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一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，包含以下步骤：一、将所有候选量测—目标互联情况组合成为候选集合Zt,k，计算Zt,k的互联评分集合Λt,k；二、根据规则从候选集合Zt,k中选取可行的量测—目标互联划分，组织形成等效测量信息；三、根据等效测量信息，基于多假设处理逻辑，将所有可能的目标航迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删除未通过检验的树，实现虚警的剔除、目标信息的提取，以及航迹的起始、维持与终结；四、根据当前时刻航迹树的特点，设计目标显示逻辑，实现对目标数目的估计，并实时显示出目标的航迹批号与相关的运动参数。本发明对目标的位置估计精度明显优于任一平台的精度。
【专利说明】—种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法
【技术领域】:
[0001]本发明涉及数据融合领域，特别涉及多平台组网融合检测与跟踪技术，具体是指一种基于多机编队有源组网的弱目标检测与跟踪技术。
【背景技术】:
[0002]当前，随着各国航空武器装备的不断改进、升级与推陈出新，战场探测环境充斥着各种干扰，航空武器呈隐形化、小型化的发展趋势(如B-2 二代隐身机的雷达散射截面积RCS只有10_3m2)。在这一背景下，单一平台传感器已无法在复杂战场环境下实现对弱信号目标(如隐身飞机、低空目标、小型无人机等)的检测与跟踪，通常只能发现一些不连续的点迹，无法形成较为稳定、完整地航迹文件上报[1_2]。从而，对未来战场环境下态势的准确、有效感知提出了越来越严峻地挑战。
[0003]由于隐身目标无法在全方向、全频段上都保持较好的隐身效果，电磁干扰技术难以在全空域、全频段起作用。因此，针对复杂环境下弱目标的检测与跟踪问题，通过多平台组网，大范围、多角度、多频段的观测目标，成为一种可行的处理思路，基于这一思路，美军目前研制有导弹防御系统、精确定位与打击系统等；而在算法理论实现方面，国内外学者则分别从低可观测目标跟踪算法设计与多平台融合滤波模型两方面开展研究工作。前者的研究主要是通过一体化考虑航迹检测与跟踪环节，通过时间积累，提升对低可观测目标的感知能力，比较有代表性的工作有:美国Connecticut大学Bar-Shalom等通过引入目标回波强度信息，结合极大似然估计理论，提出极大似然-概率数据关联方法(MaximumLikelihood-Probability Data Association, ML-PDA),并设计自适应滑窗工作方式，实现虚警率时变情况下目标的检测与跟踪处理[3_5];美国学者Blackman等采用多假设检验方法(Multistage Hypothesis Testing)将所有可能的目标轨迹以树的形式组织起来,通过时间积累，删减或保留树，提取真实目标并完成虚警的删除&7]。后者研究主要是通过研究多平台观测的融合策略，提升对目标的有效跟踪精度，较有代表性的工作有:美国Bar-Shalom等将不同探测背景下的多平台融合跟踪问题(如多平台无源定位、不同分辨力雷达组网、目标分裂情况)转换为多维分配问题进行求解;海军航空工程学院何友等采用基于数据压缩、顺序结构、并行结构三种方法实现多平台多目标的融合跟踪[11]。
[0004]然而，总体而言，以上两方面的研究，前者目前主要基于单平台传感器开展低可观测目标跟踪算法模型的设计；而后者则通常假定目标具有较高的可观测概率，且主要针对航迹维持阶段，较少考虑复杂环境下低可观测目标在航迹形成与航迹终止中存在的问题；另外，当前这两方面的研究主要都是针对地面雷达组网融合问题。
[0005]参考文献
[0006][I]Hadzagic M., Michalska H., Lefebvre E.Track-Before-Detect Methodsin Tracking Low-Observable Targets: A Survey[J].Sensors&Transducers (S&Te-Digest), Special Issuse, 2005, (8):374-380.[0007][2]赵宗贵，熊朝华，王珂等.信息融合概率、方法与应用[M].北京:国防工业出版社,2012.[0008][3]Hall D.L.，Llinas J.多传感器数据融合手册[M].北京:电子工业出版社，2008.[0009][4]Kirubarajan T., Bar-Shalom Y.Low observable target motion analysisusing amplitude information[J].1EEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems, 1996，32(4):1367-1384.[0010][5] Blanding ff.R., Willett P.K., Bar-Shalom Y.0ff-line and real-timemethods for ML-PDA track validation [J].1EEE Transactions on Signal Processing, 2007，55(5): 1994-2006.[0011][6]Blackman S.S.Multiple hypothesis tracking for multiple target tracking[J].1EEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2004, 19 (I): 5-18.[0012][7]Blostein S.D., Richardson H.S.A sequential detection approach to targettracking[J].1EEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1994,30(1):197-212.[0013][8]Deb S.,Yeddanapudi M.,Pattipati K., etc.An generalized S-D assignmentalgorithm for multisensor-multitarget state estimation[J].1EEE Transactions onAerospace and Electronic Systems, 1997, 33(2): 523-537.[0014][9] Chen H.M., Kirubarajan T., Bar-Shalom Y.Tracking of Spawning Targetswith Multiple Finite Resolution Sensors[J].1EEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems, 2008, 44(1): 1-14.[0015][10] Chung Y.N., Chou P.H., Yang M.R.Multiple-target tracking withcompetitive Hopfield neural network based data association [J].1EEE Transactions onAerospace and Electronic Systems, 2007, 43 (3): 1180-1188.[0016][11]何友，王国宏，陆大鑫等.多传感器信息融合及应用(第二版)[M].北京:电子工业出版社，2007.
