夏永紅，張 寧，匡華星，張玉濤

（中國船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所，南京211153）

0 引 言

目標(biāo)檢測(cè)跟蹤是警戒監(jiān)視雷達(dá)最基本的任務(wù)之一。經(jīng)典的雷達(dá)檢測(cè)跟蹤處理過程為經(jīng)檢測(cè)器和點(diǎn)跡提取器處理后形成點(diǎn)跡進(jìn)行航跡起始與跟蹤。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的日趨復(fù)雜，敵方目標(biāo)總是在有源／無源干擾或地海雜波掩護(hù)下進(jìn)行突防。復(fù)雜的背景環(huán)境造成雷達(dá)檢測(cè)器過門限回波數(shù)量急劇增加，點(diǎn)跡提取器輸出大量虛假點(diǎn)跡，從而導(dǎo)致航跡起始和跟蹤時(shí)形成數(shù)量不可控的虛假目標(biāo)。大量虛假目標(biāo)的存在使得雷達(dá)系統(tǒng)既無法有效甄別和提取真實(shí)目標(biāo)參數(shù)信息，及時(shí)對(duì)敵目標(biāo)做出相應(yīng)威脅等級(jí)判別，又耗費(fèi)系統(tǒng)探測(cè)時(shí)間資源，造成任務(wù)量和處理量過載。為了控制虛警數(shù)量，最直接的方法即是提高檢測(cè)器檢測(cè)門限，但目標(biāo)檢測(cè)概率隨之降低，造成目標(biāo)漏檢。

檢測(cè)前跟蹤（Track?Before?Detect， TBD）技術(shù)利用空間中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的規(guī)律性和連續(xù)性，按照可能的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡在周期間進(jìn)行預(yù)先跟蹤處理，并通過定義搜索軌跡指標(biāo)函數(shù)對(duì)連續(xù)多周期數(shù)據(jù)的聯(lián)合處理結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)判決，同時(shí)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)與航跡提取。這是解決復(fù)雜背景下目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的一種重要方法［1?2］。諸如此類利用雷達(dá)回波幅度信息的 TBD算法，常用的有基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming，DP）的檢測(cè)前跟蹤算法（DP?TBD）［3?4］、基于 Hough 變換（Hough Transform，HT）的檢測(cè)前跟蹤算法（HT?TBD）［5?6］、基于遞歸貝葉斯濾波（ Recursive Bayesian Filtering， RBF）的檢測(cè)前跟蹤算法（RBF?TBD）［7?9］等。為進(jìn)一步提高目標(biāo)檢測(cè)性能，也有學(xué)者提出了利用相位信息的TBD 算法［10］等。

在公開的文獻(xiàn)資料中，TBD方法不勝枚舉，但大多數(shù)均為理論分析或仿真，滿足實(shí)際工程應(yīng)用需求的方法較少。意大利Selex公司的EmanueleGrossi等學(xué)者在文獻(xiàn)［11?12］中提出的一種 DP?TBD 算法，先通過檢測(cè)器和點(diǎn)跡提取器預(yù)處理得到待確認(rèn)點(diǎn)跡信息，再利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想進(jìn)行多周期聯(lián)合檢測(cè)得到確認(rèn)目標(biāo)點(diǎn)跡信息。該算法以點(diǎn)跡局部信雜噪比為參考定義多周期檢測(cè)指標(biāo)函數(shù)，不需要對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)空間離散化，計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)低于基于Viterbi算法的DP?TBD方法，并在文獻(xiàn)［13］中基于實(shí)測(cè)海雜波數(shù)據(jù)疊加模擬目標(biāo)的方式對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證和性能分析。

文獻(xiàn)［11?13］中提出的TBD算法思想不需要改變雷達(dá)現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，且計(jì)算量沒有明顯增加，能夠滿足實(shí)時(shí)處理的要求。但是，該方法以提取的待確認(rèn)點(diǎn)跡局部信雜噪比構(gòu)建搜索路徑指標(biāo)函數(shù)，在強(qiáng)雜波環(huán)境下難以對(duì)雜波點(diǎn)跡進(jìn)行有效剔除。本文在該算法思想基礎(chǔ)上提出一種基于點(diǎn)航跡質(zhì)量評(píng)估（Plot?Track Quality Evaluating，PTQE）的聯(lián)合檢測(cè)跟蹤（Detect＆Track， D＆T）方法（PTQE?D＆T），以自適應(yīng)門限檢測(cè)器對(duì)原始視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行初始門限檢測(cè)，然后在點(diǎn)跡提取的同時(shí)基于凝聚為一個(gè)點(diǎn)跡的多維回波特性計(jì)算點(diǎn)跡質(zhì)量，再以點(diǎn)跡質(zhì)量和搜索路徑代價(jià)因子構(gòu)建動(dòng)態(tài)規(guī)劃暫時(shí)航跡指標(biāo)函數(shù)，以多周期累計(jì)的指標(biāo)函數(shù)作為最終檢測(cè)判決依據(jù)，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)跟蹤處理。本文以一組兩坐標(biāo)雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和一組三坐標(biāo)雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)PTQE?D＆T算法性能進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 PTQE?D＆T 算法原理

