一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理方法，包括：确定当前时刻的各个点迹的信息，包括每个点迹的回波范围、位置、强度和平均幅度；基于历史关联点迹的信息，确定目标预测信息，包括目标预测位置，目标预测回波范围，目标预测回波强度和目标预测回波平均幅度；基于目标预测信息，确定目标与点迹的关联值；判断关联值是否大于预设的关联性阈值，大于时，根据关联值确定目标的最佳关联点迹，对目标进行更新；对每个最佳关联点迹的关联目标进行更新。本发明专利技术实施例还公开了一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理系统。本发明专利技术针加入目标和点迹的平均幅度和强度信息，可以提高杂波环境下目标匹配率，从而提高目标跟踪稳定性。目标跟踪稳定性。目标跟踪稳定性。

A track matching processing method and system based on multi state parameters of radar target

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及雷达
，具体而言，涉及一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理方法及系统。

技术介绍

[0002]传统目标匹配处理方法中，目标与点迹进行匹配过程中只根据目标与点迹的位置、回波重合度信息进行匹配；在简单环境、目标数量少的场景下利用目标与点迹的位置、回波重合度、长宽比信息能保持较高的匹配准确率；当环境复杂、目标数量多时只利用目标与点迹的位置、回波重合度进行匹配，容易出现弱小目标与强回波目标匹配的情况，导致目标匹配错误和目标丢失匹配的问题。

