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        一種復(fù)雜雜波背景下的DP-TBD算法

        2021-07-21 07:46:26呂騰蛟袁子喬任澤宇
        火控雷達(dá)技術(shù) 2021年2期
        關(guān)鍵詞:雜波門限航跡

        呂騰蛟 袁子喬 雷 剛 任澤宇

        (西安電子工程研究所 西安 710100)

        0 引言

        檢測前跟蹤是一種針對弱目標(biāo)的檢測和跟蹤技術(shù)。相比于傳統(tǒng)跟蹤方法,TBD技術(shù)不對單幀雷達(dá)回波數(shù)據(jù)做目標(biāo)檢測,而是通過對多幀回波數(shù)據(jù)進(jìn)行信息積累進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測與航跡跟蹤[1-2]。TBD技術(shù)對單幀數(shù)據(jù)不采用過門限檢測避免了傳統(tǒng)跟蹤前檢測技術(shù)目標(biāo)信息丟失問題,其實(shí)質(zhì)是通過長時間積累換取目標(biāo)信噪比的提高[3]。對于TBD技術(shù)的實(shí)現(xiàn)主要包含:基于動態(tài)規(guī)劃的TBD算法(DP-TBD)、基于霍夫變換的TBD算法(HF-TBD)、基于粒子濾波的TBD算法(PF-TBD)、基于隨機(jī)有限集的TBD算法(RFS-TBD)等。在TBD技術(shù)多種實(shí)現(xiàn)方法中,DP-TBD算法因有適用性廣,易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),成為國內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn)。

        傳統(tǒng)DP-TBD算法雖然能對弱目標(biāo)進(jìn)行有效檢測,但當(dāng)背景雜波為強(qiáng)雜波時,此時過門限目標(biāo)點(diǎn)的航跡為虛假航跡的概率迅速增加。針對弱機(jī)動目標(biāo)在強(qiáng)雜波背景下虛假航跡增加的問題,本文主要從兩方面討論:第1節(jié)主要對DP-TBD算法基本流程進(jìn)行介紹并進(jìn)行仿真分析;第2節(jié)主要介紹了一種基于方向信息輔助DP-TBD算法,通過仿真分析驗(yàn)證了該算法能有效剔除強(qiáng)雜波導(dǎo)致的虛假航跡。

        1 DP-TBD算法

        1.1 量測模型

        一個N×N觀測矩陣可表示為

        z(k)={zxy(k)}

        (1)

        其中,1≤x,y≤N,zxy(k)記錄第k幀位于分辨單元(x,y)的觀測數(shù)據(jù)。

        (2)

        其中,(a)表示第k幀位于分辨單元(x,y)的觀測數(shù)據(jù)沒有目標(biāo)信息,只包含噪聲信息;(b)表示第k幀位于分辨單元(x,y)的觀測數(shù)據(jù)除了噪聲信息還包含目標(biāo)的幅值信息。

        1.2 運(yùn)動模型

        若目標(biāo)在二維平面運(yùn)動,則可用速度、位置信息對其運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行描述為

        x(k+1)=Fx(k)

        (4)

        其中,F(xiàn)為目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。

        (5)

        1.3 DP-TBD算法

        DP-TBD算法實(shí)質(zhì)是利用K幀觀測數(shù)據(jù){z(1),…,z(K)}對目標(biāo)可能經(jīng)歷航跡進(jìn)行搜索,并從過門限狀態(tài)序列中選取與真實(shí)航跡最接近的狀態(tài)序列[5]。

        1)初始化:起始時刻目標(biāo)可能位于狀態(tài)空間任意位置。

        I(X1)=zxy

        (6)

        ΨX(1)=0

        其中,I(Xk)為累計(jì)觀測量,代表某條航跡所有觀測值的非相干積累。ΨX(k)記錄航跡搜索過程中第k幀的狀態(tài)從第k-1幀的哪一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移而來。

        2)非相干積累階段:

        (7)

        對于狀態(tài)Xk在第k-1幀所對應(yīng)的q個狀態(tài)中,累計(jì)觀測量I(Xk-1)最大的狀態(tài)即是最有可能轉(zhuǎn)移到第k幀的狀態(tài)。

        3)判決階段:對X(K)進(jìn)行門限檢測

        (8)

        若大于檢測門限則判定目標(biāo)存在,否則判定目標(biāo)不存在。

        4)航跡回溯階段:對通過檢測門限的目標(biāo)利用ΨX(k)函數(shù)得到其在每一幀位置信息,并從多條過門限航跡中選取一條最佳航跡作為對真實(shí)目標(biāo)航跡的估計(jì)。

        2 基于方向信息輔助的 DP-TBD算法

        強(qiáng)雜波背景下利用DP-TBD算法進(jìn)行檢測,因待檢測目標(biāo)信雜比較低的緣故,算法多幀積累之后,在門限檢測階段可能會產(chǎn)生大量虛假航跡。對于待檢測的弱機(jī)動目標(biāo),其在短時間內(nèi)運(yùn)動方向不會發(fā)生巨大變化,而由強(qiáng)雜波所引起的虛假航跡其航跡方向則是隨機(jī)變化的[6-7]。