PTQE?D＆T算法處理流程為：對(duì)經(jīng)過信號(hào)處理后的原始視頻數(shù)據(jù)依次進(jìn)行自適應(yīng)門限檢測(cè)、點(diǎn)跡提取及質(zhì)量評(píng)估、動(dòng)態(tài)規(guī)劃暫時(shí)航跡形成、多周期聯(lián)合檢測(cè)判決和目標(biāo)檢測(cè)提取，完成聯(lián)合檢測(cè)跟蹤處理。

1.1 自適應(yīng)門限檢測(cè)

為了控制過門限回波數(shù)量，同時(shí)保證后續(xù)處理目標(biāo)檢測(cè)提取的發(fā)現(xiàn)概率，對(duì)原始視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行初始門限檢測(cè)。 檢測(cè)準(zhǔn)則根據(jù)背景數(shù)據(jù)自適應(yīng)選?。?4?16］，在噪聲背景時(shí)以噪聲數(shù)據(jù)為參考進(jìn)行慢門限檢測(cè)，在臨近多目標(biāo)場(chǎng)景時(shí)以自動(dòng)刪除快門限檢測(cè)，在雜波邊緣和雜波區(qū)以有序統(tǒng)計(jì)快門限檢測(cè)。在初始門限檢測(cè)時(shí)，為了盡可能保留目標(biāo)信息，自適應(yīng)檢測(cè)門限設(shè)置低于常規(guī)檢測(cè)門限，所產(chǎn)生的高虛警在后續(xù)點(diǎn)跡提取和多周期聯(lián)合檢測(cè)環(huán)節(jié)進(jìn)行篩選和抑制。

1.2 點(diǎn)跡提取及質(zhì)量計(jì)算

點(diǎn)跡提取按照一定準(zhǔn)則對(duì)分布在多個(gè)距離單元、俯仰和方位單元（波位）內(nèi)屬于同一目標(biāo)的回波進(jìn)行檢測(cè)凝聚處理，提取回波“質(zhì)心”信息形成點(diǎn)跡，得到點(diǎn)跡距離、方位、仰角等多維信息，在點(diǎn)跡提取的同時(shí)根據(jù)凝聚為一個(gè)點(diǎn)跡的多維回波數(shù)據(jù)計(jì)算點(diǎn)跡凝聚質(zhì)量。一般來說，真實(shí)目標(biāo)回波在距離、俯仰和方位上回波形狀及展寬應(yīng)符合一定的包絡(luò)特征，多維回波數(shù)據(jù)的多普勒速度或多普勒通道號(hào)應(yīng)在較小的范圍內(nèi)波動(dòng)，而且過門限回波數(shù)量應(yīng)與回波強(qiáng)度成正比?；谶@些特征，用于描述與真實(shí)目標(biāo)回波吻合程度的點(diǎn)跡質(zhì)量可以定義為

其中，Qr為距離維凝聚處理時(shí)計(jì)算的質(zhì)量，用于衡量距離維回波形狀，例如對(duì)于窄帶雷達(dá)，真實(shí)目標(biāo)回波在距離維脈壓后滿足sinc函數(shù)包絡(luò)特性；Qe和Qa為俯仰維和方位維凝聚處理時(shí)計(jì)算的質(zhì)量，用于描述回波包絡(luò)在俯仰和方位維與天線方向圖形狀的一致性；ρv為多普勒濾波處理后多普勒速度一致性因子。通過計(jì)算點(diǎn)跡質(zhì)量，對(duì)真實(shí)目標(biāo)點(diǎn)跡和虛假點(diǎn)跡進(jìn)行初步標(biāo)識(shí)。

