基于目标运动特性的逻辑航迹起始方法

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目标航迹辨识问题概述

4数据关联的基本方法
1）最近邻（Nearest Neighbor，NN）方法：
ˆ (k 1| k ) X ˆ (k | k ) X ˆ (k | k ) Z (k 1) Z ˆ (k 1) (k 1) Z (k 1) HX
(k 1) ~ N (0, HPk 1|k H T Rk 1 )
1航迹辨识的概念
传感器的扫描周期(scanning period)：不论是雷达，还是光电跟踪系统或声测系统，对目标的探测一般均是以一定的周期进行的，如预警雷达扫描周期为十几秒、几十秒、几分钟等等；跟踪雷达为几秒、几十毫秒等等；光电跟踪系统则能达到十几毫秒，甚至几个毫秒。传感器每个周期均可能扫描到一定形式的目标信息，这些目标信息可能源于某个目标，也可能源于地物或天空中物体的杂波，甚至是传感器本身的噪声。
[0 ,180 ]
/o
Hough变换法则适用于杂波背景下航迹成直线的情况。但是在密集杂波环境下，Hough变换法通常需要多次的扫描才能较好地起始航迹，而且算法本身的计算量也是很大的，因而不利于航迹的快速起始，多用于图像跟踪。
4数据关联的基本方法
1）最近邻（Nearest Neighbor，NN）方法：
航迹批次(Batch)：对来源于不同目标的测量进行处理，并估计目标状态，形成航迹后，需要对该目标进行编批处理，以方便对多个目标批次的管理。当某几个单一目标的距离较近时，可将多个目标视为同一批次的目标进行处理，以方便空情指挥系统指挥控制。
1航迹辨识的概念
航迹批中的架次：由批次的定义可见，一个批次的航迹中可能含有多个独立的目标，称之为该批次航迹中的目标架次。
[0 ,180 ]

一种航迹起始的新方法研究

要有：目标回波个数、目标的回波幅度等。
２１回波个数．
天线匀速扫描时扫描到目标时接收到脉冲的回
波个数通过过门限提取可以得到该参数。具体实现
是应用滑窗检测器在同一距离单元上从检测器输出超过第二门限的回波起始到回到第二门限之下的回波终止，出这段期间内的回波个数凡输。公式（）１反
减小航迹虚警率。当然必须考虑到目标特征的有效
性问题，即所抽取的构的典型特征。
ｌ传统的航迹起始
工程中常用的比较传统的航迹起始相关方
法Ｊ主要是对航迹目标的位置的相关，括波门，包相关和夹角相关。所谓的波门相关就是在航迹相关处理中，以航迹的外推点为中心，置一区域，设当观
一
２０７
图３地物点迹数据
１４～１
比较图５—６可得，飞机的回拨幅度变化比较
明显，而地物的回避幅度响度而言比较平稳，通过分
析回波幅度对航迹起始时剔除地物杂波点，以有可
效地降低虚假航迹起始。
３仿真结果
仿真环境如下：假定三个目标做匀速直线运动ｕ每单位表示１×１４三个目标的初始位置，０ｍ，
＜－
鲻
固
积累数，ｃ表示目标的尺寸，表示一个线性函９ｎｓＫ
数。
从公式（）以看出目标的回波个数是一个稳１可态参数，尤其对静止的地物杂波，回波个数相对稳定，不会出现大的跳跃。实际测试对运动目标像飞机等由于它的起伏特性和它自身的运动，回波个数不是很稳定，即使不稳定，回波的个数的变化也是其

