一种基于距离-多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法技术

本发明专利技术一种基于距离‑多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法，包括以下处理步骤：第一步，对各通道接收的回波进行预处理；第二步，计算瞬时距离‑多普勒像；第三步，目标检测；第四步，量测估计；第五步，目标定位；第六步，目标跟踪。本发明专利技术方法其有益效果：本发明专利技术在瞬时距离‑多普勒域检测人体目标，提高了目标分辨能力；同时运用距离‑多普勒量测进行目标定位和跟踪，达到人体目标精确跟踪目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多站雷达目标跟踪领域,是一种基于距离-多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法。
技术介绍
光学相机、激光雷达和红外等常规传感器对光照和温度敏感，在墙体和叶簇等遮蔽环境下不能有效探测目标。雷达具有全天候和全天时工作能力，能够在雨、雪、雾、黑夜和遮蔽环境下探测感兴趣的运动目标。多站雷达与成像雷达相比，具有成本低、硬件系统相对简单和探测范围广等特点。在人体跟踪领域已被广泛运用。但是传统的多站雷达人体跟踪方法在距离像上检测目标，只运用距离量测进行目标定位和跟踪。当多个目标在距离像上存在重叠时，不能准确估计目标数目，会造成目标量测和轨迹缺失。目标瞬时距离-多普勒像提供了目标多普勒维的分辨能力，能够更有效的分辨目标，获得连续的目标运动轨迹。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于距离-多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法。利用瞬时距离-多普勒像进行人体目标检测和量测估计，运用距离和多普勒量测进行目标定位和跟踪。本专利技术的基本思路是：首先，对接收的各通道回波进行预处理，计算瞬时距离-多普勒像；然后，基于瞬时距离-多普勒像进行目标检测，运用人体目标在瞬时距离-多普勒像上的扩展特征，进行目标距离-多普勒量测估计；最后，基于距离-多普勒量测，进行目标的定位和跟踪。本专利技术的一种基于距离-多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法，技术方案包括以下处理步骤：第一步，对各通道接收的回波进行预处理(a)各通道接收回波为解线频调处理后的信号，对信号做一维傅里叶变换，去除残余视频相位，得到目标慢时间-距离像；(b)运用指数平均背景相消法进行杂波抑制，得到杂波抑制后的慢时间-距离像。第二步，计算瞬时距离-多普勒像(a)对杂波抑制后，某一时刻特定时间窗内的慢时间-距离像进行Keystone变换，消除目标跨距离单元徙动；(b)对Keystone变换后的数据，沿慢时间维做傅里叶变换，得到瞬时距离-多普勒像Ik(n,m)，其中，I代表瞬时距离-多普勒像，n＝1，2，…，n为距离维采样，n是I的距离维总采样数，m＝1，2，…，m为多普勒维采样，m是I的多普勒维总采样数，k＝1,2,3为通道标识(考虑一发三收多站雷达人体跟踪)。第三步，目标检测运用排序统计恒虚警检测器，对第二步得到的瞬时距离-多普勒像进行目标检测。排序统计恒虚警检测器输出可表示为：其中，Th表示排序统计恒虚警检测器估计的自适应阀值。将检测到的目标索引添加入候选目标量测集合Mk中，第四步，量测估计(a)量测范围收缩人体跟踪仅需要人体的躯干量测，人体肢体产生的量测可视为杂波。人体肢体在距离-多普勒像上扩展面积通常小于人体躯干，定义一个矩形窗：其中，(n,m)∈Mk，Nr和Nf分别为人体躯干在距离-多普勒像上的扩展宽度。若：G(n,m)＜β(Nr+1)(Nf+1)(3)则以(n,m)为中心的目标扩展较小，可将该目标视为杂波，从Mk删除量测(n,m)。其中，β(0＜β＜1)是一个设定的标量因子。(b)人体距离-多普勒量测估计将瞬时距离-多普勒像中人体躯干能量最强点视为量测估计。基于索引集合Mk，在瞬时距离-多普勒像Ik中寻找能量最大值。