假設(shè)點(diǎn)跡提取的過程按照距離?俯仰?方位的順序依次進(jìn)行。具體來說，距離維檢測(cè)凝聚質(zhì)量定義為過門限回波個(gè)數(shù)Nr_echo及其幅度Ai的函數(shù)Qr＝fr（Nr_echo，Ai，Nres），其中Nres為雷達(dá)一個(gè)距離分辨單元內(nèi)采樣單元個(gè)數(shù)。俯仰維檢測(cè)凝聚質(zhì)量定義為凝聚為當(dāng)前俯仰點(diǎn)跡的距離點(diǎn)跡個(gè)數(shù)NRanPlot、質(zhì)量Qr_i及幅度Ar_i的函數(shù)Qe＝fe（NRanPlot，Qr_i，Ar_i，NEφ），其中NEφ為俯仰天線方向圖3 dB波寬跨越的俯仰單元（波位）個(gè)數(shù)。方位檢測(cè)凝聚質(zhì)量定義為凝聚為當(dāng)前點(diǎn)跡的俯仰點(diǎn)跡個(gè)數(shù)NElePlot、質(zhì)量Qe_i及幅度Ae_i的函數(shù)Qa＝fa（NElePlot，Qe_i，Ae_i，NAθ），其中NAθ為方位天線方向圖 3 dB 波寬跨越的方位單元（波位）個(gè)數(shù)。距離、俯仰和方位質(zhì)量計(jì)算如下所示（其中CQ為質(zhì)量歸一化系數(shù)），點(diǎn)跡質(zhì)量定義為Qplot＝ρvQa，ρv∈［0，1］用于描述多維回波數(shù)據(jù)Doppler通道號(hào)一致性（如果在信號(hào)處理時(shí)進(jìn)行了Doppler速度估計(jì)，則直接以速度值進(jìn)行判定）。

算法1計(jì)算距離維質(zhì)量

算法2計(jì)算俯仰維質(zhì)量

算法3計(jì)算方位維質(zhì)量

綜上所述，提取的點(diǎn)跡共包含8維信息，將第k周期第n個(gè)點(diǎn)跡表示為

其中，Tk，n表示點(diǎn)跡時(shí)刻，Rk，n表示點(diǎn)跡距離，θk，n表示點(diǎn)跡方位，φk，n表示點(diǎn)跡仰角，Ak，n表示點(diǎn)跡幅度，Nk，n表示點(diǎn)跡局部雜波／噪聲功率，Dk，n表示點(diǎn)跡 Doppler通道號(hào)（未做Doppler濾波處理時(shí)通道號(hào)為0），Qk，n表示點(diǎn)跡質(zhì)量。

設(shè)第k周期輸出點(diǎn)跡個(gè)數(shù)為PNk，則第k周期點(diǎn)跡信息矢量表示為

1.3 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的暫時(shí)航跡形成

對(duì)于輸入的待確認(rèn)點(diǎn)跡信息，基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃形成暫時(shí)航跡，采用逆序遞推搜索的方式，對(duì)每一個(gè)點(diǎn)跡以設(shè)定運(yùn)動(dòng)速度范圍建立搜索區(qū)域，以關(guān)聯(lián)點(diǎn)航跡質(zhì)量和搜索路徑代價(jià)因子構(gòu)建航跡指標(biāo)函數(shù)，基于指標(biāo)函數(shù)進(jìn)行多周期間優(yōu)化搜索，過程如下：

（1）初始化：設(shè)定目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度范圍為［Vmin，Vmax］，雷達(dá)數(shù)據(jù)周期為T。對(duì)于所有的s1∈S1，定義指標(biāo)函數(shù)為I（s1）＝Q1，n，路徑軌跡為 Ψ1（s1） ＝ （R1，n，θ1，n，φ1，n），n＝1，…，PNk。

（2） 遞推搜索：對(duì)于所有的sk∈Sk，k＝2，…，K，以當(dāng)前點(diǎn)跡位置為中心，分別以［rmin，rmax］和［2rmin，2rmax］建立環(huán)形搜索關(guān)聯(lián)波門U，其中rmin＝VminT，rmax＝VmaxT，更新指標(biāo)函數(shù)和路徑軌跡為

其中，W( sk)＝ρ1Qk+ρ2Pk為第k周期路徑指標(biāo)函數(shù)更新值，由點(diǎn)跡質(zhì)量Qk和路徑代價(jià)因子Pk構(gòu)成，ρi，i＝1，2為權(quán)系數(shù)；路徑代價(jià)因子Pk用于描述當(dāng)前點(diǎn)跡與優(yōu)選的搜索路徑關(guān)聯(lián)后暫時(shí)航跡航速航向變化率，變化率越小Pk值越大，反之越小。對(duì)于連續(xù)2個(gè)周期未更新的暫時(shí)航跡作刪除處理。

