[發明專利]一種面向多距離擴展目標的多伯努利檢測前跟蹤方法

有效

• 申請號: 202010403701.5
• 申請日: 2020-05-13
• 公開（公告）號: CN111580084B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 楊威;余若峰;付耀文;張文鵬
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G01S13/72
• 分類號: G01S13/72;G01S7/41;G06K9/62
• 代理公司: 國防科技大學專利服務中心 43202
• 代理人: 王文惠

本發明屬于目標檢測和跟蹤技術領域，公開了一種面向多距離擴展目標的多伯努利檢測前跟蹤方法。本發明通過：雷達系統處理接收回波，得到距離?方位回波幅度測量圖像；對多目標狀態密度分布進行預測；通過時域滑窗對距離目標歷史測量數據進行儲存，構造目標信息矩陣，并借助主成分分析對幅度分布信息進行估計；根據目標幅度估計和測量圖像，結合預測密度對多目標狀態進行更新，得到多目標后驗密度；設置最大伯努利成份數、合并和修剪閾值，對多目標航跡進行管理，實現多目標檢測前跟蹤。本發明可以在線估計多個目標的幅度信息，有效適應不同分布模型雷達圖像觀測，保證檢測與跟蹤的自適應能力，實現時變數目多距離擴展目標的魯棒檢測和穩定跟蹤。

技術領域

本發明涉及目標檢測和跟蹤技術領域，更具體地說，涉及一種面向多距離擴展目標的多伯努利檢測前跟蹤方法

背景技術

在民用監控與軍事偵察需求日益深化的背景下，要求傳感器具有對多個擴展目標的快速檢測與穩健跟蹤能力。在傳統單目標跟蹤方法中，場景內至多存在一個目標，不需要使用復雜的數據關聯對源于目標或雜波的量測進行劃分和關聯。而實際應用場景中，通常需要跟蹤多個目標。傳統多目標跟蹤數據關聯方法中，基于單幀點跡的聯合概率數據關聯(JPDA)和基于多幀點跡的多假設數據關聯(MHT)都能夠在信噪比較高的條件下解決目標和點跡量測匹配的問題。在低信噪比情況下，為避免弱目標出現漏檢，檢測器降低檢測閾值，導致虛警密度增高。由于MHT是一種基于窮舉的關聯方法，其復雜度會隨著點跡量測數目的增加而爆炸性增長。基于隨機有限集的濾波器方法將多目標狀態建模為隨機有限集，不需要進行數據關聯，能夠較好避免組合爆炸問題。在隨機有限集(Random Finite Set,RFS)框架下，概率假設密度(PHD)濾波器和勢均衡概率假設密度(CPHD)濾波器最早被提出來解決多目標聯合估計數目與狀態。與PHD和CPHD這些矩近似濾波器不同，多目標多伯努利(MeMBer)濾波器是一種概率密度近似方法，實現過程與傳統濾波器相似，不需要設計額外的多目標狀態提取過程。此外，CPHD濾波器的高斯混合實現盡管優于多目標多伯努利濾波器，但是多伯努利濾波器的粒子近似實現卻能取得更優的結果。