CN113702964A - 一种基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,属于雷达目标跟踪领域。本发明建立全区域一次点迹凝聚方法,规定全区域的点迹凝聚条件和算法;根据雷达航迹质量、航迹外推位置信息,建立自适应区域;利用雷达航迹目标特性,确定自适应区域的凝聚方法;落入自适应区域内的一次点迹,采用该区域内凝聚方法进行凝聚;未落入自适应区域内的一次点迹,采用全区域一次点迹凝聚方法凝聚;根据雷达航迹状态修正自适应区域凝聚方法。本发明将全空间区域划分的更精细,利用航迹的位置信息和目标特性信息,产生新区域,并且新区域适用不同的方法,可实现精确的一次点迹凝聚、有利于提升航迹精度,有利于抑制航迹分裂。
Description
技术领域
本发明属于雷达目标跟踪技术领域,具体涉及一种基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,应用于对空搜索雷达,通过利用航迹特征信息,生成若干自适应区域和相应的区域内凝聚方法,然后进行精细化的点迹凝聚。
背景技术
当前雷达目标跟踪过程中,需要首先对信号处理检测到的一次点迹进行凝聚,将相邻探测周期内检测到的同一目标的一次点迹按照一定方法凝聚成一个目标点迹,凝聚后的目标点迹再用来进行航迹建立和维持。如果没有点迹凝聚处理,则会经常出现1个目标建立多个航迹的现象(称为航迹分裂),造成虚警,影响雷达使用。
关于点迹凝聚,通常采用的方法是根据雷达分辨率在全局范围内制定一个通用的凝聚方法(包括凝聚波门大小、凝聚算法等),对信号处理检测到的一次点迹进行凝聚。上述凝聚方法没有考虑雷达探测目标的多样性(雷达反射面积、运动特性等的差异),采用固定大小的凝聚方法会带来一些问题,例如对于战斗机、无人机等雷达反射面积(RCS)较小的目标,雷达连续检测到的目标点迹较少,且较为集中,此时采用较大的凝聚波门可能会将目标点迹与杂波点迹进行凝聚,降低目标探测精度;但是对于民航、运输机等RCS较大的目标,雷达检测处的一次点迹较多,且空间分布较大,若采用较小的凝聚波门可能会出现航迹分裂现象,影响雷达使用。
为了解决上述问题,部分雷达采用分区设置凝聚方法的方案,即在民航通行区域设置较大的凝聚波门,减少航迹分裂;在战斗机训练区域或重点关注区域采用较小的凝聚波门提高检测精度。上述方案在和平时期部队日常训练时比较有效,此时民航区域与战斗机训练区域界线比较明显,容易区分。但是在战时,民航区域与战斗机飞行区域没有明显区别,甚至战斗机借助民航航路进行突防也时有发生,此时,上述方案明显不在适用。
为此,本方案对传统点迹凝集方法进行优化,提出了一种根据航迹目标特性实时的、自适应的产生凝聚方法的方案,可同时适用不同类型的目标。
经查,未见与此相关的技术公开。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是如何提供一种基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,以解决现有的点迹凝聚民航区域与战斗机飞行区域不易区分的问题。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提出一种基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,该方法包括如下步骤:
步骤一:建立全区域一次点迹凝聚方法,规定全区域的点迹凝聚条件和算法;
步骤二:根据雷达航迹质量、航迹外推位置信息,建立自适应区域;
步骤三:利用雷达航迹目标特性,确定自适应区域的凝聚方法;
步骤四:落入自适应区域内的一次点迹,采用该区域内凝聚方法进行凝聚;未落入自适应区域内的一次点迹,采用全区域一次点迹凝聚方法凝聚;
步骤五:根据雷达航迹状态修正自适应区域凝聚方法。
进一步地,所述步骤一种的凝聚条件包括点迹距离、方位、俯仰和幅度。
进一步地,所述步骤三中的雷达航迹目标特性包括目标大小、反射面积和多普勒信息。
进一步地,所述步骤二建立自适应区域的软件嵌套在雷达数据处理软件里,位于数据处理航迹点迹相关模块之前。
进一步地,该软件初始化自适应区域线性表结构体,线性表内初始为空,线性表的大小由航迹的最大数目决定,数据处理软件接收一次点迹生成航迹,当航迹质量大于阀值时,建立一个自适应区域并与航迹进行关联,此区域的编号与航迹批号一致。
进一步地,空间区域中心由航迹外推下一圈的位置决定,空间区域大小由航迹此圈波门关联的一次点的波门大小决定。
进一步地,自适应区域内凝聚方法包括凝聚条件和凝聚结果,通过航迹特征,自适应修正凝聚条件,并且对凝聚距离结果,方位结果,俯仰、幅度结果权值进行修正。
进一步地,自适应区域内凝聚方法的凝聚条件包括两点时间间隔条件,距离间隔条件、方位间隔条件和俯仰间隔条件。
进一步地,所述步骤四中的落入自适应区域内的一次点迹,采用该区域内凝聚方法进行凝聚具体包括:自适应区域凝聚优先级高于一般区域;当新的一次点来之后,先延迟一段时间,对所来的点迹统一进行凝聚,首先遍历所有自适应区域,查找在自适应区域内的点迹,对区域内一次点迹,打上属于自适应区域标志,然后使用该区域内的凝聚方法进行查找一次点迹,如果没有查找到一次点迹,则先不做处理,如果查找到一次点迹,则根据区域内的方法进行凝聚,并打上凝聚成功标志;所有落在自适应凝聚区域内的一次点迹,并且没有打上凝聚成功标志的都应按照自己的方法查找相应凝聚点迹,直到遍历完,如果存在点迹没有进行凝聚,则直接生成单凝聚点,并打上凝聚成功标志,所有已在自适应凝聚区域内凝聚成功的点,不再参与后续全区域一次点迹凝聚方法凝聚。
进一步地,每次航迹更新后,如果存在航迹关联的自适应区域,则对该区域进行更新,首先判断航迹质量,如果航迹质量小于阀值,则撤销这一自适应凝聚区域,如果航迹质量没有小于阀值,则根据航迹下一圈预测值确定最新的自适应区域的中心,并根据最新的航迹信息确定区域的大小,内部的凝聚方法;最后将所有凝聚点迹送到雷达数据处理下一模块进行处理。
(三)有益效果
本发明提出一种基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,本发明与现有技术相比具有以下优点:
本发明将全空间区域划分的更精细,利用航迹的位置信息和目标特性信息,产生了新的区域,并且新的区域适用不同的方法。
根据航迹目标特性产生的凝聚方法、可实现精确的一次点迹凝聚、有利于提升航迹精度,有利于抑制航迹分裂。
自适应区域凝聚方法是根据航迹状态随时更新和撤销的。
附图说明
图1为本发明基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚,下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明针对雷达装备点迹凝聚的需求,设计了雷达自适应区域凝聚方法,对一次点迹进行精细化的凝聚,减轻了数据处理的负担,抑制了航迹的分裂,提升了航迹的精度。
本发明解决技术的方案:
步骤一:建立全区域一次点迹凝聚方法,规定全区域的点迹距离、方位、俯仰、幅度等凝聚条件和算法;
步骤二:根据雷达航迹质量、航迹外推位置等信息、建立自适应区域。
步骤三:利用雷达航迹目标特性(如目标大小、反射面积、多普勒信息等),确定自适应区域的凝聚方法。
步骤四:落入自适应区域内的一次点迹,采用该区域内方法进行凝聚;未落入自适应区域内的一次点迹,采用全区域一次点迹凝聚方法。
步骤五:根据雷达航迹状态修正自适应区域凝聚方法。
如图1所示,下面以某雷达为例,说明本发明方法的具体实施方法。
本发明软件功能模块嵌套在雷达数据处理软件里,位于数据处理航迹点迹相关模块之前,首先初始化自适应区域线性表结构体,线性表内初始为空,线性表的大小由航迹的最大数目决定,数据处理软件接收一次点迹生成航迹,当航迹质量大于阀值时,建立一个自适应区域并与航迹进行关联,此区域的编号与航迹批号一致,空间区域中心由航迹外推下一圈的位置决定,空间区域大小由航迹此圈波门关联的一次点的波门大小决定。
自适应区域内凝聚方法包括凝聚条件和凝聚结果,通过航迹特征(如目标反射面积、目标识别结果,多普勒信息等),自适应修正凝聚条件(如两点时间间隔条件,距离间隔条件、方位间隔条件、俯仰间隔条件等),并且对凝聚距离结果,方位结果,俯仰、幅度结果权值进行修正。
这时空间里存在二种区域,一般区域和自适应区域,其中自适应区域凝聚优先级高于一般区域。当新的一次点来之后,先延迟一段时间,对所来的点迹统一进行凝聚,首先遍历所有自适应区域,查找在自适应区域内的点迹,对区域内一次点迹,打上属于自适应区域标志,然后使用该区域内的凝聚方法进行查找一次点迹,如果没有查找到一次点迹,则先不做处理,如果查找到一次点迹,则根据区域内的方法进行凝聚,并打上凝聚成功标志;所有落在自适应凝聚区域内的一次点迹,并且没有打上凝聚成功标志的都应按照自己的方法查找相应凝聚点迹,直到遍历完,如果存在点迹没有进行凝聚,则直接生成单凝聚点,并打上凝聚成功标志,所有已在自适应凝聚区域内凝聚成功的点,不再参与后续全区域的凝聚。
每次航迹更新后,如果存在航迹关联的自适应区域,则对该区域进行更新,首先判断航迹质量,如果航迹质量小于阀值,则撤销这一自适应凝聚区域,如果航迹质量没有小于阀值,则根据航迹下一圈预测值确定最新的自适应区域的中心,并根据最新的航迹信息确定区域的大小,内部的凝聚方法。最后将所有凝聚点迹送到雷达数据处理下一模块进行处理。
综上所述,本发明采用了基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,应用在雷达点迹凝聚和数据处理上,提高了航迹的精度,减少航迹分裂现象,具有较高的工程应用价值。
本发明与现有技术相比具有以下优点:
本发明将全空间区域划分的更精细,利用航迹的位置信息和目标特性信息,产生了新的区域,并且新的区域适用不同的方法。
根据航迹目标特性产生的凝聚方法、可实现精确的一次点迹凝聚、有利于提升航迹精度,有利于抑制航迹分裂。
自适应区域凝聚方法是根据航迹状态随时更新和撤销的。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
步骤一:建立全区域一次点迹凝聚方法,规定全区域的点迹凝聚条件和算法;
步骤二:根据雷达航迹质量、航迹外推位置信息,建立自适应区域;
步骤三:利用雷达航迹目标特性,确定自适应区域的凝聚方法;
步骤四:落入自适应区域内的一次点迹,采用该区域内凝聚方法进行凝聚;未落入自适应区域内的一次点迹,采用全区域一次点迹凝聚方法凝聚;
步骤五:根据雷达航迹状态修正自适应区域凝聚方法。
2.如权利要求1所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,所述步骤一种的凝聚条件包括点迹距离、方位、俯仰和幅度。
3.如权利要求1所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,所述步骤三中的雷达航迹目标特性包括目标大小、反射面积和多普勒信息。
4.如权利要求1所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,所述步骤二建立自适应区域的软件嵌套在雷达数据处理软件里,位于数据处理航迹点迹相关模块之前。
5.如权利要求4所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,该软件初始化自适应区域线性表结构体,线性表内初始为空,线性表的大小由航迹的最大数目决定,数据处理软件接收一次点迹生成航迹,当航迹质量大于阀值时,建立一个自适应区域并与航迹进行关联,此区域的编号与航迹批号一致。
6.如权利要求5所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,空间区域中心由航迹外推下一圈的位置决定,空间区域大小由航迹此圈波门关联的一次点的波门大小决定。
7.如权利要求5所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,自适应区域内凝聚方法包括凝聚条件和凝聚结果,通过航迹特征,自适应修正凝聚条件,并且对凝聚距离结果,方位结果,俯仰、幅度结果权值进行修正。
