[发明专利]一种基于信息积累的弱目标检测前跟踪方法

权利要求书

1.一种基于信息积累的弱目标检测前跟踪方法，其特征在于，所述弱目标检测前跟踪方法是基于递推贝叶斯原理，按照以下步骤来实现：

第一步：将目标状态空间离散化，设置目标状态空间的离散化网格；

第二步：初始化目标状态在各个离散格点的概率取值；

第三步：第k帧数据到来时，若k＝1，设置初始化信息传递矩阵；若k≠1，设置从上的第k-1帧到当前帧第k帧的信息传递矩阵；

第四步：若k＝1，根据第二步中的初始化目标状态分布以及第三步中的初始化信息传递矩阵预测第1帧的目标状态分布；若k≠1，则根据第五步计算得到的第k-1帧的目标状态分布以及第三步中的从上的第k-1帧，到当前帧第k帧的信息传递矩阵来预测第k帧的目标状态分布；

第五步：根据第k帧的观测数据和第四步得到的目标状态分布的预测结果更新计算最终第k帧的目标状态分布；

第六步：根据第五步得到的目标状态分布计算信息熵；

第七步：选定阈值对第六步得到的信息熵进行门限判决得到目标检测结果；具体是若判断当前第k帧存在目标，则根据第五步得到的目标状态的分布，利用最大后验估计准则来估计目标状态；

第八步：依次类推处理，在第k+1帧的数据到来时，重复第四步至第七步的方法进行处理；

第九步：输出目标的检测和状态估计结果。

2.根据权利要求1所述基于信息积累的弱目标检测前跟踪方法，其特征在于，所述第一步将连续的目标状态空间离散化为网格点，目标状态转移服从一阶马尔科夫过程，目标状态从当前格点向其他格点的转移概率由第三步中设置的信息传递矩阵来确定，通过信息传递矩阵实现多帧观测数据之间的信息积累。

3.根据权利要求1所述基于信息积累的弱目标检测前跟踪方法，其特征在于，所述将连续的目标状态空间离散化为网格点，将回波信号经过常规的匹配滤波和相参积累处理之后得到的具有I个距离单元，J个多普勒单元的距离多普勒网格进行离散化，目标状态x_k在如下笛卡尔积中取值，

x_k∈{0,1,…,I-1}×{0,1,…,J-1}

当目标状态取值为(i,j)时，对应的位置为第i个距离单元，第j个多普勒单元。

4.根据权利要求1所述基于信息积累的弱目标检测前跟踪方法，其特征在于，所述步骤二的初始化目标状态在各个离散格点的概率取值具体为将初始化目标状态为均匀分布，即在各个格点的概率是相同的，概率为1/IJ。

5.根据权利要求1所述基于信息积累的弱目标检测前跟踪方法，其特征在于，所述目标状态转移过程服从一阶马尔科夫过程，信息传递矩阵T_k-1中的元素表示目标k-1时刻处于(m,n)状态，k时刻转移到状态(i,j)的概率，满足

根据信息传递矩阵进行预测，预测过程得到第k帧的目标状态预测分布p(x_k|z_1:k-1)，

其中符号x^i,j＝(i,j)表示目标状态格点，表示目标出现在x^i,j格点的取值概率。

6.根据权利要求1所述基于信息积累的弱目标检测前跟踪方法，其特征在于，所述步骤六根据目标状态分布，按照信息熵的计算公式计算熵值H_k，

根据H_k进行目标检测，如果H_kH_thr,判定目标存在，目标状态

如果H_k≥H_thr，判定目标不存在。