，基于毫米波雷达的多目标跟踪算法中，传统雷达目标状态信息只存在目标位置信息，相比于图像丰富的外观信息，计算数据关联指标误差较大；同时该算法采用贝叶斯准则的相关算法会导致计算复杂度成指数级增长，难以应用于实际场景需求。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术存在的缺陷，提出一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法；本发明充分利用毫米波雷达的多普勒维度信息，通过利用多普勒的D-CJPDA算法计算航迹与雷达聚类目标的关联概率，并以级联匹配为框架，通过KM匹配算法实现数据关联；同时，本发明考虑到目标漏检情况，通过椭圆关联门算法对杂波点迹进行二次数据关联，降低目标跟踪丢失的概率；并且，对匹配成功的航迹，用隶属于同一聚类目标的雷达测量点迹进行替换后，再通过利用多普勒的PDAF滤波器进行航迹更新，进而提高多目标跟踪的精度。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对毫米波雷达回波信号，通过信号处理和聚类算法，得到雷达聚类目标与杂波点迹；
S2：对已有雷达航迹进行航迹预测，计算航迹预测值与雷达聚类目标间的互联概率；并基于根据雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离对互联概率进行二次加权，得到雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵；
S3：以级联匹配为框架，针对雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵通过KM匹配算法，得到匹配的雷达航迹与聚类目标；
S4：对未匹配的航迹，采用基于卡方分布的椭圆关联门算法进行航迹与杂波点迹的二次数据关联，得到匹配的航迹和雷达目标；
S5：对所有匹配的航迹，采用利用多普勒的卡尔曼滤波算法进行航迹更新；
S6：对未匹配的雷达聚类目标生成新的暂时航迹，并删除最新更新时间超过预设阈值Th3的航迹。
进一步的，步骤S1中，具体过程为：
S1.1：解析雷达采样数据为可处理回波数据：将二进制采样数据转换为十进制回波数据，并通过距离-多普勒FFT变换得到距离-多普勒频谱；
S1.2：对多元接收天线的距离-多普勒频谱取模做非相参积累，并进行二维恒虚警检测，得到雷达测量点迹及其距离、速度；
S1.3：对多元接收天线的距离-多普勒频谱，通过多重信号分类算法，估计每一个雷达测量点迹对应的方位角；
S1.4：针对每一个雷达测量点迹，根据其距离与方位角计算出该点迹在直角坐标系的位置，对转换后所有雷达测量点迹采用DBSCAN聚类算法进行点迹凝聚，得到雷达聚类目标与杂波点迹。
进一步的，步骤S2中，具体过程为：
S2.1：基于已有雷达航迹，通过卡尔曼预测方程计算得到当前时刻的航迹预测值，并更新航迹最近更新时间；
S2.2：采用无偏量测转化技术将雷达聚类目标的状态参数转换到直角坐标系；
S2.3：计算雷达聚类目标与航迹预测值间的残差和协方差矩阵；
S2.4：由残差和协方差矩阵计算雷达聚类目标与航迹预测值间的高斯似然函数值；
S2.5：计算雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离；
S2.6：根据D-CJPDA算法公式，由高斯似然函数值计算航迹预测值与聚类目标的互联概率，具体为：雷达聚类目标j与航迹预测值t的互联概率βj t为：
Figure BDA0003623788870000031
其中，
Figure BDA0003623788870000032
m为雷达聚类目标数量，T为已有雷达航迹数量，/>
Figure BDA0003623788870000033
为雷达聚类目标j与航迹预测值t间的高斯似然函数值，B为预设常数；/>
S2.7：根据雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离，对互联概率进行二次加权，得到雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵；二次加权具体为：
Figure BDA0003623788870000034
其中，
Figure BDA0003623788870000035
为二次加权后雷达聚类目标j与航迹预测值t间的互联概率，/>
Figure BDA0003623788870000036
表示权重；
Figure BDA0003623788870000037
ri t分别表示雷达聚类目标j与航迹预测值的欧式距离、雷达聚类目标i与航迹预测值的欧式距离。
进一步的，步骤S3中，具体过程为：
S3.1依最近更新时间由小到大顺序，针对每一个最近更新时间执行以下步骤：
S3.1.1：针对最近更新时间相同的可靠航迹，将雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵中对应可靠航迹的数据关联矩阵取出、并做归一化处理；