技术实现思路

[0003]为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理方法及系统，针对目标匹配加入目标和点迹的平均幅度和强度信息，可以提高杂波环境下目标匹配率，从而提高目标跟踪稳定性。
[0004]本专利技术实施例提供了一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理方法，包括：S1，在当前帧雷达图像中，确定与当前时刻的各个点迹的信息，包括每个点迹的回波范围、位置、回波强度和回波平均幅度；S2，遍历目标列表，对每个目标，基于多个历史关联点迹的信息，确定目标预测信息，包括目标预测位置，目标预测回波范围，目标预测回波强度和目标预测回波平均幅度；S3，对每个目标，基于目标预测信息，确定当前时刻的各个点迹与该目标的关联值；S4，对每个目标，判断每个点迹对应的关联值是否大于预设的关联性阈值Min，若点迹对应的关联值大于所述关联性阈值时，确定该点迹满足与该目标进行关联的匹配条件，将该点迹作为待关联点迹；S5，对每个目标，比较各个所述待关联点迹所对应的关联值，将关联值最大的待关联点迹作为最佳关联点迹，并将所述最佳关联点迹与该目标关联，以更新该目标的关联点迹；S6，对每个目标，确定该目标的最佳关联点迹是否有历史关联目标，以根据确定的历史关联目标数对该最佳关联点迹的关联目标进行更新。
[0005]作为本专利技术进一步的改进，对于当前目标，所述S1包括：S11，确定每个点迹的回波范围，包括：每个点迹的起始方位sweep_start、起始距离range_start、终止方位sweep_stop和终止距离range_stop；S12，确定每个点迹的距离range和方位sweep，并转化为平面坐标的位置spot_x和spot_y：range=(range_start+range_stop)/2，sweep=(sweep_start+sweep_stop)/2，
spot_x=range*sin(sweep)，spot_y= range*cos(sweep)，式中，spot_x和spot_y分别表示每个点迹在平面坐标中x和y方向上的位置；S13，确定每个点迹的回波强度power：power += psweep[isweep][irange]；其中，isweep≥sweep_start且isweep≤sweep_stop，irange≥range_start且irange≤range_stop，式中，isweep表示采样点i的方位，irange表示采样点i的距离，psweep[isweep][irange]表示方位为isweep、距离为irange的采样点i的幅度值；S14，确定每个点迹的回波平均幅度ave_level：ave_level = power/m，式中，m表示每个点迹的采样点数。
[0006]作为本专利技术进一步的改进，所述S2包括：S21，基于匀速直线模型，在x方向上的目标预测位置X和在y方向上的目标预测位置Y；S22，确定目标预测距离Prange和目标预测方位Psweep，其中，，；确定目标预测距离变化量rtem和目标预测方位变化量stem，其中，rtem=fabs(Prange
‑
Lrange)，stem=fabs(Psweep
‑
Lsweep)，式中，fabs表示取绝对值，Lrange和Lsweep分别表示在上一帧雷达图像中，与该目标关联的历史关联点迹的距离和方位；确定目标预测回波范围，包括：目标预测回波的起始方位Psweep_start、起始距离Prange_start、终止方位Psweep_stop和终止距离Prange_stop，其中，Psweep_start=Lsweep_start+stem，Prange_start=Lrange_start+rtem，Psweep_stop=Lsweep_stop+stem，Prange_stop=Lrange_stop+rtem，式中，Lsweep_start、Lrange_start、Lsweep_stop和Lrange_stop分别表示在上一帧雷达图像中，与该目标关联的历史关联点迹的起始方位、起始距离、终止方位和终止距离；S23，确定目标预测回波强度Ppower：Ppower =（power1+ power2+
…
+ powern）/n，式中，power1、power2、
…
、powern分别表示在上一帧雷达图像中历史关联点迹1、2、
…
、n的回波强度；S24，确定目标预测回波平均幅度Pave_level：Pave_level =（ave_level1+ ave_level2+
…
+ ave_leveln）/n，式中，ave_level1、 ave_level2、
…
、ave_leveln分别表示在上一帧雷达图像中第一历史关联点迹1、第二历史关联点迹2、
…
、第n历史关联点迹n的回波平均幅度，n表示在上一帧雷达图像中历史关联点迹的个数。
[0007]作为本专利技术进一步的改进，所述S21包括：采用最小二乘法确定在x方向上匀速直线模型的斜率bx和截距cx，以及在y方向上所述匀速直线模型的斜率by和截距cy，其中，
，，，，式中，x1、x2、
…
、x
n
分别表示第一历史关联点迹、第二历史关联点迹、
…
、第n历史关联点迹在x方向上的位置，y1、y2、
…
、y
n
分别表示所述第一历史关联点迹、所述第二历史关联点迹、
…
、所述第n历史关联点迹在y方向上的位置，t1、t2、
…
、t
n
分别表示所述第一历史关联点迹、所述第二历史关联点迹、
…
、所述第n历史关联点迹的时间；基于所述斜率bx和所述截距cx，确定在x方向上的目标预测位置X，并基于所述斜率by和所述截距cy，确定在y方向上的目标预测位置Y，其中，X=bx*t+cx，Y=by*t+cy，式中，t表示当前点迹的时间与上一帧雷达图像中该目标关联的历史关联点迹的时间之间的差值。
