[发明专利]基于GMPHD滤波器的圆周SAR运动目标跟踪方法

说明书

基于GMPHD滤波器的圆周SAR运动目标跟踪方法，本发明涉及涉及SAR运动目标跟踪方法。本发明的目的是为了解决现有方法进行运动目标跟踪准确率低的问题。过程为：一：基于DPCA‑CFAR方法对运动目标进行初步检测，得到运动目标的观测值；二：建立运动目标的状态向量和量测向量；三：建立基于CSAR系统的运动目标状态方程和量测方程；四：高斯分量标记值初始化；五：基于运动目标的状态方程和量测方程，生成自适应新生目标强度，并为新生目标分配新的高斯标记值；六：基于五进行GMPHD递推；七：基于六进行运动目标状态估计与航迹提取，完成SAR运动目标跟踪。本发明用于微波遥感技术和雷达数据处理领域。

技术领域

本发明涉及微波遥感技术和雷达数据处理领域，尤其涉及SAR运动目标跟踪方法。

背景技术

圆周合成孔径雷达(CircularSynthetic Aperture Radar，CSAR)作为一种对地高分辨率成像工作模式，兼具长时间观测以及获得目标360°全向信息的优势，能够实现对感兴趣区域或目标的持续观测。通过连续多帧SAR成像获取多帧图像序列，有效扩展时间维信息，使得SAR系统具有更强的动态信息获取能力，将SAR成像技术与目标跟踪技术相结合，从而精确获取运动目标的位置、速度及运动趋势等运动参数信息。不仅能有效克服红外/可见光传感器易受天气条件和战场环境影响的弱点，借助云雾天气保护自身不受敌方攻击，也能克服常规SAR系统动目标检测跟踪难等缺点。

在SAR成像场景中运动目标通常为多目标，杂波抑制和恒虚警检测后剩余大量杂波，尤其在城市区域杂波背景较强。针对高杂波背景下多目标跟踪问题，传统的目标关联算法需要花费大量计算以解决数据关联问题，且高虚警率导致虚假航迹数量增加以及航迹跟踪错误，因此基于关联的多目标跟踪方法在计算效率和跟踪性能上都无法满足实际需求。受成像方法的影响，动目标在SAR图像上发生方位向偏移和散焦。由于雷达平台为圆周轨迹，目标的径向速度不断变化，动目标的图上偏移会更加复杂。因此需要研究适用于CSAR系统的多目标跟踪模型和跟踪方法。

高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)滤波器通过迭代估计各时刻多目标状态随机有限集的一阶矩信息，作为贝叶斯滤波的次优解，不但避免了复杂的数据关联问题，同时在贝叶斯框架下解决了集值积分难解问题，具有理想的贝叶斯意义和近似效果。然而传统GMPHD滤波器中新生目标的强度函数必须是已知的，缺少实质上的新生目标检测功能。新生目标的检测或航迹的起始是多目标跟踪系统必要和重要的组成部分。而且该方法只能输出目标数信息和目标状态信息，不能提供系统独立航迹信息，在工程应用中有一定的局限性；综上导致运动目标跟踪准确率低。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有方法进行运动目标跟踪准确率低的问题，而提出基于GMPHD滤波器的圆周SAR运动目标跟踪方法。

基于GMPHD滤波器的圆周SAR运动目标跟踪方法具体过程为：

步骤一：基于DPCA-CFAR方法对运动目标进行初步检测，得到运动目标的观测值；

步骤二：根据步骤一得到的运动目标观测值，建立运动目标的状态向量和量测向量；

步骤三：基于运动目标的状态向量和量测向量，建立基于CSAR系统的运动目标状态方程和量测方程；

步骤四：高斯分量标记值初始化；

步骤五：基于运动目标的状态方程和量测方程，生成自适应新生目标强度，并为新生目标分配新的高斯标记值；

步骤六：基于步骤五的自适应新生目标强度和新生目标的高斯标记值，进行GMPHD递推；

GMPHD递推过程包括PHD预测，PHD更新、高斯项的修剪和融合；

步骤七：基于步骤六进行运动目标状态估计与航迹提取，完成SAR运动目标跟踪。