扇掃雷達多目標航跡跟蹤算法研究

桂林長海發展有限責任公司 于文才

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扇掃雷達多目標航跡跟蹤算法研究

桂林長海發展有限責任公司 于文才

【摘要】針對扇掃雷達多目標跟蹤時，目標易丟失，精確度低等問題，提出基于傳統航跡跟蹤技術的改進算法。該算法在數據關聯方面采用優化版的ONNCJPDA，并針對雷達扇掃的特征，實時修正兩目標點的航跡預測時間，進而修正此種情況下卡爾曼濾波的濾波和外推方程，從而獲得正確的目標航跡。

【關鍵詞】多目標；航跡跟蹤；ONNCJPDA；航跡動態預測

0　引言

隨著信息技術的發展，人們對雷達系統的要求越來越高，原始雷達回波經過點聚處理后在屏幕上顯現點跡，已不能滿足現在的需求，而是需要顯示目標航跡的要求。所謂航跡，指的是對多個目標的若干點跡，進行處理后將同一目標點跡連成的曲線。通過目標跟蹤所得到的航跡，與僅有孤立的點信息相比，更加容易獲取到目標速度、方向、運動軌跡等目標參數。

1　算法設計原理

航跡跟蹤算法設計過程中首先進行確認航跡的數據關聯再進行試驗航跡的數據關聯；隨后是航跡跟新和預測，采用卡爾曼濾波對航跡進行更新，并根據目標航跡信息特征對下一時刻的狀態信息進行預測；最后是自由點相關，包括了新航跡的建立和自由點的錄取。整個航跡跟蹤算法設計原理圖如圖1所示。

圖1　航跡跟蹤算法設計原理圖

2　算法關鍵技術

航跡跟蹤算法包括目標與測量模型、航跡的起始、數據關聯、航跡更新與預測和航跡管理。

2.1目標運動模型

本系統針對的目標為地面目標，其特點為機動性較小，可近似為勻速直線運動運動模型。所以跟蹤算法運動模型采用CV模型。

針對扇掃雷達扇掃周期之間的差值偏大問題，分析同目標相鄰點間的規律，推測目標出現的時刻與扇掃方向、扇掃速度及位置之間的關系，動態的計算獲得航跡預測時間，修正不同目標對應的當前狀態轉移方程，提高跟蹤精度。天線掃描模型如圖2所示。

圖2　雷達天線掃描示意圖

若當前天線掃描方向為順時針，則天線再次掃描到目標A的軌跡如圖2中①所示，則航跡預測時間：

若當前天線掃描方向為逆時針，則天線再次掃描到目標A的軌跡如圖2中②所示，則航跡預測時間：

2.2目標量測模型

實際雷達天線連續掃描得到的是極坐標系下的目標的位置信息，即目標距離和方位信息，且所得到的量測值對應雷達固有的量測誤差。而目標運動模型是在笛卡爾坐標系下，所以首先應該進行目標量測信息和相應量測誤差協方差矩陣的轉換。直角坐標系下，目標的狀態向量前兩幀由目標回波量測向量轉換得到：

根據狀態轉移方程由前一幀的狀態向量得到下一幀的狀態向量。直角坐標系下回波的測量模型可以用測量方程表示，其中z(k)是目標量測，H為觀測矩陣，v(k)為零均值的高斯觀測噪聲，其協方差矩陣用R表示：

2.3航跡的起始

航跡的起始是指目標點連成曲線航跡的過程。本文采用優化直接法（Rule-Based），最大速度vmax、最小速度vmin，最大加速度amax(amax>0)及最大偏移角度等參數要預先估測，再通過下面的公式判斷試驗航跡：

2.4數據關聯

數據關聯是將相關的數據進行關聯，確保航跡正確規劃，當新一幀的量測到來時，則要進行數據關聯，過程如圖3所示。

圖3　數據關聯過程圖

數據關聯中提出優化最近鄰域簡化聯合概率數據關聯算法（Optimize Nearest Neighbor Cheap Joint Probabilistic Data Association，ONNCJPDA）是在NN、PDA、JPDA、CJPDA之后出現的，如圖4所示。

圖4　ONNCJPDA處理過程

2.5航跡預測與更新

Kalman濾波中預測與更新，步驟如下：

第1步：預測狀態與殘差：

第2步：預測誤差自相關矩陣和計算新息（殘差）的自相關矩陣：

第3步：濾波器增益的計算：

第4步：更新狀態和誤差自相關矩陣：

2.6航跡確認方法

航跡確認方法是通過相應的準則，判斷 試驗航跡是否為目標航跡，步驟如下：

第3步：繼續N幀重復第2步。

2.7航跡刪除方法

為了使虛假航跡減少，通常需要進行航跡終止，其過程通過相應方法對確認航跡判決處理，當確認航跡滿足該條件時，則斷定是虛假航跡，給以終止，否則維持，其步驟如下：

第2步：重復第1步，直到l=L，則認為該確認航跡為虛假航跡給以終止，否則維持。

當l

3　結論

本文針對項目所使用的扇掃雷達以及其用途，提出的利于工程實現的改進目標跟蹤算法，利用MATLAB仿真，從仿真結果分析，該算法能夠有效的實現多目標的實時跟蹤，并且達到項目在跟蹤模式、目標容量、跟蹤精度等各方面的指標要求。但仿真和工程實用有一定的差別，可以在實用時根據跟蹤場景、跟蹤需求等對例如速度門、波門、M/N準則、L邏輯等一些參數進行相應調整，以達最優效果。

參考文獻

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