基于假设检验的小弱运动目标航迹起始

第37卷第3期2008年3月光　子　学　报ACTA P HO TON ICA SIN ICAVol.37No.3March 20083国家863高技术研究与发展计划(2002AA731042)、重庆市科委自然科学基金(CSTC2006BB2161)和重庆大学人才引进基金资助Tel :0232651069602513　Email :lzz @ 收稿日期:2006211223基于假设检验的小弱运动目标航迹起始3李正周1,彭素静1,金钢2,3,董能力2,3(1重庆大学通信工程学院,重庆400030)(2中国科学院光电技术研究所,成都610209)(3中国空气动力研究与发展中心,四川绵阳621000)摘　要:根据目标与噪音(或虚警)在时域和空域上所表现出的不同特性,提出了一种基于空域邻域聚类和时域轨迹连续性相结合的假设检验方法,以建立小弱运动目标航迹起始,并对其性能进行了详细分析1基本出发点是:空域上,小目标是占有少量像素且幅度均匀的小块,聚集度较高,而噪音点是独立、不相关的,聚集度较低;时域上,运动目标将以较大概率出现在由轨迹连续性决定的预测点邻域内,而虚警是杂乱无章,连续多次出现在该邻域内的几率较小1理论分析和实验结果表明,本文方法能较为有效地建立目标初始航迹1关键词:航迹起始;小弱目标检测;空时处理;假设检验中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:100424213(2008)0320613250　引言在各种成像探测跟踪系统中,要求能够尽快地截获并锁定跟踪目标1当探测器与目标之间的距离较远时,目标在成像上表现为只占若干个像素的小目标,并且易于淹没在各种杂波背景和强噪音中,这给目标检测与跟踪带来了很大难度1受多种因素的影响,即使是经过杂波抑制、能量积累后,目标信号能量虽然有所提高,但信噪比仍较低,仍然存在大量虚警,因此如何实时有效地从虚警中将目标辨识出来十分重要1同时,就小弱运动目标检测与跟踪的整个过程而言,需要在维持目标跟踪之前,运用目标的各种有效信息起始目标初始航迹[123]1因此,利用目标在时域上的连续性是检测该类目标方法的出发点,而利用目标运动连续性建立运动目标初始航迹则是小弱目标检测与跟踪的首要问题[4]1现有的航迹起始算法可分为顺序处理法和批数据处理法两大类[5]1顺序处理法适用于在相对弱杂波背景中起始目标的航迹,而批数据处理法用于起始强杂波背景下目标的航迹具有较好的效果1目前用于起始小弱运动目标航迹的批数据处理法主要有Hough 变换、动态规划和假设检验等1Hough 变换最早应用于图像处理中,主要适用于检测图像中的直线,目前被应用到搜索雷达中检测直线运动或近似直线运动的小弱目标(又称低可观测目标)[628]1然而,该方法较难起始机动目标的航迹,尤其难以起始探测平台不稳定导致影射到序列图像中的目标轨迹不是规则曲线的机动目标轨迹1动态规划[9210]利用概率密度函数构造以目标运动状态为主要参量的决策目标函数,并优化该函数来建立目标起始轨迹1假设检验[11212]与动态规划的出发点相似,它假定目标处于某种运动状态,并在一定时间积累后判决目标是否处于该运动状态1动态规划和假设检验方法简单,成为建立低信噪比小弱运动目标航迹起始的最为常用的方法[13]1这些起始运动目标航迹的方法主要利用的目标特征是其运动连续性,即它在时域上的连续性,却较少利用目标所表现出的其它属性,如其在空域上聚集程度,即空域相关性1应当提及的是,尽管建立了很多起始航迹的方法,但对这些方法的性能则鲜有较细致的分析1本文利用小弱目标在序列图像的时域与空域中所表现出的特性,研究利用假设检验建立小弱运动目标航迹起始,并对其性能进行较为详细的分析1小运动目标在时域和空域上具有与噪音或虚警不同的特征1时域上,运动目标的连续性决定了其在图像上的投影具有一定的连续性,将以较大概率出现在预测点的邻域内,相反,虚警是杂乱无章,没有规律的,连续多次出现在该邻域内的几率很小1空域上,小目标是占有少量像素且灰度较均匀的小块,聚集程度较高,而噪音点则是独立、不相关的,聚集程度较低1由此提出了基于空域邻域聚类和时域轨迹连续性相结合的假设检验方法识别目标并剔除虚警,起始小弱运动目标航迹1光　子　学　报37卷1　空域邻域聚类及其性能分析一般情况下,小目标在序列图像上占有若干少量像素,且幅度较均匀,可采用点扩展函数描述1s (x ,y ,k )=a (k )exp-12x δx (k )2+y δy (k )2(1)式中,[δx (k ),δy (k )]表示目标的宽度,a (k )为目标信号幅度1目标信号尺寸较虚警大,空域上的相关性较强,聚集程度也较高,这是小目标区别于噪音的显著特征之一1因此,利用小目标与噪音点在空域上相关性和聚集程度的差异,统计二值图像局部区域内疑似目标的像素点数,以此计算目标在该区域内出现的概率,再通过判决准则判断目标是否出现在该区域1该方法称为邻域聚类,目标区域指示函数I (i ,j ,k )为I (i ,j ,k )=1if D (i ,j ,k )>S0ot hers(2)式中D (i ,j ,k )=6pm =-p 6pn =-pG (i +m ,j +n ,k )(3)式中,G (・)是二值化图像,D (・)是邻域聚集函数,S 是邻域判断阈值,p 是邻域半宽,W S =(2p +1)21邻域聚类判决是对二值图像上每个疑似目标像素点的邻域进行计数、统计和判断的过程,如在该区域内可疑像素点个数大于给定阈值,则判断目标出现在该区域;反之,则认为是虚警区域1假设虚警概率为P F ,目标检测概率为P D 1由于虚警点数服从二项分布,统计区域W S 内包含t 个虚警点的概率为W S tP tF (1-P F )(W S-t )1首先分析统计区域全为虚警点的情况,当区域内虚警点数不少于S 时,认为是目标存在于该区域,那么该区域虚警概率P FA (False alarm ratio of area )则为P FA =6W St =SW S tP t F (1-P F )(WS -t)(4)考虑目标所在区域,设目标信号占有T S 个像素点1由于目标幅度较均匀,被判决为可疑目标点的概率是相同的,均等于检测概率P D ,区域内其它(W S -T S )个像素每个噪音点被判决为可疑目标点的概率为P 0,W S -T S =1-(1-P F )W S -TS (5)那么该区域内像素被判为可疑目标点的概率应为检测概率P D 与P 0,W S -T S 之和,即P 1=P D +P 0,W S -T S(6)当目标所在区域内可疑像素点数不少于S 时,该区域则被认为是目标所在区域,其区域检测概率为P DA (Detection ratio of area )P DA =6W St =SW S tP t1(1-P 1)(W S-t )(7)图1为区域W S =25个像素,目标T S =4像素,虚警概率P F =0.003时,在不同信噪比条件下,区域虚警概率P FA 、区域检测概率P DA 与判决阈值S 之间的关系曲线1图1　区域虚警概率、区域检测概率与阈值关系曲线Fig.1　The relative curve among the local false alarmratio ,local detection ratio and the threshold从图1中可看出,区域虚警概率随阈值增大而急剧下降,随信噪比增加却变化不明显;区域检测概率随阈值增大而降低缓慢,随信噪比增大而增加1同时,在相同信噪比条件下,区域检测概率大于区域虚警概率,而且它们之间的距离随信噪比增大而扩大1因此,在适当的信噪比(如SNR =2或3)时,此邻域聚类能在保持低区域虚警和高区域检测概率的条件下有效地检测出目标信号所在区域1然而,在信噪比较低时(如SNR =1),区域检测概率与区域虚警概率十分接近,这表明所检测出的目标区域多为虚警区域,检测能力下降1因此邻域聚类应根据信号特征和信噪比大小等情况,采取适当的预处理措施,如采取灰度形态滤波过滤起伏噪音等12　基于时域连续性的轨迹识别及其性能分析目标运动是连续的,包括运动轨迹和运动速度1这决定远距离的目标在图像上运动缓慢,且航迹具有一定的连续性和一致性1目标运动连续性决定了其会以极大概率出现在预测目标点邻近区域;而虚警作为随机信号,其在时域上表现出很大的随机性,即虚警在连续几个采样时刻内出现在预测目标点邻近区域的概率很小1考虑到处理的实时性,可采用最近邻关联准则和假设检验方法进一步剔除虚警和识别运动目标1把每次邻域聚类后的候选点视为一组,在得到T 组连续候选点后,如果某一个航迹中的观测点数4163期李正周,等:基于假设检验的小弱运动目标航迹起始大于等于T h 个,则判断该航迹为目标航迹;反之,则判为虚警航迹,并且剔除它1设第i 条航迹中观测点数为n (i ),检测判决过程如下:If n (i )<T h ,该航迹为虚警航迹,剔除;If n (i )≥T h ,该航迹为目标航迹,跟踪1下面分析基于时域连续性的轨迹识别方法的性能1设航迹关联区域为[-n k ,n k ]×[-n k ,n k ],并令M =(2n k +1)2,n k 的大小取决于目标在序列图像的移动速度1首先考虑虚警航迹,即航迹上的所有观测点都为虚警,在关联区域内有后续虚警的概率为P 0,T =1-(1-P F )M(8)显然,P 0,T 随虚警概率P F 的增大而迅速增大1因此,P F 不宜过大,因为这将使虚警点在关联窗口内获得后续观测的机会增大,从而增加了整个检测过程的虚警概率,使建立的初始航迹的虚警概率显著提高1由于不同时刻的虚警相互独立,航迹上的虚警数目服从二项分布,那么包含t 个虚警点的航迹发生概率为T tP t0,T (1-P0,T )T-t1当航迹中的观测数不少于T h 时,则判决该航迹是目标航迹,那么该航迹的虚警概率P FT (False