[发明专利]一种基于雷达点迹的快速跟踪目标的方法

说明书

技术领域

本发明涉及车辆跟踪雷达数据处理领域，特别是在多目标车辆跟踪过程中，实现了目标的快速起始于跟踪，能够快速准确的对点迹与航迹进行数据关联，属于智能交通车辆跟踪领域。

背景技术

目标跟踪技术起源于上世纪50年代，经过几十年的研究与发展，不论在军事领域还是人民的日常生活中，目标跟踪技术都起到了非常广泛的用途，并取得了丰硕的成果。雷达数据处理技术是目标跟踪基础，其中最为重要的是雷达回波点迹与航迹之间的数据关联，数据关联的好坏直接影响到目标跟踪的质量。

多目标跟踪的点迹与航迹数据互联问题就基本方法而言，概括来讲可分为两类：极大似然类数据互联算法和贝叶斯类数据互联算法。其中极大似然类数据互联算法是以观测序列的似然比为基础的，贝叶斯数据互联算法是以贝叶斯准则为基础的，主要包括最近邻域法、概率数据互联算法、联合概率数据互联算法等。最近邻域法的优点是计算简单，缺点是在多回波环境下离目标(特别是相距较近或者轨迹交叉的目标)预测位置最近的候选回波不一定是目标的真实回波，有可能出现目标的丢失或者误跟现象。概率数据互联算法和联合概率数据互联算法跟踪较为准确但是计算量较大，不利于跟踪的实时性。

发明内容

为了解决以上的技术问题，本发明提供了一种基于雷达目标点迹的快速目标跟踪的方法。该方法包括如下步骤：

本发明据以采用以下技术方案：

步骤1：对所有已建立的航迹进行编号，分别为1，2，...，n，并按照制定的波门规则计算出每一个航迹对应的波门大小与位置；

步骤2：对雷达目标点迹信息进行预处理，判断是否为奇异值点，如是则剔除；

步骤3：将经过预处理后的点迹分别与已建立以来的航迹的波门进行匹配，记录每个点迹对应的波门，并记录每个波门内点迹的个数，如果某些点迹没有落入任何波门，则保存当成下一次航迹的开始；

步骤4：对波门内的点迹进行处理，如果波门内点迹个数为0个，结束此航迹；如果波门内点迹个数为1个，进行滤波预测并进行航迹更新；如果波门内点迹个数大于1个，将点迹进行凝聚成1个后，进行滤波预测并进行航迹更新。

步骤1所述的波门规则是利用t时刻的目标信息的最优值Q(d_t，v_t，a_t)，根据雷达工作周期T的时间很短，可以认为目标在这个时间内做的是匀速运动，所以波门半径r为：

r＝v_t*T+Δd

其中Δd为测距误差。波门圆心位置为：

x轴：dx＝d_t*sin a_t

y轴：dy＝d_t*cos a_t

步骤2所述的数据预处理是根据自身雷达特性，首先剔除明显错误的点迹。使用的雷达测量角度范围[-A₀，A₀]，测量距离最大值L，所有不在这个范围内的点都可以直接剔除，以减少后面的运算量。

步骤3所述的经过预处理后的点迹与所有的航迹波门进行匹配，有以下几种情况：

(1)点迹没有出现在任何一个波门内；

(2)点迹仅仅落在一个波门内；

(3)某些点迹同时落入多个波门内。

步骤4所述的对波门内的点迹进行处理，如果波门内的点迹个数为0，则结束此航迹；如果波门内的点迹个数为1，则可直接进行滤波预测并对航迹更新；如果波门内的点迹个数大于1，则先把点迹按照凝聚规则凝聚成一个点，然后再进行滤波预测处理。点迹凝聚规则可表述为一种改进的最近邻域法。假设某个波门内有n个点迹n₁，n₂，...，n_n。最近邻域法的原理是把离预测值最近的点当成下一时刻的测量值，但是在多回波环境下离预测位置最近的候选点迹并不一定是目标的真实回波。为了改善性能，提出了将波门内所以点迹都当成候选点迹的解决方法，但是为了减少计算量，设定离预测位置最近的点迹(设为n₁)是真实回波的概率为p，p的大小选择原则上大于0.5，因为离预测值越近的点迹是真实回波的概率越大。波门内除了最近的点迹剩下的所有点迹(n₂，n₃...，n_n)求出质心，得到一个点迹，这个点迹的为真实回波的概率为1-p。由此可以求出回波点迹的凝聚点n₀如下：