[发明专利]一种基于多维细微特征分析的目标点迹提取方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达目标处理领域，尤其是指用于杂波背景下的三坐标雷达点迹准确检测提取的方法。

背景技术

在目标检测跟踪的过程中，由于存在点迹分裂和点迹错误融合的问题，导致目标在跟踪滤波时容易发生滤波轨迹偏离，跟踪失败，所以尽量避免点迹检测提取错误是很有必要的。通过多周期目标多种细微特征的统计处理，将常规检测方法提取的点迹信息与目标提取出的细微特征进行相关比对，对相关效果差的目标所在的搜索区域重新进行精细检测处理，提取正确的目标点迹。

当小目标靠近大目标时或者小目标经过地物杂波时，如果两者相距太近，两者会融合成一个目标，这种情况下小目标会被大目标带偏，从而导致小目标跟踪失败；当目标点迹因为某种情况发生分裂时，会使得目标航迹质量降低甚至发生航迹分裂。

因此，解决目标因点迹检测提取错误引起滤波失败的问题对于提升雷达的检测跟踪性能具有十分重要的意义，本发明是针对该问题设计的一种算法。经查，本发明未发现相关公开文献。

发明内容

本发明针对因为目标点迹检测提取错误引起的跟踪滤波失败的缺陷和不足，提供了一种基于多维细微特征分析的目标点迹提取方法，可以提高点迹检测提取的正确率，从而实现目标的稳定跟踪滤波。

本发明所采用的技术方案是一种基于多维细微特征分析的目标点迹提取方法，包括如下步骤：

1)按照传统的检测方法进行距离凝聚、网格划分以及网格连通对点迹进行检测；

2)对检测点迹进行稳定建航；

3)根据已建航目标的多周期历史特性计算目标的多种细微特征，包括起伏特性、运动态势、目标大小、目标杂波环境描述以及目标的搜索区域等；

4)将已提取的目标细微特征与目标的搜索区域内的检测点迹进行分析比较，确定是否进行目标的精细检测；

5)对需要进行精细检测的目标，在搜索区域内挑选符合目标幅度调制特性的视频数据进行目标参数估计。

采用上述方案后，本发明将目标的多种细微特征与点迹检测提取技术相结合，利用目标的多种细微特征与点迹进行匹配判断是否需要进行精细检测，通过二次检测处理，提取正确的目标点迹，提高雷达的跟踪滤波性能。

附图说明

图1是本发明目标多种细微特征分析检测方法的发明思想示意图；

图2是本发明目标多种细微特征分析检测方法的流程图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。

如图1所示，是本发明一种基于多维细微特征分析的目标点迹提取方法的发明思想示意图，本发明将目标的多种细微特征与点迹检测提取技术相结合，首先利用通过距离凝聚、网格划分与网格连通等步骤处理得到检测预输出点迹，通过对目标的多种细微特征的分析，得到最终输出的点迹，具体实施步骤如下述，并可配合图2所示。

(1)对点迹进行检测，首先进行距离凝聚，对主触发上的距离单元进行幅度判断，按照N/M准则进行距离上的凝聚，然后将距离凝聚后点迹结果放入划分好的距离网格，对网格内的点迹进行幅度距离加权、方位幅度加权等，最后对方位网格进行连通处理，得到点迹的方位、距离、仰角等信息；

(2)通过手动录取或者自动起始形成目标的初始航迹，跟踪7个周期后形成稳定航迹；

(3)根据已建航目标的多周期历史特性计算目标的多种细微特征，包括起伏特性、运动态势、目标大小、目标杂波环境描述以及目标的搜索区域等，各种细微特征提取方法如下：根据检测出的目标点迹方位展宽和距离展宽，采用多周期平均法提取目标大小；根据检测出的目标点迹幅度信息，对目标的幅度信息进行多周期统计处理提取目标起伏特性；根据跟踪滤波得到的目标航迹信息，提取目标运动态势；根据目标当前所处的环境，提取目标杂波环境描述；根据跟踪滤波得到的目标航迹信息和雷达的观测误差，提取目标的搜索区域；