杭州電子科技大學(xué)通信信息傳輸與融合技術(shù)國防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 陳國全 郭云飛 鄭曉峰

快速極坐標(biāo)霍夫變換檢測(cè)前跟蹤算法

杭州電子科技大學(xué)通信信息傳輸與融合技術(shù)國防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 陳國全 郭云飛 鄭曉峰

針對(duì)弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤問題，本文提出一種快速極坐標(biāo)霍夫變換算法。該方法利用目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度先驗(yàn)信息和雷達(dá)回波幀序號(hào)信息，對(duì)相鄰兩幀內(nèi)滿足目標(biāo)特性的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，再利用極坐標(biāo)霍夫變換進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。通過與傳統(tǒng)霍夫變換方法的仿真比較，驗(yàn)證了本文所提方法的性能優(yōu)勢(shì)。

弱目標(biāo)；檢測(cè)前跟蹤；極坐標(biāo)霍夫變換；快速算法

0 引言

檢測(cè)前跟蹤(Track-Before-Detect,TBD)技術(shù)是一種低信噪比下聯(lián)合檢測(cè)和跟蹤的有效技術(shù)。該技術(shù)對(duì)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)設(shè)定較低門限甚至不設(shè)門限，通過多幀積累提高目標(biāo)檢測(cè)性能?；诨舴蜃儞Q的TBD技術(shù)由于良好的檢測(cè)性能，受到該領(lǐng)域廣大學(xué)者和工程人員的歡迎。霍夫變換首先被應(yīng)用于圖像處理應(yīng)用中[3]，是檢測(cè)直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的一種有效方法。B.D.Carlson等人將Hough變換應(yīng)用于搜索雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)中[1]。Moyer等人針對(duì)強(qiáng)雜波背景下，提出一種基于多維Hough變換的弱目標(biāo)TBD算法[4]。該方法對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)分別做兩維Hough變換，在強(qiáng)雜波環(huán)境下直線運(yùn)動(dòng)的多目標(biāo)檢測(cè)具有較好的魯棒性。魏蘭玲等提出一種利用幀序號(hào)限制最小點(diǎn)集選取的改進(jìn)隨機(jī)Hough變換方法[5]。上述方法在處理雷達(dá)極坐標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)需要首先將搜索雷達(dá)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行極坐標(biāo)-笛卡爾坐標(biāo)變換，才能進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。由于坐標(biāo)變換中的轉(zhuǎn)換誤差，降低了目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤性能。為此，I.Garvanov,C. Kabakchiev等人提出了一種極坐標(biāo)Hough變換(Polar Hough Transform,PHT)方法[2]，可有效降低直角坐標(biāo)系Hough變換引入的轉(zhuǎn)換誤差。然而，極坐標(biāo)Hough變換也是基于一對(duì)多映射，計(jì)算量大，實(shí)時(shí)性能較差。

本文針對(duì)雷達(dá)弱目標(biāo)檢測(cè)跟蹤問題，提出一種基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性的快速極坐標(biāo)Hough變換方法（Fast Polar Hough Transform,FPHT)。該方法利用目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度先驗(yàn)信息和雷達(dá)回波幀序號(hào)信息，對(duì)相鄰兩幀內(nèi)滿足目標(biāo)特性的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，再利用極坐標(biāo)霍夫變換進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。本文結(jié)構(gòu)如下，第一部分介紹了FPHT的算法流程，第二部分仿真驗(yàn)證了FPHT和PHT在檢測(cè)性能和時(shí)間上的優(yōu)缺點(diǎn)。第三部分對(duì)本文做一下總結(jié)。

1 FPHT算法流程

快速極坐標(biāo)Hough變換TBD方法，其基本思想是在極坐標(biāo)系下，利用目標(biāo)在相鄰兩幀數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)相關(guān)性，建立跟蹤門，剔除大量的無效點(diǎn)集組合，從而提高霍夫變換的實(shí)時(shí)性能。我們將相鄰兩幀雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，在組合中選取滿足速度約束的點(diǎn)集進(jìn)行存儲(chǔ)，通過組合點(diǎn)集采用隨機(jī)Hough變換[6,7]計(jì)算參數(shù)的方法計(jì)算，在參數(shù)空間對(duì)應(yīng)量化單元格進(jìn)行投票選擇，這種方法不需要跟標(biāo)準(zhǔn)極坐標(biāo)Hough一樣對(duì)所有角度進(jìn)行遍歷求解，通過運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度約束大大減少了無效點(diǎn)集的選取，這樣可以減少了算法的運(yùn)行時(shí)間，有利于Hough參數(shù)平面中正確目標(biāo)參數(shù)峰值積累。

