一种基于航迹关联点迹的真实概率的航迹修正方法与流程

本发明涉及雷达数据处理，具体涉及一种基于航迹关联点迹的真实概率的航迹修正方法。

背景技术：

1、精确测量目标的距离和角度是毫米波雷达探测的基础，滤波跟踪估计算法则是目标跟踪的核心内容。由于毫米波雷达量测系统的性能限制，返回的量测数据往往存在距离精度高、角度精度低的特点。跟踪算法是实现目标跟踪的前提，滤波算法的可靠性和估计精度则由滤波模型决定。然而，在毫米波雷达实际工作中，为了不增加滤波模型的建模难度，往往较少考虑距离精度与角度精度的差异，直接采用卡尔曼、、等常用滤波算法，导致滤波处理后的目标运动状态常表现为横向抖动严重，滤波航迹与真实的目标航迹之间存在较大的差距。

2、此外，在毫米波雷达实际工作中，由于容易受到噪声干扰、强反射物体干扰、多径干扰等因素的影响，点迹航迹关联后的雷达点迹往往包含了一定概率的虚假点迹。当雷达航迹关联到虚假点迹后，传统的处理方法多为基于虚假点迹继续进行航迹滤波处理，并没有对虚假点迹进行调整或剔除操作，这种处理方法无法实现对虚假点迹的有效修正，严重降低了雷达航迹的准确性。

技术实现思路

1、针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于航迹关联点迹的真实概率的航迹修正方法，能够有效克服现有技术所存在的无法对雷达航迹进行有效修正而造成雷达航迹精确度较低，以及雷达航迹存在严重横向抖动的缺陷。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、一种基于航迹关联点迹的真实概率的航迹修正方法，包括以下步骤：

4、s1、获取当前帧雷达点迹，并对当前帧雷达点迹进行点迹凝聚和点迹航迹关联，生成当前帧雷达航迹；

5、s2、对当前帧雷达航迹中雷达航迹进行航迹滤波，并计算下一帧雷达航迹中雷达航迹的预测值；

6、s3、根据下一帧雷达航迹中雷达航迹的量测值和预测值，计算下一帧雷达航迹中雷达航迹关联雷达点迹为真实目标返回点的概率，并计算下一帧雷达航迹中雷达航迹数据；

7、s4、对下一帧雷达航迹中雷达航迹进行航迹滤波，并计算当前帧雷达航迹中雷达航迹的理想位置；

8、s5、计算上一帧雷达航迹中雷达航迹关联雷达点迹为真实目标返回点的概率，结合当前帧雷达航迹中雷达航迹的理想位置对当前帧雷达航迹中雷达航迹数据进行修正。

9、优选地，s1中获取当前帧雷达点迹，并对当前帧雷达点迹进行点迹凝聚和点迹航迹关联，生成当前帧雷达航迹，包括：

10、s11、获取第 k帧雷达点迹 p k={ p k1, p k2,…, p k kn}，第 k帧雷达点迹 p k中第 i个雷达点迹为；

11、其中， r k i为雷达点迹 p k i的距离值，为雷达点迹 p k i的角度值， v k i为雷达点迹 p k i的速度值， rcs k i为雷达点迹 p k i的rcs值， kn为第 k帧雷达点迹中雷达点迹数量；

12、s12、将雷达点迹 p k i转换至笛卡尔坐标系中，得到；

13、其中， x k i、y k i分别为雷达点迹 p k i在笛卡尔坐标系中 x、y轴方向的距离：

14、；

15、；

16、s13、对第 k帧雷达点迹 p k中所有转换至笛卡尔坐标系中的雷达点迹，采用dbscan算法进行点迹凝聚，并采用最近邻算法进行点迹航迹关联，生成第 k帧雷达航迹 t k={ t k1, t k2,…, t k tkn}，第 k帧雷达航迹 t k中第 i个雷达航迹为 t k i={ x k i, y k i, xv k i, yv k i, tp k i}；

17、其中， x k i、 y k i分别为雷达航迹 t k i在 x、y轴方向的距离， xv k i、 yv k i分别为雷达航迹 t k i在 x、y轴方向的速度， tp k i为雷达航迹 t k i关联的历史点迹序列，，为雷达航迹 t k i在第 k帧雷达航迹 t k中关联的雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k-1帧雷达航迹 t k-1中关联的雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k-2帧雷达航迹 t k-2中关联的雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k-3帧雷达航迹 t k-3中关联的雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k-4帧雷达航迹 t k-4中关联的雷达点迹。

18、优选地，s2中对当前帧雷达航迹中雷达航迹进行航迹滤波，并计算下一帧雷达航迹中雷达航迹的预测值，包括：

19、s21、采用五点线性拟合回归对雷达航迹 t k i进行航迹滤波，基于雷达航迹 t k i关联的历史点迹序列，在 x、y轴方向分别采用最小二乘法进行线性拟合，计算得到相应的线性拟合回归值：

20、；

21、；

22、；

23、；

24、其中， b x k、 a x k、 b y k、 a y k均为雷达航迹 t k i的线性拟合回归值，、分别为雷达航迹 t k i的历史点迹序列 tp k i中在第 k-5+ j帧雷达航迹 t k-5+ j中关联的雷达点迹在 x、 y轴方向的距离；

25、s22、利用s21中计算得到的雷达航迹 t k i的线性拟合回归值 b x k、 a x k、 b y k、 a y k，计算第 k+1帧雷达航迹 t k+1中雷达航迹的预测值：

