一种基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法，解决了逐行扫描数据导致耗时高的问题。其实现包括，输入雷达信息；确定雷达方位采样跨度，对输入视频数据按跨度方位采样；遍历跨方位上的采样点，找到有检测位标志的数据单元；对确定的有检测位标志的数据单元进行轮廓跟踪；用区域生长法获取搜索轮廓内的所有数据单元；进行点迹凝聚处理，完成雷达视频数据中目标点迹凝聚。本发明专利技术一改逐行扫描工作模式，跨方位采样结合轮廓跟踪、区域生长法构成一种快速查找目标的点迹凝聚方法，只需遍历数据中很小一部分，找出感兴趣目标，节省了大量计算，理论与仿真均证明没有目标漏检，满足高分辨率雷达数据处理实时性。用于雷达点迹凝聚数据处理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法
本专利技术属于雷达
,更进一步涉及雷达数据处理目标检测，具体是一种基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法。本专利技术可以用于雷达目标检测时通过目标的轮廓特征快速的检测出目标，并且对检测出的目标进行点迹凝聚。用于高精度雷达的目标快速检测。
技术介绍
点迹凝聚就是雷达数据处理目标检测中判断某一点迹块是否为目标并且估计出此点迹块的质心作为目标的位置。目标检测是指通过雷达回波获取的量化之后的数据寻找出目标的过程。雷达点迹凝聚一直是雷达
中的重要部分，是数据处理的重点内容之一。ZhongzhiL等在论文“Highresolutionradardatafusionbasedonclusteringalgorithm”(2010年十一月27-28的会议IEEE2ndInternationalWorkshoponDatabaseTechnologyandApplications)中提出了一种针对高分辨率雷达点迹分簇的快速算法，在论文中证明了该算法比其他几种现存算法效率更高。同时在点迹分簇过程中，由于目标数量未知且时变，因此经典的分簇方法K-means方法在此处无法工作。在这些方法中所有的数据都要被调用两次，由于数据量较大，因此所费时间较多。罗丽燕等在论文“Improvedcentroidextractionalgorithmforautonomousstarsensor”(《IETImageProcessing》2015年第9期,901页)中提出了一种高效的针对星图中行星质心的提取算法。在此论文中，对比了ArbabmirMV等在“Improvingnightskystarimageprocessingalgorithmforstarsensors”。(《JournaloftheOpticalSocietyofAmericaA》2014年第三期，第794页)中提出的目标质心提取的算法，实验证明其方法在高效的同时得到了精度较为高的质心，此处罗丽燕等的方法调用所有数据一次，ArbabmirMV等的方法调用所有数据两次。单纯借助Shu-YenW.等在“Symmetricregiongrowing”(《IEEETransactionsonImageProcessing》2003年12期第1007页)的区域生长法与采样的思想来计算目标的质心，只有部分数据被调用，因此大大减少了计算量，在没有大面积杂波区时得到了较高的效率，但是假如雷达搜索范围内有较大区域为杂波区，杂波区的数据会被调用多次，占用大量的计算，从而无法满足实时性要求。可以看出以上描述的点迹凝聚算法都存在多次遍历所有回波点迹的特点，在高精度雷达的情况下，这些方法都要多次遍历所有的数据，计算量巨大，不能满足雷达实时性的需求。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术存在的不足，提出一种计算量小的基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法。