FPHT詳細(xì)的算法步驟如下所示：

假設(shè)第K幀雷達(dá)回波數(shù)據(jù)量測(cè)集合為：

步驟1、首先對(duì)雷達(dá)提供的每一幀回波數(shù)據(jù)做第一門限處理，將所有超過第一門限的雷達(dá)回波按照目標(biāo)所在的幀序號(hào)存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)矩陣表示第k幀超過第一門限的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)集合，表示第k幀回波量測(cè)數(shù)據(jù)中第j個(gè)超過門限數(shù)據(jù)的徑向距離和方位角，表示第k幀回波數(shù)據(jù)在位置的信號(hào)幅值信息，代表第一門限值。lk這表示第k幀共計(jì)超過第一門限數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

步驟2、接著根據(jù)幀序號(hào)，枚舉組合相鄰兩幀雷達(dá)數(shù)據(jù)中的點(diǎn)集，若組合點(diǎn)集滿足公式（1）則其存儲(chǔ)在矩陣PHT中，即當(dāng)選取點(diǎn)集滿足下式：

2 仿真分析

為了驗(yàn)證FPHT算法有效性，分別采用了PHT和FPHT算法對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析。模擬仿真了雷達(dá)數(shù)據(jù)的目標(biāo)信息如下：雷達(dá)掃描周期T=30s，目標(biāo)速度范圍為50~200m/s，雷達(dá)共計(jì)接受回波幀數(shù)K=60。

圖1 所有幀雷達(dá)回波數(shù)據(jù)

圖2 PHT檢測(cè)跟蹤結(jié)果

圖3 FPHT檢測(cè)跟蹤結(jié)果

通過對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證可以發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)-PHT算法在圖3(a)參數(shù)空間積累形成了多個(gè)明顯峰值，在航跡回溯中，圖3(b)成功檢測(cè)出了三條目標(biāo)軌跡，而PHT算法由于沒有運(yùn)用目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行預(yù)處理只是對(duì)每個(gè)點(diǎn)做Hough變化，則在圖2(a)導(dǎo)致雜波在參數(shù)空間形成的峰值比目標(biāo)形成的峰值高，所以出現(xiàn)了漏檢的情況，則在圖2(b)中檢測(cè)出一個(gè)目標(biāo)。本文通過500次蒙特卡羅仿真，得到PHT平均運(yùn)行算法為0.5231，F(xiàn)PHT平均運(yùn)行算法為0.4983。所以本文所提出的方法還是較PHT算法在運(yùn)行時(shí)間上有所改善。通過多次仿真分析得到性能對(duì)比圖如表1所示。

表1 兩種算法性能對(duì)比圖

3 結(jié)論

針對(duì)雷達(dá)弱目標(biāo)檢測(cè)跟蹤問題，本文提出一種基于快速極坐標(biāo)霍夫變換的檢測(cè)前跟蹤算法。該算法利用相鄰幀的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)相關(guān)性，建立跟蹤門，所有落入跟蹤門的測(cè)量數(shù)據(jù)組合進(jìn)行極坐標(biāo)霍夫變換，從而檢測(cè)出目標(biāo)信息。與傳統(tǒng)極坐標(biāo)霍夫變換相比，測(cè)量數(shù)據(jù)組合數(shù)大幅下降，實(shí)時(shí)性得到有效改善。

[1]Carlson B D,Evans E D,Wilson S L．Search radar detection and track with the Hough transform． detection statistics[J]．Aerospace & Electronic Systems IEEE Transactions on,1994,30(1):105-115．

[2]Chr Kabakchiev,I Garvanov．Radar Detect and Track Determination with a Transform Analogous to the Hough Transform[J]．IRS,2006:121-124．

[3]王國宏,孔敏,何友．Hough變換及其在信息處理中的應(yīng)用[M]．兵器工業(yè)出版社,2005．

[4]Moyer L．R．,Spak J．,Lamanna P．A Multi-Dimensional Hough Transform Based Track-Before-Detect Technique for Detecting Weak Targets in Strong Clutter Backgrounds[J]．IEEE transactions on aerospace and electronic systems,2011,47(4):3062-3068．

[5]魏蘭玲．基于隨機(jī)霍夫變換的微弱目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D]．成都:電子科技大學(xué),2011．

[6]Xu L,Oja E,Kulttenen P．A new curve detection method: randomized Hough Transform[J]．Pattern Recognition Letters,1990,11(5): 331-338．

[7]Gao C,Deng X,Shi C．Detection of Dim Maneuvering Target Ased on Randomized Hough Transform[J]．Procedia Engineering,2012(29): 808-813．

陳國全，男，杭州電子科技大學(xué)碩士在讀, 研究方向：雷達(dá)數(shù)據(jù)處理。

郭云飛（1978-），男，博士，杭州電子科技大學(xué)副教授，研究領(lǐng)域包括目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤與非線性濾波。

鄭曉楓（1989-），男，杭州電子科技大學(xué)碩士在讀，研究方向：雷達(dá)數(shù)據(jù)處理。