一种基于环境信息图点迹预处理的航迹起始方法

摘要

本发明公开一种基于环境信息图点迹预处理的航迹起始方法，包括如下步骤：（1）遍历区域，建立环境信息图；（2）利用前述环境信息图进行点迹预处理；（3）首先用Hough变换对航迹起始中的点迹进行粗关联，然后用修正逻辑法进行关联模糊排除。此种航迹起始方法可有效解决强杂波环境下机动目标的起始问题，能迅速并以较高的概率检测出起始真实的航迹，为目标的稳定跟踪提供技术支撑。

说明书

技术领域

本发明属于电子侦测目标航迹起始跟踪技术领域，特别涉及一种适用于船舶 交通导航系统(VTS)中复杂水面杂波环境下目标的航迹起始。

背景技术

航迹起始是航迹管理中的第一步，是航迹跟踪、维持的前提。近年来虽然对 于目标航迹管理方面出现了很多研究成果，但是对于航迹起始的研究还很少。现 有的航迹起始算法可分为顺序处理技术和批处理技术两大类。通常来说，顺序数 据处理技术适用于相对无杂波环境中的航迹起始，主要包括启发式规则方法和基 于逻辑的方法。批数据处理技术适用于杂波环境，主要包括Hough变换法及其 衍生出来的相关改进算法。在Leung H等人的研究中，曾对上面这些航迹起始 方法进行过专门的对比，研究表明，以逻辑的方法和启发式规则为代表的顺序航 迹起始方法在虚警概率较低的情况下，起始效果比较好，但在复杂环境下性能较 差；以Hough变换法为代表的批处理航迹起始方法适用于杂波背景下航迹成直 线的环境，在密集环境下Hough变换法通常需要多次的扫描才能较好的起始航 迹，并且容易引起“组合爆炸”带来计算量负担过重的问题，因而不利于航迹的 快速起始。

近年来，随着复杂环境的出现，数据融合技术得到了长足的发展，多目标航 迹起始同多目标航迹维持、跟踪一样，也需要数据关联技术。数据关联技术主要 有以下三个分类：最近邻(Nearest Neighbor，NN)算法、概率数据关联 (Probability Data Association，PDA)算法、多假设(Multiple Hypothesis，MPH) 算法。NN算法是数据关联领域最常用的算法，也是最简单的算法，后两种算法 近年来在数据关联领域理论上得到了广泛的研究，但是由于航迹起始问题的特殊 性(短时间内利用粗略的测量快速完成航迹起始)，使得涉及似然、后验概率、 检测概率、虚警概率的方法，仅仅只能作为一种理论上与方法上的研讨，其本身 对于工程目前并没有太多的实用价值。

基于以上分析，目前尚没有一种能够真正适合工程应用的航迹起始方法，有 待完善。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，是针对前述背景技术中的缺陷和不足，提供一 种基于环境信息图点迹预处理的航迹起始方法，其可有效解决强杂波环境下机动 目标的起始问题，能迅速并以较高的概率检测出起始真实的航迹，为目标的稳定 跟踪提供技术支撑。

本发明为解决以上技术问题，所采用的技术方案是：

一种基于环境信息图点迹预处理的航迹起始方法，包括如下步骤：

(1)遍历区域，建立环境信息图；

(2)利用前述环境信息图进行点迹预处理；

(3)首先用Hough变换对航迹起始中的点迹进行粗关联，然后用修正逻辑 法进行关联模糊排除。

上述步骤(1)包括如下内容：首先统计各个扫描周期内各扇区点迹的位置； 然后遍历各个周期中的相关点迹，将相关点迹放入相应的区域网格并记录相应信 息；最后遍历区域网格，采用M/N准则进行环境信息图的起始，最终建立环境 信息图。

上述步骤(2)包括如下内容：设立自动起始区域，根据点迹方位和距离与 自动起始区域比较，如果落入自动起始区域，则为自动起始区域内的点迹，通过 对各杂波点迹检查，进行雷达环境信息图过滤，通过区域局部最大及次最大点挑 选，对已编批航迹关联，并进行自动起始的临时航迹关联。

采用上述方案后，本发明使用区域划分网格和寻找连通域以及点迹预处理技 术建立环境信息图，能有效剔除航迹起始中绝大部分的虚假航迹。环境信息图是 以点迹为基础，对地物、静止及缓慢目标的位置、运动信息进行存储，对航迹起 始和跟踪中的关联模糊现象能得到较好抑制。逻辑起始算法在强杂波环境下起始 效果较差，而Hough变换只能起始直线运动的目标，但在杂波环境下起始效果较 好，本发明采用Hough变换算法和逻辑航迹起始技术，在建立环境信息图的基础 上，提出一种新的适合工程应用的混合航迹起始算法，较好地解决了强杂波环境 下机动目标的起始问题。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是直角坐标系中两条正弦曲线相交的示意图；

