[发明专利]一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法

权利要求书

1.一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，包括：

S1、数据采集：采用二发四收超宽带雷达对墙后隐蔽目标进行单视角扫描，接收天线对反射信号进行接收；

S2、对步骤S1接收到的信号进行成像：对接收到的信号采用后向投影算法进行聚焦成像；

S3、对步骤S2得到的成像结果进行预处理，采用能量相干因子算法抑制栅瓣，然后采用高斯滤波算法平滑成像结果；

S4、根据步骤S3处理后的成像结果，当目标首次出现时，采用目视标注的方法框选目标区域，针对穿墙雷达目标响应为点扩散函数的特性，利用目标区域的能量分布特征和边缘特征联合表示目标特征，并基于岭回归算法建立目标模板；

针对穿墙雷达目标的尺度随距离变化而显著变化的特点，建立一方位向变化大但距离向变化小的尺度池S；

S5、根据尺度池选取候选区域，对每一尺度候选区域提取目标特征构成候选区模板；

S6、利用基于相关滤波的跟踪算法，建立候选区模板和目标模板之间的关系，进行目标跟踪并估计目标区域尺度。

2.根据权利要求1所述的一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，目标区域的能量分布特征具体为：

将目标区域像素值统一到0-1之间作为目标区域的能量分布特征：

其中，pix(i,j)为目标区域内坐标(i,j)的像素值，max(pix)为目标区域内像素值的最大值。

3.根据权利要求2所述的一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，目标区域的边缘特征具体为采用梯度方向直方图进行计算得到。

4.根据权利要求3所述的一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，建立目标模板的过程为：

将目标区域投影到核空间并建立分类函数其中，上标T表示转置，c_i为c的一行，c为步骤S4所述的目标特征，w为参数；

采用的线性组合表示参数w，目标模板表示为m表示循环移位数，a_i为a＝(K+λI)^-1u的第i行，u为回归目标，I为单位矩阵，K表示的内积，λ为控制过拟合的正则化参数。

5.根据权利要求4所述的一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，目标模板与候选区模板构成如下响应：

z为候选区模板，κ(c_i,z)表示c_i与z做核内积。

6.根据权利要求5所述的一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，不同尺度大小的候选区域构成的候选区模板分别与目标模板作响应，将响应做傅里叶逆变换到空间域，最大响应位置视为目标的运动位置。

7.根据权利要求6所述的一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，在各帧跟踪到目标后，还包括对目标模板进行更新；更新表达式为：

Model_k＝θModel_now+(1-θ)Model_k-1

Model＝[a^T,c^T]^T

其中，Model_k-1为第k-1帧更新后的目标模板，Model_k为第k帧更新后的目标模板，Model_now为第k帧目标已被跟踪后，由以目标位置为中心，最优尺度为区域大小提取出的目标区域特征创建的目标模板；上标T表示转置，θ表示学习率。

8.根据权利要求7所述的一种适用于低信噪比环境下的墙后隐蔽目标跟踪方法，其特征在于，步骤S4中的尺度池S具体包括：

方位向尺度池为：

[1,1.05,1.1,1.15]

距离向尺度池为：

[1,1.02,1.04,1.06]。