一种基于目标重跟踪的多目标粒子滤波检测前跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于目标重跟踪的多目标粒子滤波检测前跟踪方法，该方法在跟踪环节中，对已经跟踪完成且pb大于给定阈值的目标，按粒子权重值大小对跟踪粒子群按逆序进行排序，计算其前N/50个粒子的状态均值。以此状态均值为中心点，产生新的粒子，对跟踪粒子群的后0.98*N个粒子状态信息进行替换，粒子群存在值全置为1，保留了优质粒子，更新了粒子群，提高了粒子使用率，使跟踪点迹较快靠近真实目标，提高了目标的跟踪精度。此外，使虚假点迹更快接近真实目标，通过计算目标踪航迹长度leni为3时与第一个航迹点的距离，若距离过大，则此目标初始状态信息不准确，删除此虚假航迹，降低了目标的虚警率和跟踪误差。

说明书

技术领域

本发明属于雷达检测前跟踪技术领域，涉及多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪技术领域，具体涉及一种基于目标重跟踪的多目标粒子滤波检测前跟踪方法

背景技术

多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法是一种利用多雷达对多个弱目标实现检测跟踪的方法，常采用双层粒子滤波结构，即目标跟踪层和目标检测层。目标检测层负责检测发现新生目标，目标跟踪层负责对目前已发现的每个目标进行单独跟踪估计，每个目标拥有单独的跟踪粒子群。

在目标跟踪层对已发现目标进行跟踪滤波时，新发现目标通常跟踪精度较低，距离目标真实航迹较远，因此当多个目标距离较近时，如果新发现目标跟踪点迹距离另一目标真实航迹距离较近时，由于目标跟踪层的跟踪门限较大，新发现目标的跟踪粒子群易偏离原有目标航迹，逐渐向另一目标航迹靠近，甚至与另一目标航迹合并，而最终导致目标漏检问题。

发明内容

本发明考虑对多个目标跟踪问题中的目标虚警率较高且跟踪前期跟踪误差较高导致的目标漏检问题，提出了一种基于目标重跟踪的多目标粒子滤波检测前跟踪方法。

本发明方法的具体步骤是：

步骤1、初始化参数：雷达扫描周期T、观测总帧数K、粒子群中粒子个数N、雷达个数R，目标跟踪航迹的帧长度len

步骤2、读取多个雷达的第k帧量测

步骤3、对k-1时刻的跟踪目标集Taxe＝{f

步骤3.1、令i＝1；

步骤3.2、对第i个目标的跟踪粒子群P

步骤3.3、令r＝1，j＝1，计算跟踪粒子群中每个粒子的多雷达权值，具体步骤为：

步骤3.3.1、比较目标第j个粒子的E

步骤3.3.2、计算第j个粒子对应第r个雷达下的距离

(x

步骤3.3.3、计算k时刻目标i第j个粒子基于第r个雷达的权重

(m,n,p,k)为k时刻，粒子的

步骤3.3.4、若j

步骤3.3.5、若r

步骤3.4、计算多雷达融合粒子权值

步骤3.4.1、令r＝1。

步骤3.4.2、将第r个雷达对应的粒子权值归一化：

步骤3.4.3、若r

步骤3.4.4、计算融合后雷达粒子权重：

步骤3.4.5、对融合后的粒子群权重进行归一化：

步骤3.5、令

步骤3.6、计算目标f

pb＝M/N式(10)

其中M为粒子群中存在变量E

步骤3.7、目标进行重跟踪，步骤如下：

步骤3.7.1、令

步骤3.7.2、计算粒子群前N/50个粒子的状态信息均值

步骤3.7.3、以状态信息均值为中心点，随机创建新的粒子，对跟踪粒子群P

{x

步骤3.7.4、计算跟踪粒子群中每个粒子的多雷达权值，见步骤3.3。

步骤3.7.5、计算计算粒子多雷达融合权值

步骤3.7.6、采用系统重采样，对跟踪粒子群p

步骤3.8、若目标i跟踪帧数长度len

步骤3.9、若

步骤3.10、若i

步骤3.11、从目标跟踪集Taxe中删除虚假目标，并删除对应跟踪粒子群，跟踪目标集为Taxe中的每个目标

步骤4、对k时刻新目标进行探测，产生探测粒子群

步骤4.1、令Dm＝0；Dm为检测目标集中的目标个数；

步骤4.2、探测粒子群

步骤4.3、计算探测粒子群中各雷达下粒子权重

步骤4.3.1、令j＝1，r＝1，i＝1；

步骤4.3.2、计算第j个粒子与检测目标集Daxe和跟踪目标集Taxe合并集中目标i之间的距离见公式(11)；若

x

步骤4.3.3、若i

步骤4.3.4、计算第j个粒子基于第r个雷达的距离、多普勒以及方位值：

x

步骤4.3.5、计算第j个粒子基于第r个雷达量测的权重

其中

步骤4.3.6、若j

步骤4.3.7、若r

步骤4.3.8、对第r个雷达下的粒子群权重进行归一化，见式(7)：

步骤4.3.9、计算k时刻第j个粒子融合后的权重：

步骤4.4、采用系统重采样方法对粒子群进行重采样；

步骤4.5、根据公式(10)计算探测粒子的检测概率pb，判断pb是否小于发现目标阈值Myu，若是，则转到步骤5，否则，认为探测到新目标，计算该目标的状态估计

步骤4.6、判断k时刻的检测目标集Daxe和跟踪目标集Taxe是否为空，若是，则转到步骤5，否则，继续判断该新目标是否为k时刻的跟踪目标集Taxe中已发现的目标或是检测目标集Daxe中已检测到的目标，具体是：