图3是对参数空间细分为累加器单元的示意图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。

如图1所示，本发明提供一种基于环境信息图点迹预处理的航迹起始方法， 包括如下步骤：

(1)建立环境信息图

首先统计各个扫描周期(即雷达扫描搜索的周期)内各扇区(扇区是将全方 位等分为32个区域，是现有技术)点迹的位置；然后遍历各个周期中的相关点 迹，将相关点迹放入相应的区域网格(区域网格是指根据雷达测量精度，在雷达 坐标系下对观测范围的一种划分)并记录相应信息；最后遍历区域网格，采用 M/N准则(即若N个周期中在同一网格中有M个点迹落入，则认为该网格属于 杂波区域)进行环境信息图的起始，最终建立环境信息图。

(2)使用环境信息图进行点迹预处理

设立自动起始区域，根据点迹方位和距离等信息，与自动起始区域比较，如 果落入自动起始区域，则为自动起始区域内的点迹，通过对各杂波点迹检查，进 行雷达环境信息图过滤，通过区域局部最大及次最大点挑选，对已编批航迹关联， 并进行自动起始的临时航迹关联。

(3)基于Hough变换和修正逻辑的混合航迹起始方法

主要是指首先用Hough变换对航迹起始中的点迹进行粗关联，然后用修正逻 辑法进行关联模糊排除，因此该步骤分为以下两个过程：

a.航迹起始中的点迹粗关联

所述Hough变换的核心思想是建立一种点—线的对偶关系，使得图像在变 换前为图像空间，而变换后为参数空间，通过对参数空间上的参数分布情况的分 析，对直线进行检测。

直线的标准表示方程为：xcosθ+ysinθ＝ρ。

给定图像空间的一点(x_i，y_i)，对应于参数空间(ρ，θ)中的一条正弦曲线：

x_icosθ+y_isinθ＝ρ

配合图2所示，给定图像空间中的两点(x_i，y_i)，(x_j，y_j)，相对应于参数空间 (ρ，θ)中的两条正弦曲线，若它们交于点则是过两点 (x_i，y_i)，(x_j，y_j)的直线。

将参数空间(ρ，θ)细分为一些累加器单元，如图3所示，其中(ρ_min，ρ_max)和 (θ_min，θ_max)分别是参数空间中参数值的取值范围。一般说来，θ值的最大范围为 -90°≤θ≤90°，而ρ值的最大范围为-D≤ρ≤D，其中D为图像中角点间距离 (也即图像中最远的两个点之间的距离)。坐标(i，j)处的单元，累加的值为 A(i，j)，对应于与参数空间坐标(ρ_i，θ_j)相关的方格。初始时这些单元被置为0； 然后对图像进行扫描，若为背景点，不处理，若为目标点(x_k，y_k)，令θ等于θ轴 上允许的细分值，并通过公式ρ＝x_kcosθ+y_ksinθ，求出相应的ρ值，四舍五入 到ρ轴上的允许单元值，相应的累加器单元增加1；则图像处理完毕后， A(i，j)＝Q表示(x，y)平面上Q个点位于某条直线xcosθ_j+ysinθ_j＝ρ_i上。(ρ，θ) 平面上的细分数决定了这些点共线的精度。

在航迹起始中的点迹粗关联阶段，主要是利用杂波和目标运动特性不同，采 用Hough变换尽可能地去除虚假杂波点。具体地，把θ取值区域划分为N_θ个小 区域，$\mathrm{\Delta \theta }=\frac{\pi }{N_{\theta }},$每个区域的中心点为：${\theta }_n=(n-\frac{1}{2})\mathrm{\Delta \theta },n=\mathrm{1,2},L,N_{\theta }.$

把ρ分割成N_ρ个单元，每个单元的中心点为：

${\rho }_n=(n-\frac{1}{2})\mathrm{\Delta \rho },n=\mathrm{1,2},L,N_{\rho }.$

如果单元内的点的数量超过了预定的门限值(这里的门限值取值与航迹起始 的环境以及目标的运动特性有关)，则检测到一条可能航迹。

b.航迹起始中的关联模糊排除

在上述Hough变换阶段，已将大量的杂点剔除，对于出现的点迹与点迹关联 模糊的情况，利用修正逻辑法结合航迹点迹最大相关概率技术，惯性外推技术， 目标特征识别技术进行去模糊而得到真实的航迹。

在利用Hough变换起始航迹时，由于存在杂波的影响，因此，Δθ的大小及 门限的选择直接影响到航迹起始性能，没有选择的一般标准。我们建议选择较大 的Δθ，以保证以较高的概率检测到所有真实的航迹。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围， 凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本 发明保护范围之内。