[发明专利]一种基于多维信息约束的点迹筛选方法

摘要

一种基于多维信息约束的点迹筛选方法，本发明涉及基于多维信息约束的点迹筛选方法。本发明为了解决杂波环境下目标跟踪器输入点迹中虚假点迹占比过高的问题。本发明通过对典型运动目标进行建模分析，提出一种综合利用点迹运动信息、信噪比信息对所有点迹进行多维约束筛选的方法。本发明方法可给出点迹类型评定，剔除被判别为杂波与干扰的点迹，输出被判别为疑似目标或确认目标的点迹。从源头上改善目标跟踪处理器的输入数据质量，提升目标跟踪准确性和可信度。本发明主要包括一、点迹单元格划分；二、搜索后续帧候选点迹；三、计算点迹离散度与归一化信噪比；四、对点迹进行质量判定并筛选。本发明用于雷达目标跟踪领域。

主权项

一种基于多维信息约束的点迹筛选方法，其特征在于：所述基于多维信息约束的点迹筛选方法包括以下步骤：步骤一：对雷达监测区域进行单元格离散化，得到候选点迹的搜索范围；步骤二：取第k帧点迹中第j个点迹pk,j所在单元格的编号Dm,n；步骤三：按照候选点迹的搜索范围在第k+1帧中选出候选点迹集合{pk+1,i}，i为候选点迹的点迹号；步骤四：分别计算点迹pk,j与第k+1帧候选点迹集合{pk+1,i}中每个点迹的统计距离d(pk,j,pk+1,i)，得到统计距离集合{d(pk,j,pk+1,i)}；步骤五：搜索统计距离集合{d(pk,j,pk+1,i)}中的最小值dk,k+1，并记录与dk,k+1对应的点迹pk+1,m，其中m为第k+1帧点迹序号；dk,k+1＝min[d(pk,j,pk+1,m)]步骤六：用pk+1,m替代pk,j后，执行步骤二至步骤五，得到dk+1,k+2和pk+2,m；用pk+2,m替代pk+1,m后，执行步骤二至步骤五，得到dk+2,k+3和pk+3,m；用pk+3,m替代pk+2,m后，执行步骤二至步骤五，得到dk+3,k+4和pk+4,m；步骤七：计算数组{dmin}＝[dk,k+1,dk+1,k+2,dk+2,k+3,dk+3,k+4]的标准差std[{dmin}]，记为帧间距离散度；步骤八：计算点迹pk,j在第k帧所有点迹集合{Pk}中的归一化信噪比SNRnorm(pk,j)；步骤九：采用帧间距离散度和点迹归一化信噪比为约束条件对点迹pk,j进行质量判断；步骤十：用j+1替代j，直至完成第k帧所有点迹的质量判断；步骤十一：用k+1替代k，直至完成所有帧的质量判断。