基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于雷達(dá)目標(biāo)跟蹤【技術(shù)領(lǐng)域】，公開(kāi)了基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法。該基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法包括以下步驟：對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行脈壓處理，得到K幀觀測(cè)數(shù)據(jù)并確定相應(yīng)的恒虛警檢測(cè)門限，根據(jù)檢測(cè)門限確定第k幀的目標(biāo)影響區(qū)域Ck;當(dāng)k=1時(shí)，產(chǎn)生N個(gè)初始粒子，抽取N。個(gè)繼續(xù)粒子進(jìn)行重采樣，得出N。個(gè)重采樣粒子以及對(duì)應(yīng)的權(quán)值，計(jì)算出目標(biāo)狀態(tài)值\;當(dāng)k>l時(shí)，利用第k-1幀的N。個(gè)重采樣粒子得到N。個(gè)預(yù)測(cè)粒子并抽取Nb個(gè)出生粒子，得到第k幀的N個(gè)粒子；計(jì)算第k幀粒子的權(quán)值并進(jìn)行歸一化處理；抽取第k幀的繼續(xù)粒子并對(duì)繼續(xù)粒子進(jìn)行重采樣，計(jì)算目標(biāo)狀態(tài)值\;根據(jù)每一幀的結(jié)果得到檢測(cè)航跡。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，計(jì)算量小，粒子多樣性增加，可用于雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤。<
【專利說(shuō)明】基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達(dá)目標(biāo)跟蹤【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方 法。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前由于檢測(cè)前跟蹤算法（Track Before Detect, TBD)算法具有優(yōu)良的弱小目標(biāo) 檢測(cè)能力，逐步被引入到雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中。在TBD算法中，粒子濾波算法結(jié)合蒙特卡羅積分 與貝葉斯估計(jì)，利用一系列隨機(jī)抽取的樣本以及樣本的權(quán)重來(lái)表示狀態(tài)的后驗(yàn)概率分布， 相比于傳統(tǒng)的卡爾曼濾波等算法具有不需要滿足系統(tǒng)為線性，噪聲為高斯分布，后驗(yàn)概率 也是高斯型等限制條件的優(yōu)點(diǎn)，在雷達(dá)、聲納、紅外、導(dǎo)航制導(dǎo)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、金融統(tǒng)計(jì)與目 標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
[0003] 雖然粒子濾波具有良好的性能，對(duì)研究微弱目標(biāo)檢測(cè)具有很大貢獻(xiàn)，然而粒子濾 波算法仍未成熟，它還存在著以下的一些問(wèn)題：1)計(jì)算量太大。這是粒子濾波用于工程實(shí) 踐的最大障礙。主要有兩個(gè)原因：一是當(dāng)選擇的重要性函數(shù)偏離真實(shí)的狀態(tài)后驗(yàn)概率較多 時(shí)，要獲得較高的濾波精度，必須在狀態(tài)空間分布大量的隨機(jī)樣本進(jìn)行搜索；二是重采樣過(guò) 程增加了算法的復(fù)雜度。Jayesh和Peter提出了高斯粒子濾波算法，該算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子濾 波相比計(jì)算量大大減少，復(fù)雜度降低，但是高斯濾波在后驗(yàn)分布不能用高斯分布近似的非 線性動(dòng)態(tài)空間模型或非線性系統(tǒng)非高斯噪聲模型時(shí)，濾波性能不佳。2)應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題時(shí) 粒子濾波會(huì)變得不穩(wěn)定。統(tǒng)計(jì)表明，即使粒子濾波產(chǎn)生了適當(dāng)?shù)臋?quán)重粒子，基于這些粒子的 隨機(jī)變量預(yù)測(cè)也可能溢出而使得預(yù)測(cè)不可靠。這是因?yàn)?，粒子濾波的性能會(huì)由于蒙特卡洛 隨機(jī)采樣的隨機(jī)特性而相差非常大，這在濾波過(guò)程中尤其有害，因?yàn)檎`差可能在濾波過(guò)程 中成指數(shù)關(guān)系進(jìn)行積累，甚至使粒子濾波器失效。3)粒子容易喪失多樣性。在重采樣過(guò)程 中，權(quán)值較大的粒子被多次選中，而權(quán)值較小的粒子被逐漸拋棄，最后所有粒子都崩潰到同 一個(gè)點(diǎn)上，嚴(yán)重喪失了粒子多樣性，粒子濾波的估計(jì)性能降低，在系統(tǒng)噪聲方差較小的這種 情況下尤為嚴(yán)重。當(dāng)前比較常見(jiàn)的馬爾科夫蒙特卡羅（MCMC)算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法相 比粒子多樣性增加，但是該算法的計(jì)算量也明顯增加。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法計(jì)算量太大，蒙特卡洛隨機(jī)采樣產(chǎn)生的粒子不 均勻以及重采樣造成的粒子多樣性喪失的問(wèn)題，提出了基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方 法，與標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波方法相比，本發(fā)明的改進(jìn)粒子濾波方法計(jì)算量較少，粒子多樣性增加。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。
[0006] 基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法包括以下步驟：
[0007] 步驟1，當(dāng)目標(biāo)在一個(gè)平面內(nèi)運(yùn)動(dòng)時(shí)，利用雷達(dá)接收目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)；對(duì)目標(biāo)的回 波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向脈沖壓縮處理，得到第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)至第K幀觀測(cè)數(shù)據(jù)，K為自然數(shù)；
[0008] 步驟2,針對(duì)每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)，確定恒虛警檢測(cè)門限；
[0009] 步驟3,將每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)中低于恒虛警檢測(cè)門限的數(shù)據(jù)丟棄，保留每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)中 大于或等于恒虛警檢測(cè)門限的數(shù)據(jù)；將第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)中保留數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的區(qū)域記為第k幀 觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域C k，k取1至K ;
