[发明专利]基于期望最大迭代算法的雷达多目标联合检测及跟踪方法

说明书

本发明公开了一种基于期望最大迭代算法的雷达多目标联合检测及跟踪方法，主要解决现有技术在多目标多路径联合检测及跟踪问题中计算复杂、检测性能低下等问题。本发明的步骤为：(1)对目标存在状态和运动状态初始化；(2)对量测数据进行预处理；(3)计算目标存在状态的概率；(4)计算当前迭代时待检测及跟踪的目标与跟踪目标的量测路径、量测数据中的量值之间的关联概率；(5)计算目标运动状态及其协方差矩阵；(6)判断迭代误差的值；(7)输出目标运动状态及目标存在状态。本发明能降低计算复杂度，提高在复杂目标运动场景下的目标检测概率和目标存在状态未知情况下的目标跟踪精度。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，更进一步涉及雷达目标检测技术领域中的一种基于期望最大迭代算法的雷达多目标联合检测及跟踪方法。本发明可用于雷达回波信号图像中多个目标进行联合检测及跟踪。

背景技术

多径环境下雷达多目标联合检测及跟踪是拓宽联合检测及跟踪范围的一个重要方向，在海上侦察、缉毒、交通管制等领域有着重要的作用。由于天波超视距雷达OTHR(OverThe Horizon Radar)中的多径传播现象、多基地配置的目标群的多次延迟回波以及高分辨率雷达的目标扩展特性等原因，雷达每次扫描一个目标可能产生多个量测值，且目标的数量是未知的，所以如何对每个目标产生的多个量测值进行处理，实现联合检测及跟踪是目前雷达领域面临的挑战。

B K Habtemariam，R Tharmarasa，T Thayaparan，M Mallick，and T Kirubarajan在其发表的论文“A Multiple-Detection Joint Probabilistic Data AssociationFilter”(IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2013，7(3):461-471)中提出了一种基于多检测概率数据互联滤波器MD-PDAF(Multiple Detection JointProbabilistic Data Association Filter)算法的雷达多目标联合检测及跟踪方法。该方法用组合关联事件处理单个目标产生多个量测的概率，通过多目标多路径的联合检测跟踪MTMP-JDT(joint detection and tracking of multitarget and multipath)，检测在杂波和漏检情况下每次扫描的多个目标。该算法计算了观测数据与每个目标之间的关联概率，且认为所有有效回波都可能源于每个特定目标，只是它们源于特定目标的概率不同。该方法能够处理每次扫描单个目标产生的多个量测，且不需要任何关于目标和杂波的先验信息，但是，该方法仍然存在的不足之处是，MD-PDAF计算观测数据与每个目标之间的关联概率，当目标和量测数目增多时，需要处理大量组合关联事件，算法的计算量将过于复杂，在实际情况中应用时计算耗时久，耗费大量时间和精力。

西安电子科技大学在其申请的专利文献“多雷达系统中目标检测跟踪联合处理方法”(专利申请号：CN201610817863.7，申请公布号：CN106526584A)中公开了一种多雷达系统中目标检测跟踪联合处理方法。该方法建立目标的运动模型以及多雷达系统对目标的量测模型，采用贝叶斯检测器，根据从跟踪器反馈得到目标的跟踪状态，设置恒虚警检测门限，在波门内平均虚警率恒定的前提下，提升目标的平均检测概率和系统的跟踪性能。但是，该方法仍然存在的不足之处是，在复杂环境下目标存在状态和目标跟踪状态之间会存在耦合，导致雷达处理数据时直接给出目标存在状态或目标运动状态存在会带来性能损失，影响多雷达系统中目标检测跟踪结果的准确性。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种基于期望最大迭代算法的雷达多目标联合检测及跟踪方法，旨在解决在目标运动状态复杂多变、高杂波率、低信噪比环境下多目标检测及跟踪问题，联合估计目标存在状态和目标运动状态，实现多目标的联合检测及跟踪。