一種基于g0雜波背景及恒定目標幅度的檢測前跟蹤方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于G0雜波背景及恒定目標幅度的檢測前跟蹤方法，針對恒定幅度的目標，將雜波背景建模為G0分布，由于量測值幅度似然比并不存在解析解，本發(fā)明采用加權gamma函數(shù)和對其進行近似，因此該方法適用于G0雜波背景及恒定目標幅度情況。本發(fā)明采用加權不完全gamma函數(shù)和作為值函數(shù)，由于采用的加權不完全gamma函數(shù)和量測值幅度似然比利用了雜波參數(shù)和目標參數(shù)，所以該方法較之現(xiàn)有動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法，充分利用了背景與雜波信息，能更好地體現(xiàn)目標與雜波的差異。
【專利說明】一種基于GO雜波背景及恒定目標幅度的檢測前跟蹤方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及雷達目標檢測技術，特別涉及非高斯雜波背景的微弱目標雷達檢測技 術。
【背景技術】
[0002] 雷達探測目標和工作環(huán)境的日益復雜化，使得雷達目標檢測技術面臨著巨大的挑 戰(zhàn)。例如隱身目標及城市、森林等強雜波背景，極大地縮短了雷達的探測距離。導致現(xiàn)有雷 達已經(jīng)難以有效探測強雜波中的微弱目標，提高雷達對強雜波背景下的微弱目標的檢測和 跟蹤能力成為一項極其重要而嚴峻的使命。
[0003] 基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法是一種有效的弱小目標跟蹤方法，其在單幀不做 門限檢測，直接利用雷達回波數(shù)據(jù)多幀聯(lián)合處理，通過值函數(shù)積累對所有可能的航跡進行 搜索，從而估計目標真實狀態(tài)。它易于實現(xiàn)且能夠處理弱機動性目標，已被廣泛應用于雷達 跟蹤、計算機視覺等領域?，F(xiàn)在的動態(tài)規(guī)劃算法多假設噪聲背景為復高斯噪聲，且目標幅度 近似恒定，此時值函數(shù)基于量測值幅度的動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法性能最優(yōu)。
[0004] 然而在很多實際雷達場景中，如高分辨率低擦地角雷達對城市或森林區(qū)域進行掃 描時，背景不再為復高斯分布而為G0分布，由于G0分布的高拖尾性雜波幅度值相差較大， 此時值函數(shù)基于量測值幅度的動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法的檢測跟蹤性能明顯下降，某些雜 波可能被誤認為目標。
[0005] 申請人:在〈〈track-before-detect for fluctuating targets in heterogeneous clutter》一文中針對GO雜波背景及Swerlingl起伏目標的動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法進 行了石開究，詳見文獻 "track-before-detect for fluctuating targets in heterogeneous clutter. 2014IEEE Radar Conference. Accepted"。文獻結果表不該方法能有效提高GO雜 波背景及Swerlingl起伏目標模型下動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法的檢測跟蹤性能。然而，該 文獻的方法只適用于目標Swerlingl起伏的情況，并不適用于恒定目標幅度的情況。
【發(fā)明內容】
[0006] 本發(fā)明所要解決的技術問題是，提供了一種基于G0雜波背景及目標幅度恒定的 動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤方法。
[0007] 本發(fā)明為解決上述技術問題所采用的技術方案是，一種基于G0雜波背景及恒定 目標幅度的檢測前跟蹤方法，包括以下步驟：
[0008] 步驟1、初始化系統(tǒng)參數(shù)：G0雜波的形狀參數(shù)a、G0雜波的尺度參數(shù)β和目標回 波幅度Α，動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法處理幀數(shù)Κ，初始化變量k = 1 ;
[0009] 步驟2、從雷達接收機中讀取第k幀回波數(shù)據(jù)的量測值Zk， Z, = {zfK U3 ，#為第k幀回波數(shù)據(jù)在量測單元（i，j)中的幅度值，Nx為 X軸量化的單元總數(shù)，Ny為Y軸量化單元的總數(shù)；
[0010] 步驟3、利用G0雜波的形狀參數(shù)α和尺度參數(shù)β以及目標回波幅度A，對每個量
【權利要求】
2.如利要求1所述一種基于G0雜波背景及恒定目標幅度的檢測前跟蹤方法，其特征在 于，步驟10具體為： 步驟10. 1初始化目標數(shù)變量m = 1， 步驟10. 2對目標候選狀態(tài)集合D中的元素按其值函數(shù)從大到小進行排序；步驟10. 3 取 出第m個候選目標狀態(tài)對應的目標航跡yrK。 步驟10. 4找出與航跡y：l具有相同初始狀態(tài)的所有子航跡和與航跡yl具有L個相同 航跡點的所有子航跡；從目標候選狀態(tài)集合D中刪除與航跡yil具有相同初始狀態(tài)的所有 子航跡和與航跡yl具有l(wèi)個相同航跡點的所有子航跡在第κ幀中的狀態(tài)，同時從目標候選 狀態(tài)集合D中刪除第m個候選目標狀態(tài)，L為預設值；并將第m個候選目標狀態(tài)對應的目標 航跡?放入目標航跡集合d"* ; 步驟10. 5判斷目標候選狀態(tài)集合D是否為空，如是，則輸出檢測結果為目標存在，目標 個數(shù)為m，輸出目標航跡集合礦中的目標航跡，如否，則更新m = m+1，返回步驟10. 3。
【文檔編號】G01S13/66GK104062651SQ201410305868
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年6月30日 優(yōu)先權日:2014年6月30日
【發(fā)明者】孔令講, 姜海超, 劉睿, 李小龍, 易偉, 崔國龍, 陳建, 楊曉波 申請人:電子科技大學