[0008]作为本专利技术进一步的改进，对于当前点迹，所述当前点迹是所述当前时刻的各个点迹中的一个点迹，所述S3包括：S31，确定当前点迹的位置与目标预测位置之间的位置偏差dpos：，式中，X和Y分别表示在x方向和y方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达目标多状态参数航迹匹配处理方法，其特征在于，所述方法包括：S1，在当前帧雷达图像中，确定当前时刻的各个点迹的信息，包括每个点迹的回波范围、位置、回波强度和回波平均幅度；S2，遍历目标列表，对每个目标，基于多个历史关联点迹的信息，确定目标预测信息，包括目标预测位置，目标预测回波范围，目标预测回波强度和目标预测回波平均幅度；S3，对每个目标，基于目标预测信息，确定当前时刻的各个点迹与该目标的关联值；S4，对每个目标，判断每个点迹对应的关联值是否大于预设的关联性阈值，若点迹对应的关联值大于所述关联性阈值时，确定该点迹满足与该目标进行关联的匹配条件，将该点迹作为该目标的待关联点迹；S5，对每个目标，比较各个所述待关联点迹对应的关联值，将关联值最大的待关联点迹作为最佳关联点迹，并将所述最佳关联点迹与该目标关联，以更新该目标的关联点迹；S6，对每个目标，确定该目标的最佳关联点迹是否有历史关联目标，以根据确定的历史关联目标数对该最佳关联点迹的关联目标进行更新。2.如权利要求1所述的方法，其中，对于当前时刻的每个点迹，所述S1包括：S11，确定每个点迹的回波范围，包括：每个点迹的起始方位sweep_start、起始距离range_start、终止方位sweep_stop和终止距离range_stop；S12，确定每个点迹的距离range和方位sweep，并转化为平面坐标的位置spot_x和spot_y：range=(range_start+range_stop)/2，sweep=(sweep_start+sweep_stop)/2，spot_x=range*sin(sweep)，spot_y= range*cos(sweep)，式中，spot_x和spot_y分别表示平面坐标中每个点迹在x方向和y方向上的位置；S13，确定每个点迹的回波强度power：power += psweep[isweep][irange]；其中，isweep≥sweep_start且isweep≤sweep_stop，irange≥range_start且irange≤range_stop，式中，isweep表示采样点i的方位，irange表示采样点i的距离，psweep[isweep][irange]表示方位为isweep、距离为irange的采样点i的幅度值；S14，确定每个点迹的回波平均幅度ave_level：ave_level = power/m，式中，m表示每个点迹的采样点数。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述S2包括：S21，基于匀速直线模型，在x方向上的目标预测位置X和在y方向上的目标预测位置Y；S22，确定目标预测距离Prange和目标预测方位Psweep，其中，，；确定目标预测距离变化量rtem和目标预测方位变化量stem，其中，
rtem=fabs(Prange
‑
Lrange)，stem=fabs(Psweep
‑
Lsweep)，式中，fabs表示取绝对值，Lrange和Lsweep分别表示在上一帧雷达图像中，与该目标关联的历史关联点迹的距离和方位；确定目标预测回波范围，包括：目标预测回波的起始方位Psweep_start、起始距离Prange_start、终止方位Psweep_stop和终止距离Prange_stop，其中，Psweep_start=Lsweep_start+stem，Prange_start=Lrange_start+rtem，Psweep_stop=Lsweep_stop+stem，Prange_stop=Lrange_stop+rtem，式中，Lsweep_start、Lrange_start、Lsweep_stop和Lrange_stop分别表示在上一帧雷达图像中，与该目标关联的历史关联点迹的起始方位、起始距离、终止方位和终止距离；S23，确定目标预测回波强度Ppower：Ppower =（power1+ power2+
…
+ powern）/n，式中，power1、power2、
…
、powern分别表示在上一帧雷达图像中历史关联点迹1、2、
…
、n的回波强度；S24，确定目标预测回波平均幅度Pave_level：Pave_level =（ave_level1+ ave_level2+
…
+ ave_leveln）/n，式中，ave_level1、 ave_level2、
…
、ave_leveln分别表示在上一帧雷达图像中第一历史关联点迹1、第二历史关联点迹2、
…
、第n历史关联点迹n的回波平均幅度，n表示在上一帧雷达图像中历史关联点迹的个数。4.如权利要求3所述的方法，其中，所述S21包括：采用最小二乘法确定在x方向上匀速直线模型的斜率bx和截距cx，以及在y方向上所述匀速直线模型的斜率by和截距cy，其中，，，，，式中，x1、x2、
…
、x
n
分别表示第一历史关联点迹、第二历史关联点迹、
…
、第n历史关联点迹在x方向上的位置，y1、y2、
…
、y
n
分别表示所述第一历史关联点迹、所述第二历史关联点迹、
…
、所述第n历史关联点迹在y方向上的位置，t1、t2、
…
、t
n
分别表示所述第一历史关联点
迹、所述第二历史关联点迹、
…
、所述第n历史关联点迹的时间；基于所述斜率bx和所述截距cx，确定在x方向上的目标预测位置X，并基于所述斜率by和所述截距cy，确定在y方向上的目标预测位置Y，其中，X=bx*t+cx，Y=by*t+cy，式中，t表示当前点迹的时间与上一帧雷达图像中该目标关联的历史关联点迹的时间之间的差值。5.如权利要求1所述的方法，其中，对于当前点迹，所述当前点迹是所述当前时刻的各个点迹中的一个点迹，所述S3包括：S31，确定当前点迹的位置与目标预测位置之间的位置偏差dpos：，式中，X和Y分别表示在x方向和y方向上的目标预测位置，spot_x
k
和spot_y
k
分别表示平面坐标中当前点迹k在x方向和y方向上的位置；S32，确定当前点迹的回波范围与目标预测回波范围之间的回波重合度dlape；S33，确定当前点迹的回波强度与目标预测回波强度之间的强度偏差dpower：dpower=powerk/fabs(powerk
‑
Ppower)，式中，powerk表示当前点迹k的回波强度，fabs表示取绝对值，Ppower表示目标预测回波强度；S34，确定当前点迹的回波平均幅度与目标预测回波平均幅度之间的平均幅度偏差dlevel：dleve...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏文涛，张伟华，王晓谊，杨婧，周双林，董玉兰，沈辉，
申请(专利权)人：北京海兰信数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：