[发明专利]基于动态规划的强杂波环境中弱小目标检测前跟踪方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达弱小目标检测跟踪技术领域，特别涉及基于动态规划的强杂波环境中弱小目标检测前跟踪方法。本发明充分利用已经建立的杂波图信息构造复似然比函数作为动态规划的值函数，可以有效提高对强杂波环境中弱小目标的检测性能和跟踪性能，这样不仅利用了目标信号的相位信息而且大大减小了计算量，为该方法在雷达系统中的实际使用提供了保障。

背景技术

检测与跟踪是雷达最基本的任务。随着隐身技术的发展和应用，典型的军事目标如战斗机、导弹的雷达截面积减小了一到两个数量级，它们的回波信息更加微弱，而且常常还处在强杂波环境中，这给雷达的检测与跟踪带来了很大的挑战；与此同时目标的飞行速度大大提高，从而使雷达的预警时间大大减小。因此非常有必要研究新的理论和方法提高此类目标的检测与跟踪性能。

传统的检测跟踪方法是先检测后跟踪。检测在雷达信号处理部分完成，即先进行杂波抑制，然后完成恒虚警检测；跟踪在雷达的数据处理部分完成，通过对恒虚警得到的点迹进行预处理、航迹起始、滤波和关联，最终估计出目标的航迹。但是在传统的雷达目标检测中，恒虚警处理存在信噪比损失，这更加降低了微弱目标在低信杂噪比背景下的检测与跟踪性能。因此如何提高弱小目标在复杂环境中的检测与跟踪性能成为现在雷达急需解决的问题。近年来检测前跟踪成为检测与跟踪微弱目标的一个研究热点。检测前跟踪的基本思想是：在低信噪比的情况下，目标极易淹没在强杂波和噪声中，单帧数据不能有效的检测出目标，因而单帧不设检测门限，而是根据目标运动的连续性和目标在帧间的关联性，对多帧数据进行存储，然后对多帧数据进行联合处理，积累后与检测门限进行比较，得到目标航迹的同时完成对目标的检测。

雷达信号处理的目标之一是解决目标与环境间的矛盾，而对目标检测影响最严重的环境干扰就是杂波。作为一种随机过程，大多数杂波可以进行统计描述。对于雷达监视的某一特定区域，由于很长时间内地表信息基本不变，因而该区域杂波强度是相对稳定的。因此我们可以按照一定的方法建立雷达威力范围内杂波强度的分布图—杂波图。当我们对该区域用雷达照射时，可以充分利用建立的杂波图信息，从而提高对该区域微弱目标的检测能力。

在雷达应用中，通常假设背景噪声服从复高斯分布。这意味着每个分辨单元的测量值的强度当目标存在时服从Rice分布，而当目标不存在时服从Rayleigh分布。假定噪声是空间不相关的，整幅图像的概率可以表示为所有单个分辨单元概率的乘积。由于目标通常只影响其周围的一些分辩单元，因此这里将这个概率表示为一个似然比，这个似然比为在目标存在的假设下整幅图像的概率与在目标不存在的假设下整幅图像的概率的比。由于目标主要对其周围的区域产生影响，而对远离目标的区域影响可以忽略不计，因此这个似然比只需要考虑目标周周的区域。这里的Rice和Rayleigh分布是数据幅度的的函数，因而这种方法并没有使用数据的相位信息

发明内容

本发明的目的在于提出基于动态规划的强杂波环境中弱小目标检测前跟踪方法。本发明克服了现有技术中未充分利用杂波图先验信息及只利用了信号的幅度信息和计算量大的缺点。由于幅度似然比只利用了数据的幅度信息而未利用数据的相位信息，从而造成了一定的信息损失，以致于影响最终的检测和跟踪性能，而且幅度似然比需要计算大量的贝塞尔函数，这需要占用大量的计算资源，使得此方法很难满足雷达对实时性的要求。因此本发明充分利用已知的杂波图先验信息及复数据构造动态规划的值函数，最终利用动态规划方法实现对非均匀强杂波环境下的弱小目标的检测与跟踪。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

基于动态规划的强杂波环境中弱小目标检测前跟踪方法包括以下步骤：

S1：对雷达接收到的回波数据进行预处理，得到处理后的距离-多普勒二维图像；

S2：根据所述距离-多普勒二维图像，构造复似然比函数，将所述复似然比函数作为动态规划的值函数，采用动态规划方法对目标进行检测前跟踪，得出目标航迹。

本发明的特点和进一步改进在于：

在步骤S1中，对雷达接收到的回波数据进行预处理的过程为：对雷达接收到的回波数据做M点的FFT相参积累，得出对应的距离-多普勒二维图像，M为大于1的自然数。

在步骤S1中，距离-多普勒二维图像的模型表示为：

z_k＝exp{jφ}h(x_k)+n_k+c_k