alarm ratio of t rajectory )为P FT =6Tt =T hT tP t 0,T (1-P 0,T )T -t(9)目标可能被检测,也可能漏检,因此可疑目标航迹的后续检测点可能是来之目标,也可能是关联区域内的虚警1因此,连续时刻的目标与目标、目标与虚警之间的关联则相对虚警之间的关联要复杂很多1设关联区域内除目标外其余(M -1)个虚警的概率为P 0,M -1,即P 0,M -1=1-(1-P F )M-1(10)这样检测点—航迹关联就有以下四种情况[14]:1)关联窗口内只有目标,发生概率为P D (1-P 0,M-1);2)关联窗口内存在目标和虚警点,发生概率为P D P 0,M-1;3)关联窗口内只有虚警,发生概率为(1-P D )P 0,M-1;4)关联窗口内即没有目标,也没有噪音,发生概率为(1-P D )(1-P 0,M-1)1在前三种情况下,目标航迹都会有后续观测点,那么目标航迹有后续检测点的概率为P 1,T =P D +(1-P D )P 0,M-1(11)对于连续T 时刻形成的包含目标的航迹,其检测点数大于等于T h 时,则序列图像目标检测概率P DS (Detection ratio of target of sequence )为P DS =6Tt =T hT tP t 1,T (1-P 1,T )T -t(12)实际上,航迹正确关联只包括前两种情况,即航迹上必须要有目标1对于第一种情况,航迹上的检测点均为目标而不包含虚警,才是目标的真实航迹,因此目标航迹检测概率P D T (Detection ratio of t rajectory )为P D T =6Tt =T hT tP t D (1-P D )T -t(13)目标航迹检测概率十分重要,因为航迹建立的正确与否将直接决定序列图像目标检测算法的实时性以及后续目标跟踪的准确性1这就要求在保证单帧检测概率的条件下,序列图像目标检测P DS 应该和航迹检测概率P D T 相对一致,减少虚假航迹和确保建立的初始航迹准确、可靠,从而降低跟踪阶段点迹(检测点)—航迹竞争的风险1图2是在信噪比为2和关联区域为3×3像素条件下序列目标检测概率P DS 和航迹检测概率P D T 随单帧虚警概率P F 和航迹门限T h 变化的关系曲线1从中可看出,序列图像目标检测概率P DS 总是大于航迹检测概率P D T ,并且随着单帧虚警概率减小,目标检测概率和航迹检测概率之间的差距就越来越小,即所建立的航迹均为正确航迹1图2　目标、航迹检测概率与航迹判决阈值和虚警概率关系曲线Fig.2　The relative curve among the target detection ratio ,trajectory detection ratio ,the threshold and the false ratio3　实验结果与分析图3是深空背景下强起伏噪音序列图像,小弱图3　强噪音弱目标图像Fig.3　The image with the dim small targetin strong cluttered background516光　子　学　报37卷目标处于白圈所在区域1对此图像采用恒虚警率准则进行分割,如取虚警概率P F =0.03,检测概率P D =0.98,分割后仍会存在大量虚警点,如图41图4　分割图像Fig.4　The segmented image对分割后的图像进一步通过空域邻域聚类滤波滤除孤立的虚警点,可使潜在目标存在的区域大为减少,从而有利于后续的目标运动分析和目标跟踪,如图51其中邻域聚类滤波的统计区域W S =5×5像素,阈值S =71图6是经邻域聚类分析后50帧图像关联所得到的目标航迹,运动目标被明晰地从杂波背景中分离了出来,由于目标在该序列图像上存在一定的抖动使得航迹线具有一定的宽度1其中时域检验的关联区域M =3×3,关联帧数T =7,阈值T h =51另外在该深空强噪音背景序列图像中加入信噪比约为2,大小为3×3像素作曲线运动的目标1图7左边较长弧段是30帧图像关联后形成的此目标航迹,其右边的小段曲线是原有目标的运动轨迹1图7　曲线轨迹Fig.7　Curve trajectory4　结论小弱运动目标在时域和空域上具有与噪音或虚警不同的特征1空域上,小目标是占有少量像素且灰度均匀的小块,聚集程度较高;而噪音点则是独立、不相关的,聚集程度较低1时域上,运动目标的轨迹连续性决定了其将以极大概率出现在预测目标点邻近区域内;虚警是杂乱无章,没有规律的,连续多次出现在该邻域内几率很小1结合空域邻域聚类和时域轨迹连续性的假设检验所起始的小弱运动目标航迹方法能较为有效地建立目标初始航迹,识别目标并剔除虚警1参考文献[1]　L I Zhe ,SU Xiu 2qin ,YAN G Xiao 2jun ,et al .Small movinginfrared target detection [J ].A cta Photonica S inica ,2006,35(6):9242727.李哲,苏秀琴,杨小君,等1红外运动小目标的检测[J ]1光子学报,2006,35(6):9242927.[2]　CHAI Rao 2jun ,MA Cai 2wen ,TAN G Zi 2li.An automaticlocation algorit hm for low SNR moving target s based on adaptive template [J ].A cta Photonica S inica ,2005,34(9):140421407.柴饶军,马彩文,唐自力1基于自适应模板的低信噪比运动目标的自动定位算法[J ]1光子学报,2005,34(9):140421407.[3]　XIN Yun 2hong ,YAN G Wan 2hai ,CAO Zheng 2wen.A met hodfor tracking multiple maneuvering target s wit h single observer of IRSTS [J ].A cta Photonica S inica ,2005,34(10):145121455.辛云宏,杨万海,曹正文1红外单站多目标跟踪算法研究[J ]1光子学报,2005,34(10):145121455.[4]　DON G Zhi 2rong.Study on approaches for track initiation [J ].I nf ormationCommandCont rolS 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region about t he forecast po sition wit h an important probability,due to t he continuity and consistency of motion.In cont rast,t he false alarms are disorderly,and t he p robability t hat t hey occur at same position in consecutive f rames is relatively small.In view of t he geomet ric and temporal characteristic bot h of t he target s and t he false alarms,a t rack initiation approach based on multiple hypot hesis testing is propo sed for dim small moving target t racking,and it s performance is also analyzed. Experimental result s show t hat t he met hod could effectively build t he t rack initiation for t he dim small target.K ey w ords:Track initiation;Dim small target detection;Space2time processing;Multiple hypot hesistestingL I Zheng2zhou　was born in1974.He received t he B.S.degree in applied p hysics f romNort heast University in1998and t he Ph.D.degree in optical engineering f rom Instit ute ofOptics and Elect ronics,Chinese Academy of Sciences in2004.From2004,he is a teacher inelectrical engineering at t he Communication Engineering College,Chongqing U niversity and apo st doctor in t he cont rol science and cont rol engineering at t he instit ute of communication and cont rol,Chongqing University.His research interest s include in target detection,recognition and t racking,signal/image p rocessing and inertia guiding.716。