若Ik(n,m)，(n,m)∈Mk，对应于能量最强点，将索引(n,m)添加入量测估计集合中，并且从Mk中删除属于矩形窗W(n+p,m+q)，的量测。然后搜索下一个量测，直至候选量测集合Mk为空。第五步，目标定位融合各通道中所有距离-多普勒量测，将所有满足均方误差条件的位置估计作为目标定位点。第六步，目标跟踪将第五步得到的定位点和速度作为目标跟踪系统的输入，运用卡尔曼滤波器，基于最近邻准则，进行多目标跟踪。本专利技术的一种基于距离-多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法，其有益效果：本专利技术在瞬时距离-多普勒域检测人体目标，提高了目标分辨能力；同时运用距离-多普勒量测进行目标定位和跟踪，达到人体目标精确跟踪目的。附图说明图1为本专利技术处理流程示意图。图2为多站雷达人体探测示意图，Tx表示发射站，Rx表示接收站。图3(a)表示Rx1探测场景的杂波抑制前的慢时间-距离像。图3(b)表示Rx1探测场景的杂波抑制后的慢时间-距离像。图4(a)为5s时刻0.5s时间窗内的Keystone变换前的慢时间距离像。图4(b)为5s时刻0.5s时间窗内的Keystone变换后的慢时间距离像。图5(a)为5s时刻0.5s时间窗对应的瞬时距离多普勒像。图5(b)为5s时刻0.5s时间窗对应的排序统计恒虚警检测结果。图5(c)为5s时刻0.5s时间窗对应的量测范围收缩结果。图5(d)为5s时刻0.5s时间窗对应的量测估计结果。图6为定位和跟踪结果。细线为人体预定运动轨迹，圆圈为各时刻人体定位结果，粗线为人体跟踪结果。具体实施方式本专利技术提出的一种基于距离-多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法，分为六步，如图1所示。下面结合一个实例对本专利技术做进一步解释。探测场景如图2所示，发射站Tx位置为(1,0)，接收站Rx1位置为(-1,1)，接收站Rx2位置为(-4,2)，接收站Rx3位置为(4,2)，实测树丛厚2m，宽9m，高1.8m。两个人在树丛另一侧行走。由于树丛遮蔽，雷达相对人体不可见。按下面步骤实施：第一步，回波预处理。系统发射波形为中心频率为fc＝800MHz，带宽为B＝150MHz，脉冲宽度为Tp＝100μs，脉冲重复频率为PRF＝1000Hz的线性调频信号。各通道接收信号为解线频调处理后的信号，对信号做一维傅里叶变换，去除残余视频相位，第k个接收站信号可表示为：其中，f是差频，τ是慢时间，δj是散射点j的反射强度，Rjk(τ)是散射点j到发射站和接收站的距离和(双站距离)，是扫频率。r处的目标会在处产生一个峰值。将差频f用距离r替代，式(4)可表示为：接收站k的慢时间距离像用|sk(r,τ)|表示，图3(a)为接收站Rx1的慢时间-距离像，场景中存在很强的静物杂波和直达波，人体运动轨迹被完全遮盖了。运用指数平均背景相消法对慢时间-距离像进行杂波抑制，杂波抑制后的人体回波信号可表示为：δi表示运动人体散射点i的强度。图3(b)为接收站Rx1杂波抑制后的慢时间-距离像，静物杂波和直达波被有效抑制，人体目标得以凸显。第二步，计算瞬时距离多普勒。在一个相干处理间隔(CoherentProcessingInterval,CPI)内，目标近似为匀速运动，则瞬时距离可表示为：其中，Rik(τ)和vik是接收站k中人体散射点i在τ时刻的初始双站距离和双站速度。TCPI是一个相干处理间隔。将式(7)带入式(6)，瞬时距离向信号可表示为：其中，运用Keystone变换消除距离包络中的距离徙动项式(8)可表示为：图4(a)为5s时刻0.5s时间窗内的瞬时距离像，图4(b)是Keystone变换后的距离像。距离徙动得到了校正。对式(9)沿慢时间维做傅里叶变换，τ时刻的瞬时距离多普勒像可表示为：设系统的距离和频率采样分别为Δr和Δf，离散瞬时多普勒像可表示为：其中，n＝1,2,…,N,m＝1,2…,M,N和M是双站距离和双站多普勒的总采样点数。图5(a)是5s时刻的瞬时多普勒像。比较图4(b)和图5(a)，目标在距离像上不可分，但在瞬时距离多普勒像上可分。所以，基于瞬时距离多普勒有更好的目标分辨性能。