S3.1.2：采用KM匹配算法处理归一化后数据关联矩阵，对可靠航迹进行数据关联，即航迹与聚类目标的匹配；
S3.1.3：对匹配成功的可靠航迹，判断聚类目标与该航迹预测值的欧式距离是否小于预设阈值Th1，若是、则判定匹配成功，并将匹配目标从雷达聚类目标中删除；
S3.2：针对未匹配的可靠航迹与暂时航迹，通过KM匹配算法与剩余雷达聚类目标进行数据关联，得到匹配的航迹和雷达聚类目标。
进一步的，步骤S4中，二次数据关联具体为：计算杂波点迹与未匹配航迹间的马氏距离，并与自由度为3、置信度为0.97的卡方分布对应阈值进行比较，如果满足阈值，则数据关联成功。
进一步的，步骤S5中，具体过程为：
S5.1：对所有匹配成功的聚类目标，将其替换为隶属于该聚类目标的雷达观测点迹；
S5.2：针对每一个匹配成功的雷达航迹，将其对应的雷达观测点迹通过利用多普勒的概率数据关联滤波器(PDAF)进行航迹更新；
S5.3：更新航迹质量参数与航迹最近更新时间，并针对暂时航迹进行判定：若航迹质量参数超过预设阈值Th2、则将该航迹升级为可靠航迹。
本发明的有益效果在于：
本发明提供一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，本发明首先在级联匹配框架下，采用利用多普勒的D-CJPDA算法计算航迹与雷达聚类目标的关联概率，并通过KM匹配算法和椭圆关联门算法进行多次数据关联，提高了数据关联的准确率，并降低目标漏检对目标跟踪的影响。同时利用利用多普勒的PDAF滤波器进行航迹更新，提高了多目标跟踪的精度。从而实现在较为复杂的环境下对多个目标航迹的预测与跟踪。综上，本发明具有跟踪准确率高的优点。
附图说明
图1为本发明中毫米波雷达的多目标跟踪方法的流程图。
图2为本发明实施例中多目标跟踪仿真形成的轨迹图。
图3为本发明实施例中多目标跟踪实际测量形成的轨迹图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例对本发明进行详细说明，使本发明的目的与效果更加清楚完整；其中，涉及缩写语与关键语定义如下：
D-CJPDA(Distance-Cheap Joint Probability Data Association，距离加权的经验联合概率数据关联)、
PDA(Probability Data Association，联合概率数据关联)、
KM(Kuhn-Munkres，加权的匈牙利匹配算法)。
本实施例提供一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，其流程如图1所示，具体包括以下步骤：
S1：对毫米波雷达回波信号，通过信号处理和聚类算法，得到雷达聚类目标与杂波点迹；具体如下所示：
S1.1：解析雷达采样数据为可处理回波数据：将二进制采样数据转换为十进制回波数据，并通过距离-多普勒FFT变换得到距离-多普勒频谱；
S1.2：对多元接收天线的距离-多普勒频谱取模做非相参积累，并进行二维恒虚警检测，得到雷达测量点迹及其距离、速度；
S1.3：对多元接收天线的距离-多普勒频谱，通过多重信号分类算法，估计每一个雷达测量点迹对应的方位角；
S1.4：针对每一个雷达测量点迹，根据其距离与方位角计算出该点迹在直角坐标系的位置，对转换后所有雷达测量点迹采用DBSCAN聚类算法进行点迹凝聚，得到雷达聚类目标与杂波点迹；
S2：对已有雷达航迹进行航迹预测，计算航迹预测值与雷达聚类目标间的互联概率；具体如下：
S2.1：基于已有雷达航迹，通过卡尔曼预测方程计算得到当前时刻的航迹预测值，并更新航迹最近更新时间；
S2.2：采用无偏量测转化技术将雷达聚类目标的状态参数转换到直角坐标系；
S2.3：计算雷达聚类目标与航迹预测值间的残差和协方差矩阵；
S2.4：由残差和协方差矩阵计算雷达聚类目标与航迹预测值间的高斯似然函数值；
S2.5：计算雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离；
S2.6：根据D-CJPDA算法公式，由高斯似然函数值计算航迹预测值与聚类目标的互联概率；
具体为：雷达聚类目标j与航迹预测值t的互联概率
Figure BDA0003623788870000051
为：
Figure BDA0003623788870000052
其中，
Figure BDA0003623788870000053
/>
Figure BDA0003623788870000061
Figure BDA0003623788870000062
Figure BDA0003623788870000063
其中，m为雷达聚类目标数量，T为已有雷达航迹数量，
Figure BDA0003623788870000064
为雷达聚类目标j与航迹预测值t间的高斯似然函数值；vj(k)和S(k)为k时刻对应的残差和协方差矩阵；B为预设常数，用以防止分母为零，一般设置为极小的正常数；
S2.7：根据雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离，对互联概率进行二次加权，得到雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵；