杂波环境下基于Hough变换和逻辑的快速航迹起始算法

ＷＡＮＧｏｈｎＧｕ — ｏｇ，ＳＵＦｅｇＭＡＯｈｉ２ＨＥｏｕｎ，Ｓ－ｙｉＹ
，
（ＤｐｒｎｆｌｔｎｃＥｇｎｅｎ，ａａＡｅｏａｔａＥｇｎｅｉｇＡａｅｙＹｎａ６０１ＣｉａｅａｔｔＥｅｒｉｎｉｅｒｇＮｖｌｒｎｕｉｎｉｅｒｃｄｍ＇ａｔｉ４０，ｈ；ｍｅｏｃｏｉｃｌｎ２ｎ
１引言
航迹起始是航迹处理中的首要问题【，但同跟踪维持ｌ。
始法，即基于Ｈｕ变换和逻辑的航迹起始方法。在这种ｏ曲新的方法中，首先使用Ｈｕ变换排除大量的虚假点，降ｏｇｈ低了虚警概率，然后再使用基于逻辑的方法去除点迹关联中的模糊并起始航迹。
关键词：航迹起始；Ｈｏ曲变换；逻辑法ｕ中图分类号：Ｔ２２Ｐ１文献标识码：Ａ
ＦａｔａｋＩｉａｉｎＡｌｏｉｈｉｕｔｒＥｎｉｏｍｅｔｓＴｒｃｎｔｔｇｒｔｍＣｌｔｅｖｒｎｉｏｎｎｓＢａｅｏｓｄｏｎＨｕｇｈＴｒｎｓｏｒｎＬｏｉａｆｍａｄｇｃ
的研究相比，航迹起始课题方面的研究成果非常的少。由于航迹起始时，目标一般距侦察站很远，传感器探测分辨力低、测量精度差，加之真假目标的出现无真正的统计规律，因此
在多目标航迹处理中，航迹起始问题是难以处理的问题。现
ＤｐｒｎｏＥｇｅｒｇＢｒｇＵｉｅｓｙｏＡｅｏａｔｓＡｓｏａｔｓＢｅｉｇ１０８，ｈａｅａｍｅｔｆｎｉｅｎ，ｅｉｎｖｒｉｆｒｎｕｉ＆ｔｎｕｉ，ｉｎ００３Ｃｉ）ｔｎｉｎｔｃｒｃｊｎ

多目标跟踪中的航迹起始算法

多目标跟踪中的航迹起始算法作者：马琳琳来源：《中国新通信》 2018年第16期马琳琳沈阳理工大学【摘要】在多目标跟踪中，正确的航迹起始可以防止目标的误跟与目标丢失还可以减少多目标跟踪中组合爆炸所带来的计算负担。

首先选择椭圆波门作为相关波门，并提出了一种新的航迹起始算法，通过仿真，验证了该算法适用于不同的目标跟踪运动模型，且虚假航迹起始的概率也明显降低。

【关键词】多目标跟踪航迹起始相关波门一、概述航迹起始是雷达目标跟踪的第一步，是指在目标跟过程中未进入稳定踪前的航迹确定的过程。

航迹起始主要包括：相关波门的确立、航迹初始化和航迹确定，最终建立准确可靠的航迹。

航迹起始就是用雷达扫描周期内观测到的数据来进行点与点的数据关联，从而形成暂时的航迹，是滤波、报告航迹起始、数据互联与轨迹融合的基础，因此准确的航迹起始是轨迹融合的关键技术。

航迹起始算法包括：顺序处理技术和批处理技术。

顺序处理技术的主要算法有：直观法和逻辑法，它们的计算量小并且执行效率高，但是在密集的杂波环境下算法的准确度明显下降，因此一般适用于杂波数量较少的环境中。

批处理技术的主要算法有：Hough 变换法和修正的Hough 变换法，虽然计算量较大，但是在密集杂波的情况下，它们的性能明显优于顺序处理技术的算法。

二、相关波门相关波门是用来判断雷达接收到的回波是否来自于目标的决策门限，以跟踪目标的预测位置作为中心，从而确定该目标在下一时刻回波可能出现的范围的一块区域。

相关波门的大小主要依赖于:预测误差、雷达量测误差、目标运动特性、坐标系的选择和天线扫描周期等。

常用的相关波门有 : 环形波门、椭圆波门、矩形波门和扇形波门。

环形波门为航迹起始的初始波门，作为初始波门它的面积较大导致它的测量精度相比于其它相关波门低。

椭圆波门和矩形波门是直角坐标系下的相关波门，扇形波门是极坐标系下的相关波门。

因此为了精度高的航迹起始与计算方便，相关波门选择椭圆波门。

三、航迹起始算法假设在多目标跟踪中，有些雷达已经得到了目标跟踪信息，第 k a 时刻对目标的状态估计值为akx?，在第 k a 时刻对目标的状态估计协方差矩阵为a a kP k。

