[发明专利]一种跟踪信息辅助的目标检测方法

说明书

本发明公开了一种跟踪信息辅助的目标检测方法，通过构建一种闭环跟踪信息反馈框架，对目标的跟踪信息进行有效地利用，可以很好地提高目标的检测概率，提高跟踪的连续性。并且具有较低的计算复杂度，有利于雷达的数据的实时处理。本发明的优点是：可以有效地提升高起伏目标的检测概率，提升跟踪的连续性。操作简单，并行化程度高。对于复杂场景适应能力强，具有一定的鲁棒性。

技术领域

本发明属于雷达信号处理中的目标检测领域，尤其涉及一种跟踪信息辅助的目标检测技术。

背景技术

随着现代先进武器装备技术的不断发展，例如无人机、巡航弹、滑翔机等低可观察的“低慢小”目标给传统雷达系统带来了巨大的挑战。这些威胁军事目标表现为雷达散射截面积(RCS)较小、RCS起伏较大、低空突防机动能力强、飞行高度低，难发现、难捕捉、难处置、难应对，对重要目标的空防安全形成极大威胁。目标RCS的减小会造成目标回波信噪比低，严重影响雷达的检测性能。目标RCS起伏严重会导致检测不连续，会极大影响目标跟踪的连续性。

雷达目标检测是雷达信号处理中的基本问题。目标检测器需要确定收到的回波信号是来自目标还是来自噪声。在雷达信号处理问题中，检测问题通常被视为二元假设检验问题。有两种假设，其中H₀假定信号仅包含噪声，H₁假定信号包含目标回波和噪声。由于缺乏先验信息和代价函数，大多数雷达使用Neyman-Pearson准则来进行统计判决。在传统的雷达系统中，目标检测和目标跟踪通常被视为两个独立的过程。检测器在当前时间步对收到的回波数据进行检测，并将检测结果发送到下一级数据处理模块。其中最常用的算法是恒虚警检测(CFAR)算法。但这种算法由于没有利用到任何的历史检测信息以及跟踪信息，在面对低信噪比目标以及高起伏目标时，性能就会急剧下降，很难做到有效地检测。跟踪连续性也会大大降低。

发明目的

本发明得目的旨在于应对现有技术存在的不足，提出一种基于跟踪信息辅助的目标检测方法，构建了一种闭环跟踪信息反馈框架，对目标的跟踪信息进行有效地利用，可以很好地提高目标的检测概率，提高跟踪的连续性。并且具有较低的计算复杂度，有利于雷达的数据的实时处理。

发明内容

本发明提供了一种基于跟踪信息辅助的目标检测方法，包括以下步骤：

第一步：初始化目标状态矩阵；

第二步：用表示当前要处理第帧，在第帧的数据到来时，若，则表示当前正处理第1帧，此时上一帧目标状态矩阵即为第一步初始化的目标状态矩阵；若，则使用第帧的第五步更新计算后的目标状态矩阵作为上一帧的目标状态矩阵；

第三步：根据此时反馈的跟踪信息，即反馈的跟踪预测波门，建立状态转移矩阵；

第四步：根据第三步建立的状态转移矩阵去对上一帧(帧)的目标状态矩阵利用递推贝叶斯滤波原理进行迭代预测，得出预测的第帧目标状态矩阵；

第五步：根据第四步预测的第帧目标状态矩阵以及当前帧的观测数据，利用贝叶斯法则更新计算第帧的目标状态矩阵；

第六步：选定阈值对第帧目标状态矩阵进行门限处理，得到检测结果；

第七步：将检测得到的点迹结果送到跟踪模块处理，并将跟踪模块处理结果反馈至第三步；

第八步：依次类推，在第帧的数据到来时，重复第二步到第七步的方法进行处理。

优选地，在第一步建立的目标状态矩阵中，每一个元素代表在该位置有目标的概率；目标状态转移服从一阶马尔科夫过程，第帧的目标状态矩阵仅取决于第帧的目标状态矩阵。

优选地，第三步是根据此时反馈的跟踪信息，即反馈的跟踪预测波门建立状态转移矩阵，目标状态的转移概率矩阵是根据反馈信息实时建立的。