[发明专利]一种目标智能跟踪方法通用设计框架

说明书

本发明公开了一种目标智能跟踪方法通用设计框架，属于雷达多目标跟踪领域，主要解决现有目标跟踪方法模型简单、复杂度低、通适性差且无法学习的问题。该系统首先对多种场景下的雷达探测数据和目标真实数据进行收集，构建原始训练样本数据库。然后针对航迹预测、点航关联、航迹滤波等通用框架技术环节，进行数据提取、预处理以及特征提取处理，生成相应的训练数据集。最后把各环节对应为时间序列预测问题、分类判决问题以及模型参数学习问题，采用人工智能技术，利用训练数据集，经过初步训练和多次联合训练，生成与具体雷达相适应的目标智能跟踪算法。该系统自动训练生成目标跟踪算法，具有适用范围广、适配场景多、实用效果好等优点。

技术领域

本发明隶属于雷达多目标跟踪领域，提供一种目标智能跟踪方法通用设计框架，涉及目标跟踪方法的构建、学习与生成，适用于雷达数据处理系统。

背景技术

目标跟踪是雷达数据处理的核心关键技术，其具体定义为建立雷达每帧量测数据与不同真实目标间的对应关系，并通过滤波估计，进一步得到目标的运动轨迹和运动参数，最终实现目标个体实时连续掌握。从1955年雷达目标跟踪概念提出至今，经过多年的发展，雷达目标跟踪技术已形成较为完整的体系和方法，包括航迹起始、航迹滤波、点航关联等多个技术环节，每个环节同时又包括多种实现方法，譬如航迹起始的实现方法包括直观法、逻辑法和Hough变换法等，航迹滤波包括卡尔曼滤波、不敏卡尔曼、粒子滤波等，点航关联包括最近领域法、概率数据互联法和联合概率数据互联等。现有的目标跟踪技术和方法在简单或单一的目标跟踪场景中取得了良好的效果，实现了目标精确连续的跟踪掌握。然而在面对微弱、密集、编队等多类复杂跟踪场景时，或多种单一类场景构成的混合跟踪场景时，由于现有方法模型简单、能力有限、泛化性不足，其跟踪效果时常不稳定，时好时坏，难以在各种情况下、整个场景中均取得稳定、良好的跟踪效果，仅能解决与模型相匹配、特定情况下、局部场景中的目标跟踪问题。与此同时，现有目标跟踪方法还存在参数无法确定的问题，需要人工进行反复的修改和调试，将耗费大量时间和精力，并且调试后的跟踪效果也难以达到最优。综上所述，现有的目标跟踪方法存在模型简单、复杂度低、通适性差的问题，同时缺乏学习能力，难以根本整体上解决目标跟踪问题。

发明内容

本发明的目的是提出一种目标智能跟踪方法通用设计框架，旨在解决现有目标跟踪方法模型简单、复杂度低、通适性差且无法学习的问题。

本发明所述的一种目标智能跟踪方法通用设计框架，具体包括以下技术措施：首先对多种场景下的雷达探测数据和目标高精度真实数据进行收集，同时利用专业数据分析软件，采用自动计算与人工判定相结合的方式，建立雷达探测数据与目标真实位置数据间对应关系，构建雷达目标跟踪原始训练样本数据库，简称跟踪原始训练库。然后针对航迹预测、点航关联、航迹滤波等目标智能跟踪通用框架的所有三个技术环节，基于跟踪原始训练库，分别进行相关数据提取、数据预处理以及特征提取处理，并依次生成航迹预测训练数据集、点航关联训练数据集以及航迹滤波训练数据集。再然后，把航迹预测转换为人工智能领域中的时间序列预测问题，点航关联转换为分类判决问题，航迹滤波转换为模型参数学习问题，进而采用相关的机器学习和深度学习技术与模型，利用三种训练数据集，分别训练生成各环节初步实现方法。最后，按照航迹预测、点航关联以及航迹滤波等三个技术环节的先后顺序，串联各环节初步实现方法，进一步对各环节实现方法进行训练调优。经过多次训练调优，最终生成与具体雷达相适应的目标智能跟踪算法。

本发明提出的目标智能跟踪方法通用设计框架，可基于雷达实际探测数据，训练生成与雷达相匹配的目标跟踪方法，具有适用范围广、适配场景多、实用效果好等优点，所生成的目标跟踪方法可无需调试直接应用于相应雷达中，进行实际目标的跟踪。

附图说明

图1是目标智能跟踪方法通用设计框架图。

具体实施方式

本发明提出的一种目标智能跟踪方法通用设计框架技术方案包括以下步骤：