[发明专利]一种尺度自适应的穿墙成像雷达目标跟踪方法

说明书

本发明公开了一种尺度自适应的穿墙成像雷达目标跟踪方法,涉及穿墙雷达技术，特别涉及穿墙雷达的目标跟踪技术。该方法采用时域反投影成像方法，快速得到较高质量的雷达图像；基于CF加权处理的图像增强算法可抑制旁瓣与噪声，提高图像信噪比；采用双轴投影算法获取目标区域后，基于均值漂移的跟踪算法能有效地应对随机性较强的人体目标跟踪；基于图像矩的目标尺度与角度估计方法可以准确计算目标图像尺度与角度，可提高跟踪精度与鲁棒性。本发明具有实时性好，适应性强，跟踪鲁棒性高的优势。

技术领域

本发明涉及穿墙雷达技术，特别涉及穿墙雷达的目标跟踪技术。

背景技术

在陆军和特种作战、反恐营救等领域，需要对隐蔽在建筑等障碍物后的人体目标进行准确实时的检测定位跟踪，为制定安全高效的作战策略或者营救方案提供支持。穿墙成像雷达是一种应用广泛的建筑物透视探测装备，具有测距精度高、穿透能力强、分辨能力高等优点。与传统雷达不同，穿墙成像雷达工作于复杂电磁环境，墙体折射相位畸变、封闭空间多径传播和目标随机运动等都会对目标检测跟踪产生较大影响，隐蔽人体目标稳健跟踪是一项国际难题。

对于穿墙成像雷达隐蔽目标检测跟踪的研究，国内外研究机构已提出诸多解决方法。文献“A new measurement method for through-the-wall detection and trackingof moving targets.Measurement,vol.46,pp.1834-1848,2013.”采用了一种较为简单的成像跟踪方法，即先用一个合适门限过滤掉各帧图像的杂波和噪声，然后提取图像中相对较大的极大值点作为检测结果，最后采用最近邻域关联法的跟踪策略仿真实现了穿墙隐蔽目标跟踪。文献“Multiple extended target tracking for through-wall radars,vol.53,pp.6482–6494,2015.”则采用序列统计恒虚警检测器和联合概率数据关联算法仿真实现了扩展目标的跟踪。然而，以上方法只适用于大孔径穿墙成像雷达，随着对便携性能的需求，小孔径穿墙成像雷达已成为现代穿墙雷达发展的趋势。当雷达孔径受限时，目标图像尺度与角度变化较大，现有的检测跟踪方法性能急剧下降。从公开发表的文献资料来看，目前还没有针对小孔径穿墙成像雷达图像中形状多变的目标进行跟踪的方法。因此，研究一种快速尺度自适应的人体目标跟踪算法具有重要的实际应用价值。

发明内容

本发明所要解决的技术问题：提供一种切实可行的，实时性好的，适用于穿墙成像雷达的人体目标跟踪方法。

本发明所采用的技术方案为：一种尺度自适应的穿墙成像雷达目标跟踪方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：穿墙雷达利用M个发射天线、N个接收天线的天线阵列对一层墙体后运动目标进行探测，天线阵列贴墙放置；墙体厚度为d_w，介电常数为ε；首先采用一次对消器滤除静止杂波，然后采用时域反投影方法获得当前探测场景图像I(x,y)；

步骤2：根据像素点处各通道的能量大小计算相干因子(coherence factor,CF)，对步骤1得到的图像I(x,y)进行相干因子加权，经过相干因子加权后的序列图像表示为{I_k(x)},k＝1,2,...,N_f，N_f为序列图像总数；随后将图像归一化进行下一步处理；

步骤3：确定目标区域

步骤3-1：利用膨胀操作确定第一帧图像的局部极大值，仅保留幅值高于噪声门限的极大值点；

步骤3-2：以其中一个极大值点为中心，以理论分辨率为边界,将边界内图像向x轴和y轴投影；

步骤3-3：以极大值点投影到x轴的点为中心，向x轴正、负方向进行搜索直到x轴上的投影值小于设定的阈值，搜索停止点之间的区域为目标x轴区域；