一种基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入雷达信息，(1a)输入雷达系统要求的参数根据雷达的系统要求，输入雷达的工作参数，输入参数包括雷达的波束宽度，辐射范围，雷达目标所要求的方位维和距离维大小信息；(1b)输入雷达视频数据将经过雷达信号处理后雷达视频数据输入；雷达视频数据包含有目标的方位、距离、幅度信息以及检测位标志信息；(2)确定雷达方位采样跨度，对输入视频数据按跨度进行方位采样据跨方位采样原则确定方位采样的跨度，从起始方位，按方位跨度完成雷达整个输入视频数据上的方位采样，采样完成后得到各个采样方位上的数据单元；跨方位采样原则：跨方位的跨度必须小于最小的扩展目标的方位扩展个数；依据雷达的系统要求确定最小目标在方位上的扩展大小；(3)遍历跨方位上的采样点，找到有检测位标志的数据单元遍历当前采样方位上的所有数据单元，判断该采样单元是否有检测位标志，如果数据单元有检测位标志,执行步骤(4)，进行轮廓跟踪；如果数据单元没有检测位标志，继续遍历所有剩余采样单元；如果当前方位所有的数据单元遍历完成，在下一个采样方位上继续执行步骤(3)；直到所有方位上的采样数据遍历完成，雷达点迹凝聚步骤完成；(4)对遍历采样确定的有检测位标志的数据单元进行轮廓跟踪以当前检测位标志单元为轮廓跟踪起始单元，按照轮廓跟踪准则依次循环寻找到下一个轮廓单元，直到寻找过程中首次返回到轮廓跟踪起始单元，则轮廓跟踪完成，保存搜索轮廓数据，得到当前检测位标志单元所对应的搜索轮廓，获得一个点迹块，该点迹块由轮廓跟踪所得到的搜索轮廓以及搜索轮廓内部含有的带有检测位标志的数据单元；如果该点迹块的方位维和距离维同时满足雷达系统目标的条件，判断为雷达目标，则执行步骤(5)，否则，执行步骤(3)继续遍历剩余的数据单元；(5)用区域生长法获取搜索轮廓内的所有数据单元针对步骤(4)中判断得到的雷达目标，采用区域生长法得到雷达目标搜索轮廓内部所有的带有检测位标志的数据单元并保存该数据，将该雷达目标所有的点迹包括搜索轮廓和生长法遍历得到的数据单元，称作雷达目标点迹，送给点迹凝聚模块进行点迹凝聚，即执行步骤(6)；(6)点迹的凝聚处理按照幅度加权的方法将获得的雷达目标点迹进行凝聚处理；得到凝聚后的雷达目标位置信息，保存位置信息数据后，返回步骤(3)继续遍历剩余的数据单元。本专利技术与现有技术相比具有以下优点：相对于传统的雷达点迹凝聚算法，本专利技术选用跨方位采样的方法只需要遍历的回波数视频数据中很小的一部分，从而节省了计算量。第一，本专利技术是基于跨方位采样的方法遍历视频数据，由于本专利技术根据雷达目标数据特性，采用跨方位采样结合轮廓跟踪来提取雷达目标，与传统方法多次遍历所有视频数据，大量的循环计算导致整个系统运行时实时性底下相比，本专利技术将处理的数据量减少到几倍到几十倍之间，大大的降低了处理的数据，提高了系统的性能。第二，本专利技术根据雷达具体参数，设置跨方位的采样跨度，跨方位采样后遍历跨方位采样的数据单元，根据轮廓跟踪法能够快速的找到雷达目标轮廓，提高目标提取效率，同时目标提取的精度没有降低。满足现代化战争中对系统的精度要求。从理论和仿真两个方面证明没有目标漏检的情况。第三，本专利技术在轮廓追踪的基础之上引入了区域生长算法，通过实验仿真对比发现在消耗时间基本不变的情况下，不论是在低海情的情况下还是高海情的情况下，联合区域生长法之后的算法获得了更加精确的目标位置信息。第四，由于本专利技术是通过跨方位采样，结合轮廓跟踪方法来进行点迹凝聚，该方法减少遍历数据的数量，因此本算法节省了点迹凝聚在雷达数据处理中消耗的时间，该算法的计算时间满足高精度雷达实时性的要求。附图说明图1为对海雷达照射目标示意图；图2本专利技术具体流程图；图3位波束扫过目标模型示意图；图4目标轮廓检测示意图；图5轮廓跟踪法整体算法示意图；图6轮廓跟踪法结果示意图；图7雷达真实视频数据(一)示意图；图8雷达真实视频数据(二)示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的步骤做详细描述。实施例1使用传统点迹凝聚方法，区域生长方法，行星质心算法，SDDC算法，和基于轮廓追踪的目标提取算法处理高精度对海监测雷达视频数据。