8.如权利要求7所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,自适应区域内凝聚方法的凝聚条件包括两点时间间隔条件,距离间隔条件、方位间隔条件和俯仰间隔条件。
9.如权利要求1-8任一项所述所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,所述步骤四中的落入自适应区域内的一次点迹,采用该区域内凝聚方法进行凝聚具体包括:自适应区域凝聚优先级高于一般区域;当新的一次点来之后,先延迟一段时间,对所来的点迹统一进行凝聚,首先遍历所有自适应区域,查找在自适应区域内的点迹,对区域内一次点迹,打上属于自适应区域标志,然后使用该区域内的凝聚方法进行查找一次点迹,如果没有查找到一次点迹,则先不做处理,如果查找到一次点迹,则根据区域内的方法进行凝聚,并打上凝聚成功标志;所有落在自适应凝聚区域内的一次点迹,并且没有打上凝聚成功标志的都应按照自己的方法查找相应凝聚点迹,直到遍历完,如果存在点迹没有进行凝聚,则直接生成单凝聚点,并打上凝聚成功标志,所有已在自适应凝聚区域内凝聚成功的点,不再参与后续全区域一次点迹凝聚方法凝聚。
10.如权利要求9所述的基于航迹信息的雷达自适应区域凝聚方法,其特征在于,每次航迹更新后,如果存在航迹关联的自适应区域,则对该区域进行更新,首先判断航迹质量,如果航迹质量小于阀值,则撤销这一自适应凝聚区域,如果航迹质量没有小于阀值,则根据航迹下一圈预测值确定最新的自适应区域的中心,并根据最新的航迹信息确定区域的大小,内部的凝聚方法;最后将所有凝聚点迹送到雷达数据处理下一模块进行处理。
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---|---|
CN (1) | CN113702964B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115166677A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-11 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10320090A1 (de) * | 2003-05-05 | 2004-08-26 | Infineon Technologies Ag | Elektrisches Bauteil mit Leitungen aus karbonisiertem Kunststoff, sowie Verfahren und Vorrichtung zu seiner Herstellung |
CN104502907A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-04-08 | 西安电子工程研究所 | 一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法 |
CN104931960A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-09-23 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 动向报文与雷达目标态势信息全航迹段数据关联方法 |
CN104931934A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-09-23 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于pam聚类分析的雷达点迹凝聚方法 |
CN105116394A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-12-02 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于多维细微特征分析的目标点迹提取方法 |
CN107607925A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-19 | 西安电子工程研究所 | 一种雷达应用的目标rcs实时评估方法 |
CN108614264A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-10-02 | 深圳市华讯方舟雷达技术装备有限公司 | 一种基于连通标记法则的雷达目标点迹凝聚方法 |
US20180300553A1 (en) * | 2017-03-30 | 2018-10-18 | Hrl Laboratories, Llc | Neuromorphic system for real-time visual activity recognition |
CN111008659A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-14 | 安徽大学 | 一种基于像素点关联的点迹凝聚方法 |
CN111123205A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-08 | 南京理工大学 | 一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法 |
CN111175730A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-19 | 中国石油大学(华东) | 一种用于无人船的毫米波雷达目标点迹凝聚方法 |
CN111289954A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 用于毫米波雷达目标跟踪的点云划分与航迹匹配方法 |
-
2021