具体为：
Figure BDA0003623788870000065
其中，
Figure BDA0003623788870000066
为二次加权后雷达聚类目标j与航迹预测值t间的互联概率，/>
Figure BDA0003623788870000067
表示权重；
Figure BDA0003623788870000068
ri t分别表示雷达聚类目标j与航迹预测值的欧式距离、雷达聚类目标i与航迹预测值的欧式距离；
S3：以级联匹配为框架，针对雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵通过KM匹配算法，得到匹配后的雷达航迹与聚类目标；具体如下：
S3.1依最近更新时间由小到大顺序，针对每一个最近更新时间执行以下步骤：
S3.1.1：针对最近更新时间相同的可靠航迹，将雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵中对应可靠航迹的数据关联矩阵取出、并做归一化处理；
S3.1.2：采用KM匹配算法处理归一化后数据关联矩阵，对可靠航迹进行数据关联，即航迹与聚类目标的匹配；
S3.1.3：对匹配成功的可靠航迹，判断聚类目标与该航迹预测值的欧式距离是否小于预设阈值Th1(本实施例中，设为0.6m)，若是、则判定匹配成功，并将匹配目标从雷达聚类目标中删除；
S3.2：针对未匹配的可靠航迹与暂时航迹，通过KM匹配算法与剩余雷达聚类目标进行数据关联，得到匹配的航迹和雷达聚类目标；
S4：对未匹配的航迹，采用基于卡方分布的椭圆关联门算法进行航迹与杂波点迹的二次数据关联，得到匹配的航迹和雷达目标；二次数据关联具体为：计算杂波点迹与未匹配航迹间的马氏距离，并与自由度为3、置信度为0.97的卡方分布对应阈值进行比较，如果满足阈值，则数据关联成功；
S5：对所有匹配的航迹，采用利用多普勒的卡尔曼滤波算法进行航迹更新，具体如下：
S5.1：对所有匹配成功的聚类目标，将其替换为隶属于该聚类目标的雷达观测点迹；
S5.2：针对每一个匹配成功的雷达航迹，将其对应的雷达观测点迹通过利用多普勒的概率数据关联滤波器(PDAF)进行航迹更新；
S5.3：更新航迹质量参数与航迹最近更新时间，并针对暂时航迹进行判定：若航迹质量参数超过预设阈值Th2(本实施例中，设置为3)、则将该航迹升级为可靠航迹；
S6：对未匹配的雷达聚类目标生成新的暂时航迹，并删除最新更新时间超过预设阈值Th3(本实施例中，设置为30)的航迹。
下面结合测试进一步说明本发明的有益效果：
1.测试条件：
本实施例中，所采用的毫米波雷达为NXP MR3003毫米波雷达，采用毫米波雷达上位机进行数据采样；所采用的发射天线增益为15dBm、接收天线增益为14dBm；毫米波雷达采用的载波频率为76500MHz，最远探测距离为20m，最大探测速度为25km/h。
2.测试内容：
本实施例中，首先进行仿真实验，假设存在三个目标初始距离较近，分别沿着雷达方位角为-0.12、0、0.12弧度进行匀速直线运动，假设在跟踪平面设置3个两两交叉运动的目标，分别设置初始位置分别为X1(0)＝[-4.0m,0.3m/s,0.0m,1.3m/s]T，X2(0)＝[-0.0m,0.0m/s,0.0m,1.3m/s]T，X3(0)＝[4.0m,0.5m/s,0.0m,1.3m/s]T，连续160帧共计16s进行多目标跟踪，得到多目标跟踪仿真图如图2所示。由仿真结果可知，本发明可准确识别出3个目标的航迹、且在航迹跟踪过程中没有发生轨迹跳变，表面本发明能够实现较为复杂环境下的稳定跟踪。
本实施例中，采用自制数据集进行实际测量验证，通过上位机平台采样雷达数据，数据集评估指标为MOTA、FN、FP、IDs四种评估指标；同时，本发明以DeepSort与FairMoT分别作为对比例，进行指标对比。实际测量场景为三个行人往返运动、共计163帧耗时16.3s，多目标跟踪轨迹图如图3所示、评估指标如表1所示；由表可知，本发明毫米波雷达跟踪ID切换次数显著减少，表面本发明采用改进的数据关联算法使得目标跟踪准确度大幅提高，同时，通过对杂波点迹的二次聚类，降低聚类算法导致目标漏检的可能性，从而大大提高多目标跟踪指标。
表1：本发明与对比例的评估指标对比表
Figure BDA0003623788870000081
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (4)

1.一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对毫米波雷达回波信号，通过信号处理和聚类算法，得到雷达聚类目标与杂波点迹；
S2：对已有雷达航迹进行航迹预测，计算航迹预测值与雷达聚类目标间的互联概率；并基于根据雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离对互联概率进行二次加权，得到雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵；具体过程为：