1.4 多周期聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)提取

設(shè)定多周期積累代價(jià)函數(shù)檢測(cè)門限TI，對(duì)于持續(xù)時(shí)間達(dá)到聯(lián)合檢測(cè)周期K且滿足檢測(cè)門限的搜索路徑I( sK)≥IT，按照 Ψk（·），k＝1，…，K進(jìn)行路徑位置提取形成航跡，刪除不滿足檢測(cè)門限的暫時(shí)航跡。航跡提取后，對(duì)當(dāng)前周期產(chǎn)生的所有航跡兩兩之間進(jìn)行位置比較，對(duì)于同一目標(biāo)的重復(fù)航跡以指標(biāo)函數(shù)最大為優(yōu)選原則，進(jìn)行航跡歸并，完成多周期聯(lián)合判決目標(biāo)提取。

2 PTQE?D＆T 算法性能驗(yàn)證

本文以一組對(duì)海兩坐標(biāo)雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和一組三坐標(biāo)雷達(dá)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)PTQE?D＆T算法性能進(jìn)行驗(yàn)證，在點(diǎn)跡提取時(shí)采用質(zhì)心法計(jì)算點(diǎn)跡位置信息。

2.1 對(duì)海實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理

雷達(dá)天線掃描方式為對(duì)海扇掃，其中連續(xù)50個(gè)周期經(jīng)過檢測(cè)器和點(diǎn)跡提取器處理后的待確認(rèn)點(diǎn)跡如圖1（a）所示。隨機(jī)選取場(chǎng)景中15批目標(biāo)統(tǒng)計(jì)多周期平均點(diǎn)跡質(zhì)量如圖1（b）所示。PTQE?D＆T算法處理結(jié)果如圖2（a）所示。 統(tǒng)計(jì) PTQE?D＆T算法和文獻(xiàn)［13］算法每周期處理累計(jì)航跡總數(shù)如圖2（b）所示。

圖1 對(duì)海實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

圖2 對(duì)海實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果

2.2 對(duì)空實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理

雷達(dá)連續(xù)60個(gè)周期實(shí)測(cè)采集數(shù)據(jù)經(jīng)過檢測(cè)器和點(diǎn)跡提取器處理后的待確認(rèn)點(diǎn)跡如圖3（a）。PTQE?D＆T算法處理結(jié)果如圖3（b）所示。選取場(chǎng)景中17批目標(biāo)統(tǒng)計(jì)多周期平均點(diǎn)跡質(zhì)量如圖4（a）所示。統(tǒng)計(jì)PTQE?D＆T算法和文獻(xiàn)［13］算法每周期處理累計(jì)航跡總數(shù)如圖4（b）所示。

圖3 對(duì)空實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

圖4 對(duì)空實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

需要說明的是，當(dāng)目標(biāo)局部信雜噪比較高時(shí)連續(xù)多周期目標(biāo)點(diǎn)跡質(zhì)量整體上較高，但當(dāng)目標(biāo)回波相對(duì)較弱時(shí)質(zhì)量也會(huì)降低。雜波點(diǎn)跡整體上質(zhì)量較低，但也存在質(zhì)量較高的雜波點(diǎn)。將距離±40 km以內(nèi)的點(diǎn)跡以0.6為門限畫出（如圖5所示），質(zhì)量大于0.6的點(diǎn)跡以?顯示，小于0.6的點(diǎn)跡以·顯示。

圖5 距離±40 km以內(nèi)質(zhì)量大于0.6和小于0.6的點(diǎn)跡

由于該組數(shù)據(jù)未進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)處理，Doppler信息無法利用，近區(qū)存在大量高質(zhì)量雜波點(diǎn)跡，因此需要利用多周期聯(lián)合判決對(duì)虛假進(jìn)一步抑制。本文聯(lián)合處理周期數(shù)K＝4。從處理結(jié)果中可以看出還存在較多的虛假航跡，在實(shí)際應(yīng)用中增加聯(lián)合處理周期數(shù)可以進(jìn)一步抑制虛假航跡。

3 結(jié)束語

本文提出了一種基于點(diǎn)航跡質(zhì)量評(píng)估的雷達(dá)目標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)跟蹤方法。該方法不改變經(jīng)典的雷達(dá)信息處理架構(gòu)，且計(jì)算量沒有明顯增加，易于工程應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。從兩組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果可以看出，本文提出的PTQE?D＆T算法通過在點(diǎn)跡提取時(shí)對(duì)點(diǎn)跡質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估實(shí)現(xiàn)了真實(shí)點(diǎn)跡和虛假點(diǎn)跡的初始甄別，經(jīng)過多周期聯(lián)合檢測(cè)跟蹤處理后，在正確發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的同時(shí)能夠有效抑制虛假目標(biāo)的產(chǎn)生。與文獻(xiàn)［13］方法處理結(jié)果對(duì)比可以看出，在保證相同目標(biāo)發(fā)現(xiàn)能力的同時(shí)，本文方法可以減少50%左右虛假航跡。