- 2021-08-23 CN CN202110968558.9A patent/CN113702964B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10320090A1 (de) * | 2003-05-05 | 2004-08-26 | Infineon Technologies Ag | Elektrisches Bauteil mit Leitungen aus karbonisiertem Kunststoff, sowie Verfahren und Vorrichtung zu seiner Herstellung |
CN104502907A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-04-08 | 西安电子工程研究所 | 一种机载雷达地面动静目标稳定跟踪方法 |
CN104931960A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-09-23 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 动向报文与雷达目标态势信息全航迹段数据关联方法 |
CN104931934A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-09-23 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于pam聚类分析的雷达点迹凝聚方法 |
CN105116394A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-12-02 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于多维细微特征分析的目标点迹提取方法 |
US20180300553A1 (en) * | 2017-03-30 | 2018-10-18 | Hrl Laboratories, Llc | Neuromorphic system for real-time visual activity recognition |
CN107607925A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-19 | 西安电子工程研究所 | 一种雷达应用的目标rcs实时评估方法 |
CN108614264A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-10-02 | 深圳市华讯方舟雷达技术装备有限公司 | 一种基于连通标记法则的雷达目标点迹凝聚方法 |
CN111008659A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-14 | 安徽大学 | 一种基于像素点关联的点迹凝聚方法 |
CN111123205A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-08 | 南京理工大学 | 一种地面侦察雷达目标点迹凝聚方法 |
CN111175730A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-19 | 中国石油大学(华东) | 一种用于无人船的毫米波雷达目标点迹凝聚方法 |
CN111289954A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 用于毫米波雷达目标跟踪的点云划分与航迹匹配方法 |
Non-Patent Citations (10)
Title |
---|
G. MASTRANTONIO: "Quantitative Analysis and Interpretation of Dot Echoes Observed with a Doppler Sodar", 《J O U R N A L O F A T M O S P H E R I C A N D O C E A N I C T E C H N O L O G Y》 * |
YAN CHANG: "A New Method of Target Tracking in Ultra-Short-Range Radar", 《2013 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE AND NETWORK TECHNOLOGY》 * |
何 川: "二次监视雷达目标点迹分裂分析与凝聚方法", 《ELECTRONICS WORLD・探索与观察》 * |
吉军;: "雷达点迹的目标智能特征提取方法研究", 信息技术, no. 06 * |
周昆正: "基于实时优化的搜索雷达点迹提取方法", 《现代导航》 * |
周游;任伦;李硕;: "基于ADS_B的警戒搜索雷达空情过滤方法", 火控雷达技术, no. 01 * |
杨文琳,方志宏,阮信畅,王克强: "雷达点迹凝聚处理技术及其数据分析", 信号处理, no. 02 * |
罗利强;张艳艳;高恒;: "雷达数据处理软件模块化研究", 火控雷达技术, no. 02 * |
蔡兴雨: "基于点迹特征的气象杂波抑制技术", 《火控雷达技术》 * |
韩燕;雷远宏;: "航管一次雷达精细化点迹处理设计与实现", 雷达科学与技术, no. 05 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115166677A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-11 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于区域优先的雷达目标点迹智能提取方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113702964B (zh) | 2023-09-26 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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