一种基于地面目标机动特性的航迹处理方法

一种基于地面目标机动特性的航迹处理方法作者：朱广毓涂婷韦成来源：《数字技术与应用》2018年第05期摘要：本文从实际工程应用出发，简要分析了地面目标的机动性运动特征，描述了两种航迹起始方法，将临时航迹、航迹质量应用到逻辑比较法中，更适应复杂环境下地面目标航迹的处理流程，有效地解决波门内干扰目标的影响。

最后针对实际试验过程中遇到的问题，总结出准确计算稳定航迹的方位、距离、运动机动特性的处理方法，得到了理想的航迹跟踪效果。

关键词：多普勒速率；航迹起始；航迹质量；航迹相关中图分类号：TB5 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）05-0064-021 引言雷达航迹处理目的是将检测到的杂乱无章的目标点迹按照一定的要求进行关联，是雷达数据处理中非常重要的一个环节，它具有实时性、准确性和高效性三个基本特征。

在对地面目标的侦察过程中，如何在很短的时间内排除干扰目标的影响，及时准确地建立航迹，直接关系到雷达的使用效果。

本文以常见的脉冲雷达为基础，从地面目标的机动性运动特征入手，通过对航迹质量进行管理，系统性分析航迹起始与相关过程的算法优劣性，结合实际工程实际提出一种航迹改良算法，进而得到更加准确的目标位置信息。

2 地面目标的机动性运动特征雷达量测值为地面目标的距离和方位信息，当采用极坐标系（距离-方位）作为跟踪坐标系时，直角坐标系内的匀速直线运动[1]（径向运动除外）的目标表象的运动特性则是带有加速度的机动运动。

为了消除此伪加速度的影响，我们在距离、方位角方向均采用有加速度扰动的目标机动模型，该模型描述如下：Dk、Vk、分别表示k时刻的目标距离、多普勒速率（径向速度）及径向加速度；θk、、分别表示k时刻的目标角速度、方位角速度及方位加速度。

3 航迹质量管理地面目标的机动与繁多反映出来的特性表明，地面航迹的起始和相关过程会比较频繁。

为了更好地管理航迹，在论证过程中采用航迹“质量”的概念。

它一定程度反映出航迹的一个稳定状态。

航迹起始算法

航迹起始算法
航迹起始算法通常包括以下步骤：
1. 初始化：设置时间戳为t=0，目标的位置和速度为初始位置和速度。

2. 预测：根据目标的速度和运动模型，使用卡尔曼滤波进行预测，得到目标的预测位置。

3. 更新：根据目标的真实位置和预测位置，使用卡尔曼滤波进行更新，得到目标的修正位置。

4. 判断条件：如果时间戳t超过设定的时间阈值或目标的修正位置与预测位置之间的距离小于设定的距离阈值，则跳转到步骤6；否则，执行步骤5。

5. 重复步骤2-4：重复执行预测、更新和判断步骤，直到满足结束条件。

6. 结束：输出目标的航迹起始结果。

请注意，这是一个通用性的算法流程，实际应用中可能会根据具体情况进行调整和优化。

如果您想了解更多具体的信息或算法实现细节，建议查阅相关论文或专业资料。

一种极坐标系下的航迹起始方法

一种极坐标系下的航迹起始方法牟聪;王伟;张明;高一栋【摘要】为了满足车载雷达对地目标探测中,由于强地杂波的影响而导致的虚假航迹多的缺陷,通过对目前航迹起始方法的分析,针对传统逻辑航迹起始方法的改进,提出了应用于强地杂波环境中,极坐标系下的航迹起始方法,并通过仿真证明,本方法与逻辑起始方法在航迹起始方面具有相当的航迹起始概率,但是在地杂波比较严重时,虚假航迹的数量大幅减少,是一种理想的强地杂波环境中对地目标跟踪的航迹起始方法.【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2013(042)001【总页数】5页(P42-46)【关键词】航迹起始;极坐标;强地杂波;地面目标【作者】牟聪;王伟;张明;高一栋【作者单位】西安电子工程研究所西安710100【正文语种】中文【中图分类】TN953+.41 引言航迹起始作为航迹数据处理的首要问题，其性能好坏直接影响后续航迹的处理，航迹起始所应达到的目的就是以尽可能高的概率起始正确航迹，并抑制虚假的航迹，这在密集杂波下的航迹跟踪中尤为重要。

如果航迹起始不正确，就根本无法实现对目标的跟踪，如果起始的虚假航迹太多，则屏幕闪烁较严重，而且会带来较大的计算负担。

由于目标起始时，关于目标的先验知识知之甚少，也没有什么真正的统计规律，因此航迹起始是一个很难处理的问题，与航迹维持阶段的研究成果相比，这方面的研究成果非常少。

现有的航迹起始算法大致可以分为顺序处理技术和批处理技术两大类，顺序数据处理算法主要包括直观法、基于逻辑的方法、修正逻辑的方法以及相关算法的改进算法[1]，目前相关的研究成果很多是在直角坐标系下的理论研究[2～4]，或者对空目标[5～7]，对地慢速目标在极坐标系下的航迹起始研究较少。

2 极坐标系下回波的特点雷达通常的回波都是基于极坐标系的，对于三坐标雷达，它的回波通常都是由三个分量组成R、θ、γ，分别代表距离、方位、俯仰。

由于是对地，方便起见，本文仅考虑二维平面内的情况，即距离和方位。

一种基于Hough变换的航迹起始方法

2019年6期创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application一种基于Hough 变换的航迹起始方法杨佳义（西安电子工程研究所，陕西西安710100）1Hough 变换法原理Hough 法是将笛卡尔坐标系中的点转换到参数空间中，得到一组参数方程。

设在直角坐标系中存在同一直线上的n 个点x 1x 2x 3.....。

转换到参数空间，得到n 组参数曲线。

ρ=cos （θ）×x+sin θ×y θ∈（0，π）根据几何关系可以得到位于同一直线上，或近似直线上的点经过Hough 变换后得到的n 组参数曲线在参数空间中必定相交于某点，或在某一特定区域内其曲线密度很大。