S2.1：基于已有雷达航迹，通过卡尔曼预测方程计算得到当前时刻的航迹预测值，并更新航迹最近更新时间；
S2.2：采用无偏量测转化技术将雷达聚类目标的状态参数转换到直角坐标系；
S2.3：计算雷达聚类目标与航迹预测值间的残差和协方差矩阵；
S2.4：由残差和协方差矩阵计算雷达聚类目标与航迹预测值间的高斯似然函数值；
S2.5：计算雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离；
S2.6：根据D-CJPDA算法公式，由高斯似然函数值计算航迹预测值与聚类目标的互联概率，具体为：雷达聚类目标j与航迹预测值t的互联概率
Figure FDA0004174598550000011
为：
Figure FDA0004174598550000012
其中，
Figure FDA0004174598550000013
m为雷达聚类目标数量，T为已有雷达航迹数量，/>
Figure FDA0004174598550000014
为雷达聚类目标j与航迹预测值t间的高斯似然函数值，B为预设常数；
S2.7：根据雷达聚类目标与航迹预测值的欧式距离，对互联概率进行二次加权，得到雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵；二次加权具体为：
Figure FDA0004174598550000015
其中，
Figure FDA0004174598550000016
为二次加权后雷达聚类目标j与航迹预测值t间的互联概率，/>
Figure FDA0004174598550000017
表示权重；/>
Figure FDA0004174598550000018
Figure FDA0004174598550000019
分别表示雷达聚类目标j与航迹预测值的欧式距离、雷达聚类目标i与航迹预测值的欧式距离；
S3：以级联匹配为框架，针对雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵通过KM匹配算法，得到匹配的雷达航迹与聚类目标；具体过程为：
S3.1依最近更新时间由小到大顺序，针对每一个最近更新时间执行以下步骤：
S3.1.1：针对最近更新时间相同的可靠航迹，将雷达航迹与聚类目标间的数据关联矩阵中对应可靠航迹的数据关联矩阵取出、并做归一化处理；
S3.1.2：采用KM匹配算法处理归一化后数据关联矩阵，对可靠航迹进行数据关联，即航迹与聚类目标的匹配；
S3.1.3：对匹配成功的可靠航迹，判断聚类目标与该航迹预测值的欧式距离是否小于预设阈值Th1，若是、则判定匹配成功，并将匹配目标从雷达聚类目标中删除；
S3.2：针对未匹配的可靠航迹与暂时航迹，通过KM匹配算法与剩余雷达聚类目标进行数据关联，得到匹配的航迹和雷达聚类目标；
S4：对未匹配的航迹，采用基于卡方分布的椭圆关联门算法进行航迹与杂波点迹的二次数据关联，得到匹配的航迹和雷达目标；
S5：对所有匹配的航迹，采用利用多普勒的卡尔曼滤波算法进行航迹更新；
S6：对未匹配的雷达聚类目标生成新的暂时航迹，并删除最新更新时间超过预设阈值Th3的航迹。
2.按权利要求1基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，步骤S1中，具体过程为：
S1.1：解析雷达采样数据为可处理回波数据：将二进制采样数据转换为十进制回波数据，并通过距离-多普勒FFT变换得到距离-多普勒频谱；
S1.2：对多元接收天线的距离-多普勒频谱取模做非相参积累，并进行二维恒虚警检测，得到雷达测量点迹及其距离、速度；
S1.3：对多元接收天线的距离-多普勒频谱，通过多重信号分类算法，估计每一个雷达测量点迹对应的方位角；
S1.4：针对每一个雷达测量点迹，根据其距离与方位角计算出该点迹在直角坐标系的位置，对转换后所有雷达测量点迹采用DBSCAN聚类算法进行点迹凝聚，得到雷达聚类目标与杂波点迹。
3.按权利要求1基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，步骤S4中，二次数据关联具体为：计算杂波点迹与未匹配航迹间的马氏距离，并与自由度为3、置信度为0.97的卡方分布对应阈值进行比较，如果满足阈值，则数据关联成功。
4.按权利要求1基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，步骤S5中，具体过程为：
S5.1：对所有匹配成功的聚类目标，将其替换为隶属于该聚类目标的雷达观测点迹；
S5.2：针对每一个匹配成功的雷达航迹，将其对应的雷达观测点迹通过利用多普勒的概率数据关联滤波器(PDAF)进行航迹更新；
S5.3：更新航迹质量参数与航迹最近更新时间，并针对暂时航迹进行判定：若航迹质量参数超过预设阈值Th2、则将该航迹升级为可靠航迹。
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