[0010] 步驟4,當(dāng)k = 1時(shí)，在第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域Ck用Halton擬隨機(jī)序列均 勻地產(chǎn)生N個(gè)初始粒子，N為設(shè)定的自然數(shù)；得出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán) 值；對(duì)第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán)值進(jìn)行歸一化處理，得到第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì) 應(yīng)的每個(gè)初始粒子的歸一化權(quán)值；在第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所有初始粒子中，抽取歸一化 權(quán)值最大的N。個(gè)初始粒子作為第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的繼續(xù)粒子，N。為自然數(shù)且^〈N ;對(duì)第 1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)繼續(xù)粒子進(jìn)行重采樣，得出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的N。個(gè)重采樣粒 子、以及第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)重采樣粒子的權(quán)值；第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第m個(gè)重采 樣粒子表示為

【權(quán)利要求】
1.基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，當(dāng)目標(biāo)在一個(gè)平面內(nèi)運(yùn)動(dòng)時(shí)，利用雷達(dá)接收目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)；對(duì)目標(biāo)的回波數(shù) 據(jù)進(jìn)行距離向脈沖壓縮處理，得到第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)至第K幀觀測(cè)數(shù)據(jù)，K為自然數(shù)； 步驟2,針對(duì)每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)，確定恒虛警檢測(cè)門限； 步驟3,將每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)中低于恒虛警檢測(cè)門限的數(shù)據(jù)丟棄，保留每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)中大于 或等于恒虛警檢測(cè)門限的數(shù)據(jù)；將第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)中保留數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的區(qū)域記為第k幀觀測(cè) 數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域Ck，k取1至K ; 步驟4,當(dāng)k = 1時(shí)，在第k巾貞觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域Ck用Halton擬隨機(jī)序列均勻 地產(chǎn)生N個(gè)初始粒子，N為設(shè)定的自然數(shù)；得出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán) 值；對(duì)第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán)值進(jìn)行歸一化處理，得到第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì) 應(yīng)的每個(gè)初始粒子的歸一化權(quán)值；在第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所有初始粒子中，抽取歸一化 權(quán)值最大的N。個(gè)初始粒子作為第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的繼續(xù)粒子，N。為自然數(shù)且^〈N ;對(duì)第 1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)繼續(xù)粒子進(jìn)行重采樣，得出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的N。個(gè)重采樣粒 子、以及第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)重采樣粒子的權(quán)值；第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第m個(gè)重采 樣粒子表示為
m= 1，···，Ν。，第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)重采樣粒子的權(quán)值為wiM); 計(jì)算出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)值Xl :
步驟5,當(dāng)k>l時(shí)，將第k-Ι幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第m個(gè)重采樣粒子
代入重要性函數(shù) q (xk | x^，zk)中進(jìn)行采樣，得到第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第m個(gè)預(yù)測(cè)粒子
將m從1至N。 進(jìn)行遍歷，得出第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的N。個(gè)預(yù)測(cè)粒子；按均勻分布密度函數(shù)抽取Nb個(gè)出生 粒子，Nb = N-N。； 步驟6,得出第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的N個(gè)初始粒子，第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的N個(gè)初始粒 子包括步驟5中第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的N。個(gè)預(yù)測(cè)粒子和Nb個(gè)出生粒子；得出第k幀觀測(cè)數(shù) 據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán)值； 步驟7,對(duì)第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán)值進(jìn)行歸一化處理，得到第k幀觀 測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的歸一化權(quán)值； 步驟8,在第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所有初始粒子中，抽取歸一化權(quán)值最大的N。個(gè)粒子作 為第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的繼續(xù)粒子； 步驟9,對(duì)第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)繼續(xù)粒子進(jìn)行重采樣，得出第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng) 的N。個(gè)重采樣粒子、以及第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)重采樣粒子的權(quán)值；第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)的第m個(gè)重采樣粒子表示為
第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)重采樣粒子的權(quán)值為
計(jì)算出第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)值xk :
2. 如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，在步驟1中， 以目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)平面為基準(zhǔn)建立二維平面直角坐標(biāo)系，二維平面直角坐標(biāo)系的橫軸為X軸， 縱軸為Y軸； 第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)表示為zk，