图1由图1可以看出在某方格区域内其交点最为集中，则暗示着可能存在的航迹。

2经典Hough 变换经典Hough 变换法是在经过长扫描周期并得到大量目标与杂波的点迹后，将所有可能点迹进行直角坐标转参数坐标，得到若干组曲线，再将横纵坐标进行划分，划分步长为Δθ、Δρ。

再对每个小方格内曲线的数目进行统计。

再对方格内曲线数目进行累加，存在一条曲线则对方格进行加一计数，最终得到每个小方格的计数值。

因此方格内峰值的大小即暗示着可能的航迹。

3修正的Hough 变换经典Hough 变换虽然理论上可行但是实际操作中仍然存在很多问题，例如方格区域的划分大小很难确定，且要处理的点迹数量十分庞大，给计算机造成很大的压力。

且经典法最大的缺陷是往往要经过多次扫描周期以后才能得到较好的结果，这与快速航迹起始的理念是相悖的。

综上所述，要达到快速建航，修正的Hough 变换是很好的选择。

4修正Hough 变换原理假设雷达在连续三个扫描周期内得到三组数据z 1=x 1...x n 、z 2=x 1...x n 、z 3=x 1...x n将三组数据经过转换后得到的参数方程进行差分，得到曲线的两个零交汇点Δρn 。

可以根据零交汇点提供的信息对点迹进行判断，判断是否为可能的航迹。

基于目标运动特性的逻辑航迹起始方法

基于目标运动特性的逻辑航迹起始方法1. 研究背景和意义- 目标运动特性的重要性- 航迹起始方法的现状与不足- 研究目的和意义2. 目标运动特性的分析和描述- 运动模型的选择与建立- 运动特性的分类与解析- 运动特性的统计分析和量化描述3. 基于目标运动特性的航迹起始方法设计- 起始点选择的基本原则和策略- 起始点选择的算法流程和具体实现- 起始点选择的优化方法和效果评估4. 实验设计和数据分析- 实验流程和场景设置- 数据采集和处理- 实验结果的分析和对比5. 结论和展望- 研究结果总结和归纳- 存在的问题和改进方向- 未来的研究方向和展望1. 研究背景和意义在现代军事、航空、海洋等领域，航迹起始技术是非常重要的一种技术手段。

它可以实现对目标进行有效的警戒和监视，提高作战效力和防御能力。

航迹起始技术的关键是选定目标的起始点。

目标起始点的准确可靠直接影响着航迹的跟踪、侦测和追踪能力。

如何有效地选定起始点，是保证航迹起始技术实际应用效果的关键。

然而，航迹起始技术面对的困难也很多。

首先，目标运动特性多样化、复杂化，典型的目标运动模式如加速、匀速、阻力等，难以给出普适的选择规律。

其次，目标信号的探测、分析、处理具有固有的局限性，精确度低、信号干扰大，使得起始点判断的准确率不高。

最后，航迹起始技术的研究思路比较传统，多基于数学模型或者专家经验，缺乏对目标运动特性的深入理解和分析，导致选取起始点的效果和效率不尽如人意。

针对上述问题，本研究将基于目标运动特性，探索一种有效的航迹起始方法。

该方法将深入挖掘目标运动的本质规律，利用高效的算法对目标运动进行量化，将运动特性嵌入到航迹起始的算法中，最终实现起始点选择的智能化、自动化和优化化。

本研究对于航迹起始技术的推进和发展，具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 目标运动特性的分析和描述2.1 运动模型的选择与建立目标运动模型是描述目标运动状态的数学模型，对于航迹起始方法的研究具有重要的意义。

纯方位二维目标跟踪的航迹起始算法

纯方位二维目标跟踪的航迹起始算法近年来，航迹起始算法（TSA）在空天联合情景估计理论和应用方面发挥着重要作用。

鉴于目标表面密度和测量精度的限制，空天联合情景估计中容易出现航迹起始误差（TBE）。

为了解决这一问题，提出了几种纯方位二维目标跟踪的航迹起始算法，即基于快速垃圾回收算法（Quick Garbage Collect）的纯方位二维目标跟踪航迹起始算法（QGC-TSA）、基于空闲区域搜索算法（Free Area Search）的纯方位二维目标跟踪航迹起始算法（FAS-TSA）和基于自适应贝叶斯分类器的纯方位二维目标跟踪航迹起始算法（ABC-TSA）。

首先，讨论基于快速垃圾回收算法的纯方位二维目标跟踪航迹起始算法（QGC-TSA），它通过一种基于环境认知的垃圾回收算法对潜在航迹区域进行搜索，构建一个树状结构，避免重复搜索，有效减少计算量。

QGC-TSA算法基于图像分割，先检测出目标区域，然后加以分析，从中找出潜在航迹区域，最后计算航迹起始点。

实验表明，QGC-TSA算法具有良好的平均定位精度，能够有效地对目标进行航迹起始。

其次，讨论基于空闲区域搜索算法的纯方位二维目标跟踪航迹起始算法（FAS-TSA）。

FAS-TSA算法与QGC-TSA算法类似，也是先检测出目标区域，然后加以分析，从而找出潜在航迹区域。

但是，FAS-TSA 算法将检测的目标区域分解为若干空闲区域，对于每一个空闲区域，提取其特征信息，从而构建航迹图，定位出最佳的航迹起始点。

实验表明，FAS-TSA算法的航迹起始性能明显优于QGC-TSA算法，能够快速有效地计算航迹起始点。

最后，讨论基于自适应贝叶斯分类器的纯方位二维目标跟踪航迹起始算法（ABC-TSA）。

ABC-TSA算法在检测出目标区域之后，利用自适应贝叶斯分类器对潜在航迹区域进行分类，然后计算出最佳的起始航迹点。

实验结果表明，ABC-TSA算法具有明显优于FAS-TSA和QGC-TSA算法的性能，可以快速有效地确定航迹起始点。

一种基于Hough变换的航迹起始方法

一种基于Hough变换的航迹起始方法作者：杨佳义来源：《科技创新与应用》2019年第06期摘; 要：雷达常用的航迹起始方式有逻辑法，直观法等方式。

文章采取一种基于Hough变换的航迹起始方式，将经典Hough变换与修正的Hough变换进行对比，分析性能。

Hough变换法主要应用于图像中的直线检测。

由于目标在起始时其运动轨迹基本为一条直线，因此可以使用Hough变换法进行起始。

但由于经典Hough变换要求较长的扫描周期且运算量巨大，因此提出了在三个扫描周期内采用修正的Hough变换法进行航迹起始。

此方法大大提升了目标航迹起始速度。

关键词：Hough变换;航迹起始;直线检测中图分类号：TN953; ; ; ; ;文献标志码：A; ; ; ; ;文章编号：2095-2945（2019）06-0012-021 Hough变换法原理Hough法是将笛卡尔坐标系中的点转换到参数空间中，得到一组参数方程。

