目标回波特征辅助的海面多目标跟踪方法

由于复杂的海洋环境和近海稠密的海面目标,海用雷达常面临高虚警率、高目标密度的“双高”跟踪场景。来源于海杂波和多个邻近目标的量测点在探测空间中密集出现,传统的跟踪方法仅利用单帧量测的位置信息不能很好区分量测的具体来源,导致跟踪性能严重下降。利用目标回波特征信息可以在不提高算法复杂度的情况下弥补上述缺陷,但目标回波特征的泛化能力较弱,需要针对不同的雷达体制、工作场景及探测需求,因地制宜地选择适合的目标回波特征。以探测大中小型船只为任务的高分辨对海警戒雷达为应用背景,采用检验统计量和目标径向速度量测作为目标回波特征,重构了跟踪方程使得目标回波特征的信息被充分应用于关联、滤波和航迹管理等跟踪的各个环节。此外,采用了一种“两级”跟踪流程,依据航迹质量划分确认航迹和候选航迹,串联跟踪目标并交互信息,有助于跟踪难以形成持续稳定检测的非机动海面小目标。实测和仿真数据实验结果表明,在海面复杂的多目标场景中,所提方法可以实现稳健的目标跟踪。

一种改进的泊松点过程概率多假设跟踪方法

多目标跟踪方法的核心是获取量测点与目标间的最优关联。传统的多目标跟踪方法从穷举出的所有可能关联中估计出最优关联,随目标数目指数倍增的关联复杂度制约了雷达跟踪多目标的能力。因此提出了一种低运算复杂度、高跟踪精度的多目标跟踪算法和与其配套的航迹管理方法,目标和杂波产生的量测点被建模为泊松点过程,以量测的来源为缺失信息,通过EM(Expectation Maximisation)算法迭代求解目标状态,独立的量测关联和目标混合概率大大降低了算法的复杂度。此外,额外的回波多普勒信息作为目标特征被引入关联和滤波环节辅助跟踪,提升了算法区分量测来源的能力,获得了更高的跟踪精度。实验结果表明,所提方法可以实现稳健的目标跟踪,且运算时间随目标数目线性增加。