26、；

27、；

28、；

29、；

30、其中，、分别为雷达航迹在 x、y轴方向的距离预测值，、分别为雷达航迹在 x、y轴方向的速度预测值。

31、优选地，s3中根据下一帧雷达航迹中雷达航迹的量测值和预测值，计算下一帧雷达航迹中雷达航迹关联雷达点迹为真实目标返回点的概率，并计算下一帧雷达航迹中雷达航迹数据，包括：

32、s31、实时接收第 k+1帧雷达点迹，对第 k+1帧雷达点迹 p k+1中所有转换至笛卡尔坐标系中的雷达点迹，采用dbscan算法进行点迹凝聚，并采用最近邻算法进行点迹航迹关联，使得雷达航迹 t k i={ x k i, y k i, xv k i, yv k i, tp k i}关联新雷达点迹后变为雷达航迹；

33、其中，为雷达航迹 t k i关联的最新历史点迹序列，，为雷达航迹 t k i在第 k+1帧雷达航迹 t k+1中关联的新雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k帧雷达航迹 t k中关联的雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k-1帧雷达航迹 t k-1中关联的雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k-2帧雷达航迹 t k-2中关联的雷达点迹，为雷达航迹 t k i在第 k-3帧雷达航迹 t k-3中关联的雷达点迹；

34、s32、将雷达航迹 t k i在第 k+1帧雷达航迹 t k+1中关联的新雷达点迹作为雷达航迹 t k i的量测值，将s22中计算得到的雷达航迹的预测值作为雷达航迹 t k i的预测值，计算新关联的雷达点迹为真实目标返回点的概率：

35、；

36、其中，、分别为雷达航迹 t k i的最新历史点迹序列中在第 k+1帧雷达航迹 t k+1中关联的新雷达点迹在 x、 y轴方向的距离， l x、 l y分别为最近邻算法在 x、 y轴方向的关联门限；

37、s33、利用s22中计算得到的雷达航迹的预测值，以及s32中计算得到的新关联的雷达点迹为真实目标返回点的概率，计算雷达航迹的雷达航迹数据：

38、；

39、；

40、；

41、；

42、其中，、分别为雷达航迹在 x、y轴方向的距离，、分别为雷达航迹在 x、y轴方向的速度，为雷达航迹 t k i关联的最新历史点迹序列，，也即雷达航迹关联的历史点迹序列。

43、优选地，s4中对下一帧雷达航迹中雷达航迹进行航迹滤波，并计算当前帧雷达航迹中雷达航迹的理想位置，包括：

44、s41、重复s21，采用五点线性拟合回归对雷达航迹进行航迹滤波，基于雷达航迹关联的历史点迹序列，在 x、y轴方向分别采用最小二乘法进行线性拟合，计算得到相应的线性拟合回归值：

45、；

46、；

47、；

48、；

49、其中， b x k+1、 a x k+1、 b y k+1、 a y k+1均为雷达航迹的线性拟合回归值，、分别为雷达航迹的历史点迹序列中在第 k-4+ j帧雷达航迹 t k-4+ j中关联的雷达点迹在 x、 y轴方向的距离；

50、s42、基于s41中计算得到的雷达航迹的线性拟合回归值，采用航迹取直线操作，计算直线状况下雷达航迹 t k i在第 k帧雷达航迹 t k中的理想位置 it k i={ ixt k i, iyt k i}：

51、；

52、；

53、其中， ixt k i 、yt k i分别为直线状况下雷达航迹 t k i在第 k帧雷达航迹 t k中在 x、y轴方向的理想距离。

54、优选地，s5中计算上一帧雷达航迹中雷达航迹关联雷达点迹为真实目标返回点的概率，结合当前帧雷达航迹中雷达航迹的理想位置对当前帧雷达航迹中雷达航迹数据进行修正，包括：

55、s51、将第 k-1帧雷达航迹 t k-1中雷达航迹在第 k帧雷达航迹 t k中关联的新雷达点迹 tp k i作为雷达航迹的量测值，利用s42中计算得到的雷达航迹 t k i在第 k帧雷达航迹 t k中的理想位置 it k i，计算新关联的雷达点迹 tp k i为真实目标返回点的概率 p k i：

56、；

57、其中， x k i、y k i分别为雷达航迹的最新历史点迹序列 tp k i中在第 k帧雷达航迹 t k中关联的新雷达点迹 tp k i在 x、 y轴方向的距离， l x、 l y分别为最近邻算法在 x、 y轴方向的关联门限；

58、s52、利用s42中计算得到的雷达航迹 t k i在第 k帧雷达航迹 t k中的理想位置 it k i，以及s51中计算得到的新关联的雷达点迹 tp k i为真实目标返回点的概率 p k i，对雷达航迹 t k i的雷达航迹数据 t k i={ x k i, y k i, xv k i, yv k i, tp k i}进行修正：

59、；

60、。

61、与现有技术相比，本发明所提供的一种基于航迹关联点迹的真实概率的航迹修正方法，具有以下有益效果：

62、1）针对毫米波雷达具有距离精度高、角度精度低的特点，在直角坐标系下采用五点线性拟合回归进行航迹滤波，大幅度削弱了雷达航迹的横向抖动；

63、2）对雷达航迹关联的雷达点迹是否为真实目标返回点的概率进行了两次计算，能够有效降低错误的点迹航迹关联对雷达航迹的不利影响，提高了目标跟踪的稳定性；

64、3）基于雷达航迹关联的雷达点迹是否为真实目标返回点的概率对雷达航迹的滤波值进行了两次修正，有效提高了雷达航迹的精确度。