设在直角坐标系中存在同一直线上的n个点x1x2x3.....。

转换到参数空间，得到n组参数曲线。

？籽=cos（？兹）×x+sin？兹×y; ？兹∈（0，？仔）根据几何关系可以得到位于同一直线上，或近似直线上的点经过Hough变换后得到的n组参数曲线在参数空间中必定相交于某点，或在某一特定区域内其曲线密度很大。

由图1可以看出在某方格区域内其交点最为集中，则暗示着可能存在的航迹。

2 经典Hough变换经典Hough变换法是在经过长扫描周期并得到大量目标与杂波的点迹后，将所有可能点迹进行直角坐标转参数坐标，得到若干组曲线，再将横纵坐标进行划分，划分步长为？驻？兹、？驻？籽。

再对每个小方格内曲线的数目进行统计。

再对方格内曲线数目进行累加，存在一条曲线则对方格进行加一计数，最终得到每个小方格的计数值。

因此方格内峰值的大小即暗示着可能的航迹。

3 修正的Hough变换经典Hough变换虽然理论上可行但是实际操作中仍然存在很多问题，例如方格区域的划分大小很难确定，且要处理的点迹数量十分庞大，给计算机造成很大的压力。

基于目标特征信息的航迹起始

基于目标特征信息的航迹起始张发兵;李敬【摘要】航迹起始的速度与航迹起始的质量是多目标航迹处理的关键问题,为保证对各种目标实时快速反应,要求航迹处理能快速起始目标航迹,但同时还要求航迹具备低虚警、高航迹起始质量的特性.针对以上问题,首先应用目标特征增值信息库对目标进行初步识别,然后通过Hough变换后再对目标进行相关,完成航迹起始处理,在工程应用中有比较明显的效果,在可有效降低航迹虚警率的同时,大大缩短了航迹起始的时间.%The quality and speed of track initiation are the priority of a multi-target track processing. To ensure real-time rapid response to various targets, the track processing requires fast track initiation to the target, with low false-alarm rate and high quality characteristics of track initiation. Acccording to the problems mentioned above, this paper proposes that the target feature value-added information database is adopted to implement the target initial recognition, and then the target is associated after the Hough transform to complete the track initiation treatment. It has an obvious effect in engineering application, can effectively reduce the false-alarm rate of track and greatly shorten the track initiation time at the same time.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)017【总页数】3页(P4-6)【关键词】目标特征;目标识别;航迹起始;Hough变换【作者】张发兵;李敬【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003;中船重工集团第七二三研究所,江苏扬州 225001【正文语种】中文【中图分类】TN953-340 引言航迹起始[1-3]是多目标航迹处理的首要问题。

一种改进的航迹起始与多目标跟踪算法

一种改进的航迹起始与多目标跟踪算法芦永强;韩壮志;张宏伟【摘要】在靶场弹道测量多目标雷达数据实时处理中,在预测目标状态之前需要进行目标航迹起始.传统航迹起始算法的可靠性受第一帧数据的不确定性影响较大.在进行高射频连发弹丸初速测量等高精度多目标弹道测量试验时,异常的航迹起始会导致弹道测量出现严重偏差.根据连发弹丸初速测量的特点提出了一种改进的航迹起始与跟踪算法.首先,选择检测效果最佳的数据作为起始数据进行航迹起始;然后,采用双向α-伊γ滤波的跟踪滤波方法获得弹道参数的最优估计.实测数据处理结果表明,改进的航迹起始与跟踪算法能够避免第一帧数据不确定性带来的影响,提高了雷达测量弹道参数的可靠性与稳定性.%In the radar data real-time processing of trajectory measurement in the proving ground,track initiation is required before the target state prediction.The reliability of the traditional track initiation algorithm is greatly affected by the uncertainty of the first frame data.In the muzzle velocity measurement and high precision multi-target trajectory measurement test,abnormal track initiation results will lead to serious deviation of trajectory measurement.This paper presents an improved algorithm of track initiation and tracking according to the characteristics of projectile velocity measurement.FirSt,the data of the best result is selected as the starting data for track initiation;And then,the optimal estimation of ballistic parameters are obtained by the bidirectional α-β-γ filter.The results of the measured data show that the improved algorithm can avoid the influence of the uncertainty of the first frame data,and improve the reliability and stability of the trajectory parameters.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2017(015)005【总页数】5页(P495-499)【关键词】弹道测量;初速测量;航迹起始;α-β-γ滤波;连续波雷达【作者】芦永强;韩壮志;张宏伟【作者单位】军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄050003;军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄050003;军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄050003【正文语种】中文【中图分类】TN957;TJ306+.10 引言雷达弹道测量是靶场试验的重要方法,利用雷达对弹道参数进行测量已成为广泛使用的手段。

空间目标光电跟踪中的航迹起始方法

空间目标光电跟踪中的航迹起始方法∗许占伟;王歆【摘要】针对空间目标光电跟踪中的航迹起始问题，采用修正Hough变换，提出一种无需先验信息的航迹起始算法，实现了空间目标的全自动识别与跟踪。

