[发明专利]一种基于Hough变换的弱目标运动轨迹提取方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达目标检测领域，具体涉及一种基于Hough变换的弱目标运动轨迹提取方法，特别涉及到噪声背景中弱目标的一维运动轨迹的提取。

背景技术

噪声背景下的弱目标检测及跟踪是雷达的关键技术之一。当目标回波比较微弱时，为了提高检测概率，一般将门限设置的比较低，经过门限处理后，导致大量虚假目标的出现，因此如何有效探测弱目标并提取目标的运动轨迹是一项复杂的工作。

对于运动目标，一般采用序列图像处理方法来提取目标的一维运动轨迹，其中应用最广泛的是Hough变换。Hough变换根据点-线对偶性，把图像空间的点映射到参数空间，在参数空间里通过积累形成峰值来进行目标检测，具有抗干扰性强、对局部缺损不敏感的优点；但由于Hough变换是一种批处理方法，在对时间和距离单元进行处理时，存在计算量大和存储量大的缺点。

针对Hough变换的缺点，Xu等人提出了随机Hough变换(RHT)，见文献“XuL,OjeE,KultanenP.RandomizedHoughtransform(RHT):basicmechanisms,algorithms,andcomputationalcomplexities.CVGIP:ImageUnderstanding,1993,57(2):131-154”。RHT采用随机抽样、收敛映射和动态链接表机制，将图像中的两个点唯一对应为参数空间的一个点，避免了传统Hough变换中一对多的映射，有效降低了计算量和存储量。在处理弱目标的回波图像时，目标有效回波所占比例较低，由于RHT采用全局采样，引入了大量无效采样和无效积累，仍然存在时间复杂度较高的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，针对传统Hough变换和RHT在检测弱目标运动轨迹中的不足，提供一种基于Hough变换的弱目标运动轨迹提取方法，将目标的检测分为初始阶段和跟踪阶段，在保证跟踪精度的同时有效降低计算量和存储量。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：

一种基于Hough变换的弱目标运动轨迹提取方法，包括以下步骤：

1)对于目标一维回波数据，确定初始阶段处理数据的时间门和距离门，时间门选取从观测起始时刻开始的N个观测时刻，即N帧回波数据，距离门为每帧数据内所有M个距离单元，由此构造二维数组B(i,j)，1≤i≤M，1≤j≤N；

2)选取目标在参数空间中对应的角度θ满足0≤θ<π，对B(i,j)进行Hough变换，得到目标的初始距离估计值s0和速度估计值v0；

3)设定k＝1；

4)根据初始距离估计值s0和速度估计值v0确定跟踪阶段N+k时刻(跟踪阶段起始时刻)的时间门tg和距离门dg，由此得到一个回波数组C(i,j)，i∈dg，j∈tg；

5)根据速度估计值v0粗略估计目标速度范围，并结合目标运动方向、距离单元和时间单元确定Hough变换中的角度门θg，对步骤4)中得到的回波数组C(i,j)进行Hough变换，得到N+k时刻的目标距离s和目标速度v，此时角度θ∈θg；

6)由步骤5)中得到的N+k时刻的目标距离s和目标速度v，将观测时刻不断向后推移，即设定k＝k+1，其中，2≤k≤tn-N，tn为总的观测时刻单元数目，重复步骤4)和5)，计算下一观测时刻的时间门和距离门，得到不同观测时刻实时更新的目标距离s和目标速度v，实现对目标运动轨迹的提取。

进一步，所述步骤1)中，在一个观测时刻，接收到的一帧回波数据为所有距离单元的回波信号经过门限阈值处理后的判决值，即每个观测时刻的回波数据为(0，1)序列，对应不同距离单元是否存在目标，0代表不存在目标，1代表存在目标。

进一步，所述步骤5)中对回波数组C(i,j)进行Hough变换时，只将回波数据中值为1的单元映射到参数空间。

进一步，所述步骤4)中跟踪阶段的时间门tg的选取固定为从当前观测时刻开始的tk个时间单元，tk为跟踪阶段每个时间门内包含的时间单元数目。

进一步，所述步骤4)中跟踪阶段距离门dg的选取由观测时刻决定，分别如下：

i)对于N+1时刻，距离门范围估计值为：