步骤4.6.1、令i＝1；

步骤4.6.2、计算新目标与检测目标集和跟踪目标集中的并集中目标i的距离见式(12)，判断dis

其中{x

步骤4.6.3、若i

步骤4.6.4新目标获得检测粒子群

步骤5、将新目标加入k时刻跟踪目标集Taxe，得到更新后的k时刻跟踪目标集Taxe＝{f

本发明给出了一种基于目标重跟踪的多目标粒子滤波检测前跟踪方法，该方法在跟踪环节中，对已经跟踪完成且pb大于给定阈值的目标，按粒子权重值大小对跟踪粒子群按逆序进行排序，计算其前N/50个粒子的状态均值。以此状态均值为中心点，产生新的粒子，对跟踪粒子群的后0.98*N个粒子状态信息进行替换，粒子群存在值全置为1，保留了优质粒子，更新了粒子群，提高了粒子使用率，使跟踪点迹较快靠近真实目标，提高了目标的跟踪精度。此外，使虚假点迹更快接近真实目标，通过计算目标踪航迹长度len

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的分析。

本发明主要采用计算机仿真的方法进行验证，所有步骤都在matlab-2016a上验证正确。图1为本发明的流程图。具体实施步骤如下：

(1)初始化系统参数：雷达扫描周期T＝2，初始化粒子数目N＝3000，目标阈值Myu＝0.7，粒子距离目标阈值Jyu＝35，选取粒子数Xz＝2，验证目标Mk＝50，Syu＝0.01。

(2)获取多个雷达的第k时刻量测

(3)对k-1时刻的跟踪目标集中Taxe＝{f

(a)计算跟踪目标集Taxe的列数，将列数赋值给变量Tm，Tm表示跟踪目标的个数；

(b)i＝1，j＝1，r＝1；

(c)粒子群进行状态转移，获得每个粒子的状态

(d)若E

(e)计算第j个粒子基于第r个传感器的权重

(f)若j

(g)若r

(h)令r＝1；

(i)对第r个雷达下的粒子群权重进行归一化：

(j)若r

(k)计算粒子融合后的权重，其中

(l)令

(m)计算目标f

(n)令

(o)计算粒子群前N/50个粒子的状态信息均值

(p)以状态信息均值为中心点，创建0.98*N个新粒子，替换跟踪粒子群后0.98*N个粒子，且粒子群存在变量E

(q)计算跟踪粒子群中每个粒子的多雷达权值，见步骤(c)～(j)。

(r)计算计算粒子雷达融合权值

(s)采用系统重采样，对跟踪粒子群P

(t)若目标i跟踪帧数长度len

(u)若i

(v)从目标跟踪集Taxe中将目标删除，并删除跟踪粒子群P

(w)更新目标跟踪集Taxe中的列数，并更新目标跟踪集中的目标个数Tm；

(4)使用探测粒子群对新目标进行探测，开始新目标数目Dm＝0，过程如下：

(a)对探测粒子群进行状态转移，获得每个粒子的状态为

(b)令r＝1，j＝1，i＝1，目标标志allexit＝0；

(c)计算第j个粒子与检测目标集Daxe和跟踪目标集Taxe并集中目标i之间的距离：

(d)若

(e)若i

(f)计算第j个粒子对应第r个雷达的权重

(g)若j

(h)若r

(i)r＝1；

(j)对第r个雷达下粒子群权重进行归一化：

(k)若r

(l)对粒子群权重进行融合：

(m)计算探测粒子的检测概率pb，pb＝M/N，M为存在变量E

(n)如果pb小于阈值，转到(5)，否则探测到新目标，计算目标的状态估计

(o)若Tm+Td等于0，转到(5)，否则进入(p)判断新检出的目标是否为已发现目标；

(p)令i＝1，新目标标志flag＝0；

(q)计算新检出目标与检测目标集和跟踪目标集并集中的目标i的距离：

其中{x

(r)如果dis

(s)如果i＜Tm+Dm,则i＝i+1，转入步骤(q)，否则进入(t)；

(t)如果flag＝0，则为新目标，获得检测粒子群

(5)将本周期的检测目标集Daxe加入跟踪目标集Taxe，得到更新后的跟踪目标集Taxe＝{f

仿真场景：

共有5部雷达，均位于原点，在目标个数为5个的情况下，目标信噪比分别为6dB，9dB和12dB，目标距离雷达较远，目标信噪比差别较大的情况下，基于目标重跟踪的多目标粒子滤波检测前跟踪方法，降低了目标虚警率，提高了目标前期跟踪精度。