雷达多目标的Hough变换逐目标消除的检测方法

摘要

本发明公开了一种雷达多目标的Hough变换逐目标消除的检测方法，该方法属于雷达检测前跟踪处理领域。现有的雷达多目标检测前跟踪处理方法存在着运算复杂度高、航迹之间相互影响大、第二门限设置简单等缺点。为此，本发明采用了Hough变换逐目标消除技术，对各个参数单元逐一进行检测判决。该技术利用Hough变换具有的多目标同时形成峰值的能力，采用逐目标消除策略，较大程度的减轻了各目标航迹之间的相互影响；而且通过对不同参数单元设置不同的第二门限进行检测，该技术不需要目标数量的先验信息和多元假设检验，具有明显较低的运算复杂度；同时第二门限的设置考虑了目标运动信息和航迹可行性等因素，在降低虚警概率的同时，提高了检测器的检测概率。

说明书

一、技术领域

本发明属于雷达目标检测领域，特别涉及雷达多目标检测前跟踪技术。

二、背景技术

检测前跟踪技术是执行雷达微弱目标检测的有效方法之一，它利用目标运动的先验信息，通过搜索目标运动航迹达到检测目标的目的，因此具有较强的对抗强杂波背景的能力。雷达检测前跟踪技术包括序贯处理和批处理两类，前者包括基于动态规划(或Viterbi)类的算法和基于滤波类的算法，后者则包括基于Hough变换类的算法。

就雷达多目标检测前跟踪技术而言，上述两类算法对多目标航迹的最优搜索过程都需要执行多维联合搜索，其运算复杂度是惊人的，尤其是当目标数量先验未知时，还须执行关于目标数量的多元假设检验。为此人们提出了基于Viterbi逐目标消除的次优算法。该算法明显降低了运算复杂度，且在各目标位置充分间隔和大信噪比条件下，能近似提供最优解。但是各目标数据点在位置上的间隔程度对该算法有较大影响，这是因为在序贯类算法中，航迹的搜索是通过依次执行数据点关联而实现的，前一阶段的关联效果会直接影响后续关联的正确性；而且在目标数量未知的情况下，该算法仍须执行关于目标数量的多元假设检验，运算复杂度仍然较大。

相比之下，在基于Hough变换的批处理类算法中，航迹搜索是基于航迹参数而进行的，各目标数据点在位置上的间隔程度对这类算法的影响较小；而且批处理算法具有多目标同时形成峰值的能力，因此在执行多目标检测前跟踪处理方面应该具有更好的前景。目前关于Hough变换类检测前跟踪算法的研究中，Hough参数空间中检测门限(即第二门限)的设置仍是一个开放的问题。在关于此问题的以往研究中，都是简单地基于可达Hough参数空间以及二项式分布来设置该门限，而没有考虑目标的运动信息和所得航迹的可行性等因素。另外，二值积累技术被用来解决多目标Hough变换中各目标航迹之间的相互影响问题，但该技术会带来一定的信噪比损失。

三、发明内容

1.要解决的技术问题

本发明的目的是提供一种具有较低运算复杂度的基于Hough变换逐目标消除的雷达多目标检测前跟踪处理方法，其中要解决的技术问题包括：

(1)减轻检测前跟踪处理过程中各个目标航迹之间的相互影响；

(2)较为合理地设置Hough参数空间中的第二门限。

2.技术方案

本发明所述的雷达多目标的Hough变换逐目标消除的检测方法，包括以下技术措施：首先根据雷达输出的检验统计量(亦称为度量值)的统计特征设置第一门限，并在所获取的数据空间中应用第一门限，将超过第一门限的数据通过极坐标Hough变换映射到Hough参数空间中；然后在Hough参数空间中，对具有最大累积度量值的有效参数单元依次进行如下处理：(1)根据可达Hough参数空间、先验已知的目标位置传递关系、预先设置的对应于第一门限的虚警概率、以及雷达输出检验统计量的统计特征计算该参数单元对应的给定虚警概率条件下的检测门限，即第二门限；(2)对该参数单元所包含的数据点进行关联形成“可行航迹”，并积累这些“可行航迹”上各数据点的度量值，取航迹累积度量值最大者与第二门限进行比较，如果其高于第二门限，判决为存在目标信号，否则判决为没有目标；(3)如果判决结果为存在目标，那么给目标数量计数并记录目标航迹上的各个数据点，然后从整个Hough参数空间中删除这些已检测出来的数据点，即所谓的逐目标消除；(4)将该参数单元的累积度量值置为零，并重新计算Hough参数空间中被第(3)步修改了的参数单元的累积度量值，从而形成新的Hough参数空间；(5)然后在新形成的Hough参数空间中，再对具有最大累积度量值的有效参数单元依次执行上述处理，直至遍历所有的有效参数单元为止。最后得到目标总数及其航迹的估计。

