[发明专利]基于三帧积累速度筛选DP-TBD的动目标检测与跟踪方法

说明书

本发明属于雷达技术领域，公开了一种基于三帧积累速度筛选动态规划的检测前跟踪的动目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：对雷达波束扫描过程中每一个波位上的回波进行检测，采用第一级恒虚警检测门限对雷达回波信号进行抑制，将不大于第一级恒虚警检测门限的雷达回波信号作为杂波和噪声抑制掉；采用三帧积累速度筛选动态规划‑检测前跟踪算法对大于第一级恒虚警检测门限的雷达回波信号进行处理，回溯得到所有航迹；从回溯得到所有航迹中剔除虚假航迹，得到目标航迹；该方法通过三帧积累取得目标可能的速度状态，在性能损失很小的情况下，大大减少了计算量，且在一定条件下能减小虚警率，能在低SNR下实现多目标跟踪，适用范围广。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种基于三帧积累速度筛选动态规划的检测前跟踪(Dynamic Programming Based on Track Before Detect Algorithm，DP-TBD)的动目标检测与跟踪方法，用于低信噪比下信号检测和跟踪。

背景技术

检测前跟踪方法的研究最早可追溯到二十世纪六七十年代，主要应用于光学、红外领域的弱小目标检测与跟踪，后来逐步在雷达领域引起重视。近几十年来，检测前跟踪技术在国内外受到广泛关注，公开发表了许多文献和研究成果。其中，DP-TBD由于其综合性能最佳，算法评价体系完善，获得了广泛关注。

1985年，Barniv首先提出了DP-TBD方法，用于对弱小目标的检测和跟踪，并进行了仿真和性能分析，但其系统模型仅仅适用于光学模型。1990年，Kramer等人首次提出了针对机载雷达的DP-TBD方法，通过动态规划在距离、角度和多普勒单元中选择最优航迹，但在高重频下机载雷达系统出现的距离模糊会导致算法性能下降。1993年，Arnold对DP-TBD方法进行了改进，使用了似然比作值函数，吸引了一些学者开始对直接影响DP-TBD性能的值函数进行研究。1996年，Tonissen等人提出了一种引入目标速度信息的DP-TBD方法，其目标状态集中包含位置信息、速度信息，状态转移集由给定速度确定，同时给出了在高斯背景下目标检测概率和虚警概率公式，并详细分析了目标检测和跟踪性能，但只适用于匀速运动目标或弱动目标。2002年，Wallace提出了一种改进Viterbi的DP-TBD方法，该方法在距离-多普勒平面积累，并对可能出现的多普勒模糊进行了处理，但该方法只考虑了弱动目标。2005年，Buzzi提出了一种针对机载雷达弱小目标检测DP-TBD方法，该方法通过在方位-距离-多普勒域上对回波数据进行多帧积累，提高了弱小目标检测性能。2007年，Buzzi首次提出了基于DP-TBD的多目标检测跟踪方法，并在次年提出了假设目标互不干扰的多目标DP-TBD方法，该方法假设目标航迹是相互独立的，因此，当目标航迹出现交叉，相互临近时，假设不成立，检测性能会下降。2010年，Orlando针对机载雷达提出了基于GLRT和ad hoc处理的DP-TBD方法，并推导了两种特定的检测器，该方法能有效地检测弱小目标并判别目标起始航迹。同年，Buzzi又在机载雷达下提出了一种基于恒虚警处理(CFAR)的单目标DP-TBD算法。

虽然国内对检测前跟踪方法的研究起步较晚，但对DP-TBD也进行了广泛研究。2003年，强勇对两类值函数进行了研究，用通用的递推关系式统一了两种DP-TBD方法。2004年，顾文彬研究了现有DP-TBD方法应用在雷达系统下的缺陷，提出了一种双门限判别DP-TBD方法，用于解决低信噪比下目标周围能量扩散问题。2006年，曲长文提出了一种适用于多目标DP-TBD方法，用于解决传统TBD方法下在目标数量未知时虚警率较高的问题。2009年，易伟等人对DP-TBD中值函数多帧积累导致航迹扩散问题进行了研究，提出了一种新的DP-TBD解决方案。2011年，罗小云提出了一种将相参积累和DP-TBD结合的方法，通过在雷达信号处理阶段作脉冲积累以提高信噪比，再经过门限处理去除明显杂波点减少了后续的计算量。