第三步，目标检测统计排序恒虚本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于距离‑多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法，技术方案包括以下处理步骤：第一步，对各通道接收的回波进行预处理(a)各通道接收回波为解线频调处理后的信号，对信号做一维傅里叶变换，去除残余视频相位，得到目标慢时间‑距离像；(b)运用指数平均背景相消法进行杂波抑制，得到杂波抑制后的慢时间‑距离像；第二步，计算瞬时距离‑多普勒像(a)对杂波抑制后，某一时刻特定时间窗内的慢时间‑距离像进行Keystone变换，消除目标跨距离单元徙动；(b)对Keystone变换后的数据，沿慢时间维做傅里叶变换，得到瞬时距离‑多普勒像Ik(n,m)，其中，I代表瞬时距离‑多普勒像，n＝1，2，…，n为距离维采样，n是I的距离维总采样数，m＝1，2，…，m为多普勒维采样，m是I的多普勒维总采样数，k＝1,2,3为通道标识；第三步，目标检测运用排序统计恒虚警检测器，对第二步得到的瞬时距离‑多普勒像进行目标检测；排序统计恒虚警检测器输出可表示为：Idk(n,m)=1,[Ik(n,m)]2≥Th0,[Ik(n,m)]2<Th---(1)]]>其中，Th表示排序统计恒虚警检测器估计的自适应阀值；将检测到的目标索引添加入候选目标量测集合Mk中，第四步，量测估计(a)量测范围收缩人体跟踪仅需要人体的躯干量测，人体肢体产生的量测可视为杂波；人体肢体在距离‑多普勒像上扩展面积通常小于人体躯干，定义一个矩形窗：G(n,m)=Σp=n-Nr2n+Nr2Σq=m-Nf2m+Nf2Idk(n+p,m+q)---(2)]]>其中，(n,m)∈Mk，Nr和Nf分别为人体躯干在距离‑多普勒像上的扩展宽度；若：G(n,m)＜β(Nr+1)(Nf+1)  (3)则以(n,m)为中心的目标扩展较小，可将该目标视为杂波，从Mk删除量测(n,m)；其中，β(0＜β＜1)是一个设定的标量因子；(b)人体距离‑多普勒量测估计将瞬时距离‑多普勒像中人体躯干能量最强点视为量测估计；基于索引集合Mk，在瞬时距离‑多普勒像Ik中寻找能量最大值；若Ik(n,m)，(n,m)∈Mk，对应于能量最强点，将索引(n,m)添加入量测估计集合中，并且从Mk中删除属于矩形窗W(n+p,m+q)，的量测；然后搜索下一个量测，直至候选量测集合Mk为空；第五步，目标定位融合各通道中所有距离‑多普勒量测，将所有满足均方误差条件的位置估计作为目标定位点；第六步，目标跟踪将第五步得到的定位点和速度作为目标跟踪系统的输入，运用卡尔曼滤波器，基于最近邻准则，进行多目标跟踪。...

【技术特征摘要】
1.一种基于距离-多普勒量测的多站雷达人体跟踪方法，技术方案包括以下处理步骤：第一步，对各通道接收的回波进行预处理(a)各通道接收回波为解线频调处理后的信号，对信号做一维傅里叶变换，去除残余视频相位，得到目标慢时间-距离像；(b)运用指数平均背景相消法进行杂波抑制，得到杂波抑制后的慢时间-距离像；第二步，计算瞬时距离-多普勒像(a)对杂波抑制后，某一时刻特定时间窗内的慢时间-距离像进行Keystone变换，消除目标跨距离单元徙动；(b)对Keystone变换后的数据，沿慢时间维做傅里叶变换，得到瞬时距离-多普勒像Ik(n,m)，其中，I代表瞬时距离-多普勒像，n＝1，2，…，n为距离维采样，n是I的距离维总采样数，m＝1，2，…，m为多普勒维采样，m是I的多普勒维总采样数，k＝1,2,3为通道标识；第三步，目标检测运用排序统计恒虚警检测器，对第二步得到的瞬时距离-多普勒像进行目标检测；排序统计恒虚警检测器输出可表示为：Idk(n,m)=1,[Ik(n,m)]2≥Th0,[Ik(n,m)]2<Th---(1)]]>其中，Th表示排序统计恒虚警检测器估计的自适应阀值；将检测到的目标索引添加入候选目标量测集合Mk中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洪林，李迎雪，王勇，
申请(专利权)人：南京特艺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32