[发明专利]用于微弱目标检测的改进型粒子滤波检测前跟踪方法

摘要

本发明公开了一种用于微弱目标检测的改进型粒子滤波检测前跟踪方法。它是根据目标存在变量的状态，将粒子分为死亡、新出生和继续存活3类集合，对不同集合中的粒子状态区别操作：对死亡集合中的粒子不定义、不参与运算；对新出生集合中的粒子，根据先验分布采样得到新的状态；对继续存活集合中的粒子，首先根据高斯分布重新生成，再依据目标运动模型得到新的状态。该方法减小了运算量，增加了粒子的多样性，有效地克服了采样枯竭现象；具有计算时间短、鲁棒性强，检测性能稳定可靠和跟踪精度高的特点。

主权项

1.一种用于微弱目标检测的改进型粒子滤波检测前跟踪方法，其特征是它包括以下步骤：步骤1、初始化系统参数：初始化系统参数包括：雷达天线扫描周期T_r，目标状态的先验分布p(x₀)，初始目标存在的先验概率Pr(E₀＝1)，总粒子数N_s，目标的出生概率P_b和死亡概率P_d，目标运动模型的状态转移矩阵F，过程噪声的协方差矩阵Q，量测噪声方差σ²，信噪比SNR，目标回波幅度A；量测z_n，m(k)值在雷达接收机中，n和m分别为目标的X轴和Y轴坐标，k为帧数，1≤k≤K，n，m和k均为正整数；步骤2、k＝0帧，对每个粒子的初始状态赋值：从所有的N_s个粒子中，随机选择Pr(E₀＝1)*N_s个粒子，用集合Φ₀表示，令集合Φ₀中粒子的存在变量i表示粒子的序号，Pr(E₀＝1)为初始目标存在的先验概率；从目标状态的先验分布p(x₀)中采样得到k＝0帧集合Φ₀中每个粒子的初始状态i∈Φ₀，其中为第i个粒子在X-Y平面的位置，为第i个粒子在X-Y平面的速度，i表示粒子的序号；对其余的N_s-Pr(E₀＝1)*N_s个粒子，用集合表示，令集合中粒子的存在变量i表示粒子的序号，对集合中粒子的状态不做定义；步骤3、如果k＝0，执行步骤9，k为帧数；如果k≠0，根据第k-1帧的每个粒子的目标存在变量及目标的出生概率P_b和死亡概率P_d，计算第k帧每个粒子的存在变量N_s为粒子总数：如果第k-1帧的第i个粒子的目标存在变量根据目标的死亡概率P_d令第k帧的第i个粒子的目标存在变量如果第k-1帧的第i个粒子的目标存在变量根据目标的出生概率P_b令第k帧的第i个粒子的目标存在变量步骤4、根据步骤3得到的第k-1帧的每个粒子的目标存在变量和第k帧每个粒子的存在变量将粒子分为3类：第一类：满足且或且的粒子，命名为死亡的粒子，这类粒子采用集合Φ_d表示；对死亡的粒子，不定义它的状态；第二类：满足且的粒子，命名为新出生的粒子，新出生的粒子采用集合Φ_b表示；对新出生的粒子，根据目标状态的先验分布p(x₀)，采样得到它的第k帧状态第三类：满足且的粒子，命名为继续存活的粒子，继续存活的粒子采用集合Φ_s表示；对继续存活的粒子，首先重新产生它在k-1帧的状态产生的方法为从分布中采样，其中N(a，b)表示以a为中心，b为方差的高斯分布；表示k-1帧得到的目标状态估计值；Г为预设的协方差矩阵；然后将新产生的在k-1帧的状态代入目标运动模型中，得到第k帧粒子的状态步骤5、从雷达接收机中读取第k帧量测：Z(k)＝{z_n，m(k)}其中，1≤n≤N，1≤m≤M，n和m分别为X轴和Y轴坐标，n，m均为正整数，k为帧数；N是X轴量化的单元个数，M是Y轴量化的单元个数；z_n，m(k)表示第k帧回波数据的量测单元(n，m)中的量测值，为回波数据的功率值；步骤6、根据步骤4得到的3类粒子集和步骤5得到的第k帧量测，计算每个粒子的权值：对第一类粒子Φ_d，令其权值对第二类粒子Φ_b和第三类粒子Φ_s，根据第i个粒子携带的状态得到粒子在X-Y平面的坐标根据坐标找到第k帧量测中坐标为的量测值z_n，m(k)，其中操作符表示大于a的最小整数；将z_n，m(k)代入权值计算公式中：计算得到每一个粒子的权值，其中μ₁＝A²+σ²为有目标时的功率，μ₀＝σ²为没有目标时的功率，A为目标回波幅度，σ²为噪声方差；步骤7、对步骤6得到的权值归一化将每个粒子的权值除以全部粒子权值之和，得到每个粒子的归一化权值，即表示对从i＝1到N_s求和，N_s为粒子总数；步骤8、根据步骤7得到的每个粒子的归一化权值采用重采样方法分别对每个粒子携带的状态和每个粒子对应的存在变量重采样，得到新粒子的状态和存在变量i表示重采样之前粒子的序号，i^*表示重采样之后粒子的序号，N_s表示粒子总数；步骤9、根据步骤8得到新的粒子，和公式(1)、公式(2)，计算第k帧的估计的目标存在概率和估计的目标状态其中表示对从i^*＝1到N_s求和，表示第i^*个粒子的状态乘以它的存在变量值后再从i^*＝1到N_s求和；步骤10、如果k≤K，令k：＝k+1，返回步骤3，k为帧数，K为总的量测帧数；通过上面的步骤，就可以得到每一帧目标的估计状态即第k帧目标在X-Y平面上的位置和速度以及目标的存在概率