        根據(jù)真實(shí)目標(biāo)短時間內(nèi)運(yùn)動方向近似直線,虛假目標(biāo)運(yùn)動方向隨機(jī)變化特點(diǎn),可利用航跡上連續(xù)三幀計(jì)算航跡偏離角并進(jìn)行統(tǒng)計(jì),進(jìn)而剔除強(qiáng)雜波所引起虛假航跡。

        圖1為通過檢測門限的回溯航跡。若目標(biāo)在二維平面運(yùn)動,其航跡在第k幀的坐標(biāo)用(xk,yk)表示,則目標(biāo)在第k+1幀與第k幀航向如式(8)所示。

        圖1 回溯航跡

        (8)

        目標(biāo)在第k幀與第k-1幀航向?yàn)?/p>

        (9)

        則航跡偏離角可定義為

        φk-1,k,k+1=θk,k+1-θk-1,k

        (10)

        根據(jù)弱機(jī)動目標(biāo)運(yùn)動特點(diǎn),其航跡偏離角φk-1,k,k+1應(yīng)該在0°附近變化,若對K幀觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行非相干積累,則可對通過檢測門限目標(biāo)點(diǎn)的K-1個航跡偏離角統(tǒng)計(jì),當(dāng)位于0°附近的偏離角個數(shù)少于所設(shè)定門限時則判定為虛假航跡。

        綜上所述,基于方向信息DP-TBD算法具體實(shí)現(xiàn)步驟為:

        1)利用傳統(tǒng)DP-TBD算法對K幀觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行非相干積累。

        2)對過門限目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行航跡回溯得到其在每一幀位置信息,利用坐標(biāo)點(diǎn)獲得目標(biāo)點(diǎn)的K-1個偏離角。

        3)對在0°附近的航跡偏離角進(jìn)行統(tǒng)計(jì),將統(tǒng)計(jì)值與設(shè)定門限進(jìn)行對比,若數(shù)量少于門限則判定為虛假航跡。

        3 仿真分析

        3.1 常規(guī)DP-TBD算法

        圖2、圖3、圖4是在仿真條件,分辨單元為(50×50),背景噪聲服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,目標(biāo)初始位置為(15.2,27.2),初始速度為(1,1),信噪比為8dB,積累幀數(shù)為12幀下所得仿真結(jié)果。

        圖2 單幀積累值

        圖3 6幀積累值

        圖4 12幀積累值

        從圖2可以看出,對于單幀觀測數(shù)據(jù)由于目標(biāo)信噪比較低緣故無法對目標(biāo)進(jìn)行有效的檢測,而從圖2與圖3可以看出隨著積累幀數(shù)的增加,在目標(biāo)點(diǎn)附近會形成一個棱錐形突起,且積累幀數(shù)越大,棱錐形突起越明顯,可對空間目標(biāo)進(jìn)行有效的檢測并可通過航跡回溯實(shí)現(xiàn)跟蹤。

        3.2 基于方向信息DP-TBD算法

        圖5、圖6是在仿真條件,分辨單元為(50×50),背景噪聲服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,目標(biāo)的初始位置為(15.2,27.2),初始速度為(1,1),信噪比為5dB,積累幀數(shù)為12幀下所得仿真結(jié)果。

        圖5 基于方向信息輔助處理前航跡圖

        圖6 基于方向信息輔助處理后航跡圖

        對DP-TBD處理之后的累計(jì)觀測量采用局部取極大值提取目標(biāo)點(diǎn)。從圖5可以看出,在對12幀觀測數(shù)據(jù)非相干積累之后獲得多條過檢測門限航跡,除了與真實(shí)航跡最接近的最優(yōu)航跡外,同時包含多條虛假航跡。圖6為利用過門限目標(biāo)點(diǎn)航跡信息,統(tǒng)計(jì)航跡航向偏離角在0°附近數(shù)量并與所設(shè)定門限對比,若少于門限值則判定為虛假目標(biāo)。對比圖5、圖6可以看出,基于方向信息的DP-TBD算法可以有效剔除強(qiáng)雜波背景下的虛假航跡。

        4 結(jié)束語

        針對強(qiáng)雜波背景下常規(guī)DP-TBD算法虛假航跡增加的問題,首先簡要介紹DP-TBD算法基本原理,同時根據(jù)弱機(jī)動目標(biāo)短時間內(nèi)航跡方向變化不大特點(diǎn),通過對目標(biāo)點(diǎn)0°附近的航跡偏離角進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并與所設(shè)門限對比,若低于所設(shè)門限則判定為虛假航跡。仿真結(jié)果顯示,相比于傳統(tǒng)算法基于方向信息DP-TBD算法能有效剔除虛假航跡。

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