【发明内容】

[0017]针对现有技术的不足，本发明的发明目的在于提供一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，通过融合处理多平台组网协同探测获取的冗余/虚假/冲突/不同置信度的信息，提取目标的航迹与运动参数，实现对隐身目标等低可观测目标的检测与跟踪。
[0018]本发明的发明目的通过以下技术方案来实现:
[0019]一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，包含以下步骤:
[0020]第一步、将所有候选量测一目标互联情况组合成为候选集合Zt，k，计算候选集合Zt，k的互联评分集合At，k;
[0021]第二步、根据规则从候选集合Zt，k中选取可行的量测一目标互联划分，组织形成等效测量信息；
[0022]第三步、根据等效测量信息，将所有可能的目标航迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删除未通过检验的树，实现虚警的剔除、目标信息的提取，以及航迹的起始、维持与终结；[0023]第四步、根据当前时刻航迹树的特点，设计目标显示逻辑，实现对目标数目的估计，并实时显示出目标的航迹批号与相关的运动参数。
[0024]依据上述特征，所述候选集合Zt，k为:
【权利要求】
1.一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，包含以下步骤: 第一步、将所有候选量测一目标互联情况组合成为候选集合Zt，k，计算候选集合zt，k的互联评分集合At k; 第二步、根据规则从候选集合Zt，k中选取可行的量测一目标互联划分，组织形成等效测量信息; 第三步、根据等效测量信息，基于多假设处理逻辑，将所有可能的目标航迹以树的形式组织起来，通过时间积累，删除未通过检验的树，实现虚警的剔除、目标信息的提取，以及航迹的起始、维持与终结； 第四步、根据当前时刻航迹树的特点，设计目标显示逻辑，实现对目标数目的估计，并实时显示出目标的航迹批号与相关的运动参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，其特征在于所述候选集合Zt，k为:
3.根据权利要求1所述的一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，其特征在于第二步中的规则设定为: a)每个平台传感器的量测都属于一个目标或虚警； b)每个平台传感器的量测只属于一个目标； 等效测量具体实现步骤为: (2.1)初始化互联集合?k，即令?k = Φ ;(2.2)从当前互联评分集合At k中选出评分最高的元素Amax k = max{>t，k}，并将Afflax,k从Λ t，k中删除，找出与Amax，k对应的量测一目标互联情况Zmax，k，将Zmax，k加入互联集合Ok中； (2.3)从当前互联评分集合Atk中选出评分最高的元素Λ 一，k，找出Λ 一，k所对应的量测一目标互联情况Ztemp，k; (2.4)将Ztaiftk与Ok中的元素进行比较，判断是否满足规则b)，若满足，则将ZtMp，k加入互联集合?k中；再判断是否满足规则a)，若满足，则转至(2.5)，反之，转至(2.2)； (2.5)互联集合Ok即为求解出的可行量测一目标互联划分，通过量测组合形成一系列等效测量。
4.根据权利要求1所述的一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，其特征在于第三步具体实现步骤为: (3.1)候选航迹分支:根据k-Ι时刻各航迹的状态与误差协方差阵，通过卡尔曼滤波或无味卡尔曼滤波，获得各航迹的新息协方差阵Slri与残差f，进一步得到k时刻量测与航迹预测位置的归一化距离:
5.根据权利要求1所述的一种基于编队有源组网的弱目标检测与跟踪方法，其特征在于第四步具体实现步骤为: (4.1)主要航迹表的生成:将所有候选航迹的全局概率之和最接近的整数/V作为主要航迹的数目 ，从当前所剩下的候选航迹中选出最能表现当前态势的％夺最佳目标航迹，形成主要航迹表； (4.2)通用航迹表的生成与输出:根据主要航迹表中的航迹文件形成或更新通用航迹，在建立通用航迹表的过程中，若一个通用航迹与一个家族树关联，且该家族树在该时刻有主要航迹，则将这个主要航迹分配给该通用航迹，没有分配出去的主要航迹作为新起始的通用航迹，而分配的主要航迹就用来代替原来通用航迹；将通用航迹表中的航迹输出到显示界面上，完成目标实时显示。
【文档编号】G01S13/66GK104021292SQ201410250979
【公开日】2014年9月3日 申请日期:2014年6月6日 优先权日:2014年6月6日
【发明者】黄大羽 申请人:中国航空无线电电子研究所