3.有益效果

与以往雷达多目标检测前跟踪算法相比，本发明具有如下的优点：

(1)该检测器是针对航迹参数而非航迹本身的检测前跟踪算法，因此不要求每次扫描时各目标位置之间都间隔很大；

(2)该检测器具备多目标同时形成峰值的能力，不需要目标数量的先验信息，不存在目标数量未知时的多元假设检验问题，因而具有明显较低的计算复杂度；

(3)该检测器通过逐目标消除技术减轻了检测前跟踪处理过程中各目标之间的相互影响；

(4)第二门限的设置考虑了目标运动信息和航迹可行性等因素，在降低虚警概率的同时，提高了检测器的检测概率。

四、附图说明

说明书附图是本发明的实施原理流程图。

五、具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明作进一步详细描述。参照说明书附图，本发明的具体实施方式分以下几个步骤：

(1)每次扫描获取的来自每个距离-方位分辨单元的回波信号与用来估计背景参数的训练数据一起被送入装置1中，计算雷达输出的检验统计量(即度量值)。检验统计量的具体形式取决于所采用的信号处理算法，例如脉冲回波经放大、混频和平方律检波后的输出就可以充当检验统计量。

(2)根据设定的或估计的背景统计模型推导无目标条件下检验统计量的概率密度函数，并在装置2中计算给定虚警概率p_fa条件下的CFAR门限，即第一门限。将装置1输出的检验统计量与装置2输出的第一门限一同送入比较器3中进行比较，将检验统计量超过第一门限的数据点的“距离τ、方位θ、扫描时间q、检验统计量(度量值)”等信息存储在装置4中，形成四维数据空间。

(3)利用各数据点的距离和方位信息，通过极坐标Hough变换装置5将数据空间映射为Hough参数空间，变换公式如下，

r＝r_j·cos(θ_j-θ)

其中，r_j和θ_j分别是过第一门限后的第j个数据点的距离和方位信息。规定n₀是可行航迹所必须包含的最少数据点数，即最小长度，并将可达Hough参数空间中累积度量值超过n₀的参数单元称为有效参数单元，用L表示Hough参数空间中有效参数单元的总数，然后将所有非有效参数单元的累积度量值置为零。最后将得到的Hough参数空间中的信息存储在装置6中，这些信息包括每个有效参数单元本身在Hough参数空间中的位置，以及其包含的所有数据点和累积度量值。取出Hough参数空间中具有最大累积度量值的有效参数单元，称之为“当前参数单元”，并将其包含的上述信息存储在装置7中。

(4)根据可达Hough参数空间、先验已知的目标位置传递关系、预先设定的虚警概率p_fa、装置1输出的检验统计量的统计特征、以及装置7中存储的当前参数单元本身的位置信息，在装置8中计算当前参数单元对应的给定虚警概率P_FA条件下的检测门限，即第二门限Z₂，它是航迹长度n₂的函数，记为Z₂(n₂)。计算过程如以下两式所示，

$1-\sqrt[L]{1-P_{\mathrm{FA}}}=P_{Y0}·\underset{n_2=n_0}{\overset{n_3}{\Sigma }}\left[C_{n_3}^{n_2}{p}_1^{n_2}{p}_2^{n_3-n_2}\right]$

高斯白噪声背景条件下，

$P_{Y0}=P\{Y\ge Z_2\left(n_2\right)\}={\int }_{Z_2\left(n_2\right)}^{\infty }\frac{1}{\Gamma \left(n_2\right)}{y}^{n_2-1}{e}^{-y}\mathrm{dy}$

其中，P_FA是整个Hough参数空间中预先设定的虚警概率，同时规定各有效参数单元中的虚警概率均相同，即为n₃是当前参数单元中包含的扫描总次数，即航迹的最大长度，n₁是当前参数单元中各次扫描时可行数据点数的最大值，n₁和n₃可根据可达Hough参数空间以及已知的目标位置传递关系来确定；P_Y0表示长度为n₂的虚假航迹的航迹累积度量值Y超过第二门限Z₂(n₂)的概率；表示求组合数；p₁＝n₁·p_fa；

(5)在装置9中，利用先验已知的目标位置传递关系，对装置7中存储的各个数据点进行关联形成“可行航迹”，并积累这些“可行航迹”上各数据点的度量值，取航迹累积度量值最大者作为当前参数单元对应的候选航迹。

(6)将装置8得出的第二门限Z₂(n₂)和装置9得出的候选航迹及其航迹累积度量值一同送入比较器10中进行比较，如果航迹累积度量值高于第二门限，则判决当前参数单元中存在目标，否则判决为没有目标。如果判决结果为存在目标，则给目标数量计数，并将目标计数结果以及目标航迹上的各个数据点都存储在装置11中。然后通过装置12将这些已检测出来的数据点从装置6存储的Hough参数空间中删除，即所谓的逐目标消除，并将当前参数单元的累积度量值置为零，同时重新计算装置6存储的Hough参数空间中其它参数单元的累积度量值，将形成的新的Hough参数空间存储在装置13中。

(7)然后将计数装置14中的k值加1。如果得到的k值小于L，则从装置13存储的新Hough参数空间中取出累积度量值最大的参数单元的信息存入装置7中，同时清除装置7中原有的信息，然后对装置7中新存储的信息再次执行装置8～装置14的操作，直至装置14中的k值等于L，即遍历Hough参数空间中所有的有效参数单元为止。