表 示第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)中位于第i行第j列的像素單元對(duì)應(yīng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)；Μ表示每幀觀測(cè)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)的像素單元的行數(shù)，Ν表示每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的像素單元的列數(shù)。
3. 如權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟4的 具體子步驟為： (4. 1)當(dāng)k = 1時(shí)，在第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域Ck用Halton擬隨機(jī)序列均勻 地產(chǎn)生N個(gè)初始粒子的過(guò)程為：將十進(jìn)制數(shù)decl分別轉(zhuǎn)化為2進(jìn)制數(shù)和3進(jìn)制數(shù)，decl為 自然數(shù)且decl的取值為1至N ;分別對(duì)2進(jìn)制數(shù)和3進(jìn)制數(shù)求反序，得到2進(jìn)制反序后數(shù) 和3進(jìn)制反序后數(shù)；在2進(jìn)制反序后數(shù)依次前置一個(gè)小數(shù)點(diǎn)和0,得到2進(jìn)制小數(shù)，同時(shí)，在 3進(jìn)制反序后數(shù)依次前置一個(gè)小數(shù)點(diǎn)和0,得到3進(jìn)制小數(shù)；將2進(jìn)制小數(shù)轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù) dec2,將3進(jìn)制小數(shù)轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)dec3 ;則產(chǎn)生的第decl個(gè)初始粒子對(duì)應(yīng)X方向上的第 roundGu · dec2))個(gè)位置，同時(shí)對(duì)應(yīng)Y方向上的第roundGu · dec3))個(gè)位置，round( ·) 表示取四舍五入，1Χ;1表示第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域Q中X方向的長(zhǎng)度，1Y;1表示第 1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域q中Υ方向的長(zhǎng)度； (4. 2)得出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán)值，第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第η個(gè) 初始粒子的權(quán)值#7為：
其中，
表示第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第η個(gè)初始粒子值，
表示第1幀觀測(cè) 數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域q中像素單元行數(shù)的集合，
表示第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響 區(qū)域Q中像素單元列數(shù)的集合；
為：
其中，
是觀測(cè)噪聲方差，
的含義，
表示坐標(biāo)為（Xl，yi)，強(qiáng)度為L(zhǎng) 的目標(biāo)對(duì)位于第i行第j列的像素單元的強(qiáng)度貢獻(xiàn)，其表達(dá)式為：
其中，△ X表示每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的X方向分辨率，△ y表示每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的Y方 向分辨率，Γ為已知的雷達(dá)模糊斑點(diǎn)數(shù)量； (4. 3)對(duì)第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的權(quán)值進(jìn)行歸一化處理，得到第1幀觀測(cè) 數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)初始粒子的歸一化權(quán)值；第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第η個(gè)初始粒子的歸一化 權(quán)值
為：
其中，η取1至Ν; (4. 4)在第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所有初始粒子中，抽取歸一化權(quán)值最大的Ν。個(gè)粒子作 為第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的繼續(xù)粒子； (4. 5)第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)繼續(xù)粒子進(jìn)行重采樣，得出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的Ν。 個(gè)重采樣粒子、以及第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)重采樣粒子的權(quán)值；第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的 第m個(gè)重采樣粒子表示為
m = 1，…，N。，第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每個(gè)重采樣粒子的權(quán) 值為
計(jì)算出第1幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)值Xl :
4.如權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，在步驟6中， 第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第η個(gè)初始粒子的權(quán)值
為：
其中，
表示第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第η個(gè)初始粒子值，
表示第k幀觀測(cè) 數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響區(qū)域Ck中像素單元行數(shù)的集合，
表示第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)影響 區(qū)域Ck中像素單元列數(shù)的集合
為為：
其中，
是觀測(cè)噪聲方差，
表示坐標(biāo)為
強(qiáng)度為Ik的目標(biāo)對(duì)位于 第i行第j列的像素單元的強(qiáng)度貢獻(xiàn)，其表達(dá)式為：
其中，△ X表示每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的X方向分辨率，△ y表示每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的Y方 向分辨率；Γ為已知的雷達(dá)模糊斑點(diǎn)數(shù)量。
5. 如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，在步驟7中， 第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第η個(gè)初始粒子的歸一化權(quán)值
為：
其中，η取1至Ν，
為第k幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第η個(gè)初始粒子的權(quán)值。
6. 如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，在步驟9之 后，根據(jù)每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)值，得出目標(biāo)航跡。
【文檔編號(hào)】G01S13/66GK104215960SQ201410422500
【公開(kāi)日】2014年12月17日 申請(qǐng)日期:2014年8月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月25日
【發(fā)明者】李明, 王澤玉, 陳洪猛, 吳艷, 劉鵬, 尚志龍, 張鵬, 羅小云 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)