以上描述的点迹凝聚算法都存在一次或多次遍历所有视频数据的特点，在高精度雷达的情况下，一次或者多次遍历整个视频数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入雷达信息(1a)输入雷达系统要求的参数根据雷达的系统要求，输入雷达的工作参数，输入参数包括雷达的波束宽度，辐射范围，雷达目标所要求的方位维和距离维大小信息；(1b)输入雷达视频数据将经过雷达信号处理后雷达视频数据输入；雷达视频数据包含有目标的方位、距离、幅度信息以及检测位标志信息；(2)确定雷达方位采样跨度，对输入视频数据按跨度进行方位采样根据跨方位采样原则确定方位采样的跨度，从起始方位，按方位跨度完成雷达整个输入视频数据上的方位采样，采样完成后得到各个采样方位上的数据单元；跨方位采样原则：跨方位的跨度必须小于最小的扩展目标的方位扩展个数；依据雷达的系统要求确定最小目标在方位上的扩展大小；(3)遍历跨方位上的采样点，找到有检测位标志的数据单元遍历当前采样方位上的所有数据单元，判断该采样单元是否有检测位标志，如果数据单元有检测位标志,执行步骤(4)，进行轮廓跟踪；如果数据单元没有检测位标志，继续遍历所有剩余采样单元；如果当前方位所有的数据单元遍历完成，在下一个采样方位上继续执行步骤(3)；直到所有方位上的采样数据遍历完成，雷达点迹凝聚步骤完成；(4)对遍历采样确定的有检测位标志的数据单元进行轮廓跟踪以当前检测位标志单元为轮廓跟踪起始单元，按照轮廓跟踪准则依次循环寻找到下一个轮廓单元，直到寻找过程中首次返回到轮廓跟踪起始单元，则轮廓跟踪完成，保存搜索轮廓数据，得到当前检测位标志单元所对应的搜索轮廓，获得一个点迹块，该点迹块由轮廓跟踪所得到的搜索轮廓以及搜索轮廓内部含有的带有检测位标志的数据单元；如果该点迹块的方位维和距离维同时满足雷达系统目标的条件，判断为雷达目标，则执行步骤(5)，否则，执行步骤(3)继续遍历剩余的数据单元；(5)用区域生长法获取搜索轮廓内的所有数据单元针对步骤(4)中判断得到的雷达目标，采用区域生长法得到雷达目标搜索轮廓内部所有的带有检测位标志的数据单元并保存该数据，将该雷达目标所有的点迹包括搜索轮廓和生长法遍历得到的数据单元，称作雷达目标点迹，送给点迹凝聚模块进行点迹凝聚，即执行步骤(6)；(6)点迹的凝聚处理按照幅度加权的方法将获得的雷达目标点迹进行凝聚处理；得到凝聚后的雷达目标位置信息，保存位置信息数据后，返回步骤(3)继续遍历剩余的数据单元。...

【技术特征摘要】
1.一种基于轮廓跟踪的雷达点迹凝聚方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入雷达信息(1a)输入雷达系统要求的参数根据雷达的系统要求，输入雷达的工作参数，输入参数包括雷达的波束宽度，辐射范围，雷达目标所要求的方位维和距离维大小信息；(1b)输入雷达视频数据将经过雷达信号处理后雷达视频数据输入；雷达视频数据包含有目标的方位、距离、幅度信息以及检测位标志信息；(2)确定雷达方位采样跨度，对输入视频数据按跨度进行方位采样根据跨方位采样原则确定方位采样的跨度，从起始方位，按方位跨度完成雷达整个输入视频数据上的方位采样，采样完成后得到各个采样方位上的数据单元；跨方位采样原则：跨方位的跨度必须小于最小的扩展目标的方位扩展个数；依据雷达的系统要求确定最小目标在方位上的扩展大小；(3)遍历跨方位上的采样点，找到有检测位标志的数据单元遍历当前采样方位上的所有数据单元，判断该采样单元是否有检测位标志，如果数据单元有检测位标志,执行步骤(4)，进行轮廓跟踪；如果数据单元没有检测位标志，继续遍历所有剩余采样单元；如果当前方位所有的数据单元遍历完成，在下一个采样方位上继续执行步骤(3)；直到所有方位上的采样数据遍历完成，雷达点迹凝聚步骤完成；(4)对遍历采样确定的有检测位标志的数据单元进行轮廓跟踪以当前检测位标志单元为轮廓跟踪起始单元，按照轮廓跟踪准则依次循环寻找到下一个轮廓单元，直到寻找过程中首次返回到轮廓跟踪起始单元，则轮廓跟踪完成，保存搜索轮廓数据，得到当前检测位标志单元所对应的搜索轮廓，获得一个点迹块，该点迹块由轮廓跟踪所得到的搜索轮廓以及搜索轮廓内部含有的带有检测位标志的数据单元；如果该点迹块的方位维和距离维同时满足雷达系统目标的条件，判断为雷达目标，则执行步骤(5)，否则，执行步骤(3)继续遍历剩余的数据单元；(5)用区域生长法获取搜索轮廓内的所有数据单元针对步骤(4)中判断得到的雷达目标，采用区域生长法得到雷达目标搜索轮廓内部所有的带有检测位标志的数据单元并保存该数据，将该雷达目标所有的点迹包括搜索轮廓和生长法遍历得到的数据单元，称作雷达目标点迹，送给点迹凝聚模块进行点迹凝聚，即执行步骤(6)；(6)点迹的凝聚处理按照幅度加权的方法将获得的雷达目标点迹进行凝聚处理；得到凝聚后的雷达目标位置信息，保...

【专利技术属性】
技术研发人员：许录平，陈宇，许娜，赵琨，李沐青，阎博，郭塒桧，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61