[发明专利]一种基于直方图概率多假设跟踪的微多普勒曲线提取方法

权利要求书

1.一种基于直方图概率多假设跟踪的微多普勒曲线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据已知的微多普勒曲线的时频图建立目标分量的传感器模型；

步骤2，将微多普勒时频图看作平稳随机过程的观测直方图，计算强度模型；

步骤3，计算目标分量单元概率和微多普勒时频图的整体分辨单元概率；

步骤4，根据目标分量的传感器模型和微多普勒时频图的整体分辨单元概率，计算微多普勒时频图的预期测量值；

步骤5，根据目标分量单元概率和目标分量的参数模型计算单元质心；

步骤6，根据单元质心计算合成向量和相应的合成协方差矩阵，以及混合过程协方差矩阵；

步骤7，确定更新的混合概率系数；

步骤8，通过递归的卡尔曼滤波估计状态，得到目标分量的估计结果；

步骤9，重复步骤3-8直到收敛；

步骤10，根据更新的混合概率系数，计算信号强度估计值。

2.根据权利要求1所述的基于直方图概率多假设跟踪的微多普勒曲线提取方法，其特征在于，步骤1具体为：

假设传感器图像被收集在NX×NY个分辨单元的矩形网格上，i为X方向上的单元索引，j为Y方向上的单元索引；

假设表示第k帧的第(i,j)个分辨单元的回波信号强度，其中包含M个目标分量，则对于点散射体形式的目标分量的传感器模型为

其中，为第k帧的第m个目标分量在X方向上的正弦曲线的离散时间变量序列，m＝1,2,...,M；为第k帧的第m个目标分量在Y方向上的微多普勒曲线的频率；为第k帧的第m个目标分量的信号强度；为点扩散函数；为传感器测量噪声；∑表示求和操作。

3.根据权利要求2所述的基于直方图概率多假设跟踪的微多普勒曲线提取方法，其特征在于，步骤2具体为：

令表示第k帧的第m个目标分量的状态参数，将微多普勒时频图看作平稳随机过程的观测直方图，按照以下公式计算第k帧的连续空间密度的强度模型，

其中，M为目标分量的个数；表示第k帧的第m个目标分量的状态参数；表示第k帧杂波的混合概率系数；表示第k帧的第m个目标分量的混合概率系数；满足G₀(τ)为杂波的参数模型；为第k帧的第m个目标分量的参数模型，即目标分量对分辨单元的信号强度贡献。

4.根据权利要求3所述的基于直方图概率多假设跟踪的微多普勒曲线提取方法，其特征在于，步骤3包含以下子步骤：

子步骤3a，按照以下公式计算目标分量单元概率：

其中，为第k帧的第m个目标分量落在第(i,j)个分辨单元上的概率；

子步骤3b，按照以下公式计算微多普勒时频图的整体分辨单元概率

其中，表示微多普勒时频图的整体分辨单元概率；表示杂波落在第(i,j)个分辨单元上的概率，其值为G₀(τ)在该单元的积分。

5.根据权利要求4所述的基于直方图概率多假设跟踪的微多普勒曲线提取方法，其特征在于，步骤4具体为：

按照以下公式计算微多普勒时频图的预期测量值，

其中，表示第k帧的第(i,j)个分辨单元的预期测量值；O是所有观察到的分辨单元的集合，是所有不可观察的分辨单元的集合，S是O和的集合；||Z_k||为第k帧的微多普勒时频图测量函数的L1范数，令

6.根据权利要求5所述的基于直方图概率多假设跟踪的微多普勒曲线提取方法，其特征在于，步骤5具体为：

按照以下公式计算第k帧的第m个目标分量在第(i,j)个分辨单元上的单元质心