[发明专利]运动目标实时跟踪方法

说明书

一种运动目标实时跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，收集雷达的原始回波数据，并对其进行预处理；S2，采用三帧差分法从经过预处理后的数据中提取运动目标信息，得到含有运动目标信息的回波信号；S3，采用希尔伯特变换提取回波信号的信号包络，得到一个时刻的雷达波形图；S4，根据雷达波形图判断是否存在运动目标，若不存在则以该雷达波形图的结果显示，若存在则进入步骤S5；S5，提取运动目标的位置信息，并对位置信息进行滤波处理后，输出更新后的位置信息并进行显示。本发明能有效提高运动目标回波信号的信噪比，且提高了系统跟踪目标的稳定度。本发明尤其适用于穿墙雷达复杂环境下的人体目标实时跟踪。

技术领域

本发明属于雷达探测领域，具体涉及一种运动目标实时跟踪方法。

背景技术

超宽带穿墙雷达具有优异的穿透性、超高的距离分辨率和定位精度，因此被广泛用于消防应急救援、军事反恐和城市巷战等场景中，来探测墙体等障碍物后的被困群众、犯罪分子或人质具体位置和活动范围等。超宽带穿墙雷达的原始回波数据非常复杂，不仅包含人体运动目标的回波，还包含有天线直耦波，墙壁、地面、天花板和被测环境中的静止目标所产生的反(散)射回波，雷达硬件系统不稳定造成的抖动和干扰以及随机热噪声等大量噪声杂波。在实际应用场景中，由于人体目标的雷达散射截面积较小、反射率较低、距离雷达较远，导致其回波非常微弱，信噪比低，通常会被淹没在上述噪声杂波中，使得对人体目标进行探测的难度大大增加。因此超宽带穿墙雷达信号处理的首要任务是运动目标检测，即去除原始回波数据中的非运动目标回波，将运动目标回波信息提取出来。

传统的运动目标信号提取方法多是采用基于相邻对消法或者指数平均法去除背景信号，来提取出运动目标信息。相邻对消法是指将两道相邻回波数据逐点相减，以去除静止或移动缓慢的物体及背景，达到提取动目标信息的目的。指数平均法不断采用当前回波信号更新背景信号，同时具有较好的实时性，其基本原理是当前背景估计值由前慢时时刻背景估计值与当前回波共同决定。实际上相邻对消法是指数平均法的一个特例，即当更新率等于0时，指数平均法退化为相邻对消法。然而指数平均法的当前背景估计受到前面背景估计的影响，并不是当前背景的最佳估计，使得运动目标回波信号的信噪比不是最佳。

因此，在传统的穿墙雷达运动目标检测和跟踪算法中，使用基于相邻对消法或者指数平均法去除背景信号提取运动目标信息，存在以下的明显缺陷：运动目标的回波信号不能获得最大的信噪比，很容易被淹没在噪声里；无法消除距离旁瓣和多径等干扰；当运动目标由运动变为静止时，容易丢失跟踪的目标。

发明内容

针对上述问题，为了提高运动目标的回波信号的信噪比，避免丢失跟踪的目标，本发明提出了一种运动目标实时跟踪方法，包括如下步骤：

S1，收集雷达的原始回波数据，并对其进行预处理；

S2，采用三帧差分法从经过预处理后的数据中提取运动目标信息，得到含有运动目标信息的回波信号；

S3，采用希尔伯特变换提取所述回波信号的信号包络，得到一个时刻的雷达波形图；

S4，判断所述雷达波形图中是否存在运动目标，若不存在则以该雷达波形图的结果显示，若存在则进入步骤S5；

S5，提取运动目标的位置信息，并对所述位置信息进行滤波处理后，输出更新后的所述位置信息并进行显示。

在一些实施例中，在步骤S5中，采用恒虚警率检测来提取运动目标的所述位置信息。

在一些实施例中，在步骤S5中，先对所述位置信息进行阈值滤波，再对阈值滤波的结果进行卡尔曼跟踪滤波。

在一些实施例中，进行所述卡尔曼跟踪滤波时，卡尔曼滤波模型如下式所示：

X_t＝A_t，t-1X_t-1+W_t