方法可实现多目标航迹的同时起始，并且不要求连续帧。

仿真表明，方法可行有效，能用于日常运行，特别适合新目标的搜索发现。

%Aimed at the track initiation for the electro-optical tracking of space objects, and based on modified Hough transformation, a track initiation algorithm without prior information is proposed to realize the fully robotic identification and tracking of moving objects. The method is valid for the tracking of multi-target as well as with a non-continuous sequence. Simulation shows that the method is effective and applicable for operational usage, and is especially good for the search and discovery of new ob jects.【期刊名称】《天文学报》【年(卷),期】2016(057)002【总页数】8页(P211-218)【关键词】航天器;望远镜;技术：图像处理【作者】许占伟;王歆【作者单位】中国科学院紫金山天文台南京210008; 中国科学院空间目标与碎片重点实验室南京210008;中国科学院紫金山天文台南京210008; 中国科学院空间目标与碎片重点实验室南京210008【正文语种】中文【中图分类】P111航迹起始是目标探测领域中一个基本问题[1],广泛应用于各种目的、各种运动目标以及各个波段的探测中,空间目标的光电探测也不例外[2].航迹起始是根据探测器获取的带有杂波和噪声的信号中提取出运动目标并确定其初始运动状态的过程.由于缺少先验信息以及虚警等并无真正规律可循,因此与航迹维持相比,航迹起始是一个十分困难的问题.在空间目标雷达探测中航迹起始自1950年代以来由于其重要的军事价值,得到了深入开展,形成了多种航迹起始方法并应用于实际问题[3-5].尽管如此,航迹起始仍然是该领域的研究热点,没有一种普适方法可适用大多数问题,都要针对不同应用背景开展专门研究.空间目标光电探测中由于观测需求的原因,研究主要集中在航迹维持问题[6-8],而航迹起始问题没有得到足够重视,长期以来依赖人工实现,随着设备能力提高,航迹起始问题逐渐成为限制设备运行自动化的瓶颈.文献[9]考虑到日常空间目标光电观测中,引导精度较高,通过和预报轨迹的比对提出了一种航迹自动起始方法,在中国科学院的观测网中得到广泛的应用,并取得了较好的成效.随着空间目标探测能力的增强,近年对于新目标自动搜索跟踪已逐步成为空间目标观测的新趋势,通过凝视或者恒动方式进行巡天观测,发现新的动目标后自动转为跟踪方式;除了新发现目标外,对于已知目标也有类似问题,例如空间目标变轨后,轨道预报无法满足引导要求,过去主要依赖人工通过拦截预报方式进行捕获.解决这些问题的关键就是无预报的航迹起始.现有工作在航迹起始方面都有较高限制,例如要求连续帧上都有相同目标,帧间隔时间相同,以及只能处理连续3帧等等.这些限制大大降低了航迹起始的效率,不同于雷达探测,光电观测更容易受到各种因素的干扰,特别是相比雷达探测,由于不可避免的恒星背景,虚警出现概率更高.本文针对上述问题,根据Hough变换的主要思想[10],采用修正Hough变换方法[11],结合空间目标光电探测的具体情况进行优化,实现了一种无先验信息的航迹起始方法,方法要求比较宽松,不要求连续帧、等间距等,而航迹起始要求的帧数也可根据观测的具体需求自由调整.Hough变换是图像处理中的著名方法,其基本思想是在图像空间和参数空间之间通过Hough变换方程建立起映射关系.原图像空间中的一个数据点经过Hough变换后将对应于参数空间中的一条曲线或曲面,那么图像空间中具有相同参数特征的点集变换到参数空间后形成的曲线集或曲面集将会交汇于一点.通过提取峰值即可定位出交点,再对交点进行反变换寻找出图像空间中具有相同参数特征的点集,该点集构成的图形即为所求图像空间中的图形.Hough变换理论上可检测各种图形,但由于其需要对参数空间进行遍历,计算量非常大,一般多用于2维直线的检测,此时图像空间中同一条直线上的点(xi,yi)的集合可由极坐标方式表示为:其中ρ为原点到该直线的距离,θ为原点到直线的垂线与x轴的夹角.平面内的点经过变换后成为参数空间的一条曲线,共线点在参数空间内的曲线势必相交于1点,对参数空间采用离散化方法建立累积矩阵[12],经过Hough变换后对交点只需要经过计数投票即可实现直线的检测.3.1 参数空间的选择对于光电观测,在不长的时间间隔内,空间目标的航迹投影在CCD图像平面上近似为一条直线,同时空间目标在短时间内近似作匀速运动,完整航迹是(t−x−y)空间内的一条直线.对于3维空间内的直线虽然仍可以用Hough变换进行处理,但由于3维空间内的直线需要4个参数表示,采用传统Hough对4个参数进行遍历计算量非常大,在实时跟踪中并不实用.为了能够唯一确定航迹,考虑到空间目标运动特点,选择航迹表达的参数空间为(ρ,θ,v),其中ρ和θ为xy平面内的直线Hough参数,表示空间目标航迹在xy平面内的投影,而和t方向相关的量用平面内速度v表示.为了便于参数空间离散化,将v 分为两个参数,速率v和方向s,由于θ已反映了运动方向,s只取+或者−,取图像坐标x增大、y增大方向为+,航迹参数空间扩展为4个参数(ρ,θ,v,s),参数取值范围为: 和Hough变换类似,采用离散化的参数网格,定义各参数的网格大小为δρ,δθ,δV.由此可转化为离散化的参数.以离散化中心建立航迹矩阵P(ρn,θn,vn,s)用于投票,同时建立航迹点矩阵Q(ρn,θn,vn,s)用于记录对应航迹的点集.这种参数的选取避免了高维Hough变换,克服了单纯平面Hough变换航迹起始的不足,也适用于共线不同速度航迹的区分.3.2 航迹建立的判断准则在航迹起始过程中,航迹数量会不断增加,为了减少无效航迹带来的航迹爆炸必须对航迹进行撤销.航迹撤销必然和航迹建立准则相关.当前光电跟踪中多采用连续3帧具有相同的动目标作为航迹建立的判据,但实践中由于光电观测受到干扰因素较多,连续3帧的要求虽然保证了较高的航迹准确率,但同时增加了航迹建立的时间,在相同时间内则容易导致漏检.在雷达目标跟踪中航迹建立一般采用n/m准则[13],n/m＞0.5,n＜m,即在连续的m帧中有n帧存在同一动目标,则建立航迹,常用的是在安静环境下采用2/3快速确认,一般使用3/4的标准确认准则.在光电跟踪中也可采用类似的准则,但与雷达观测不同,光电观测由于有恒星背景,采用2/3准则只需要2帧信息,太过宽松;而3/4准则需要3帧信息,而且不要求全部连续,是比较合适的选择.根据光电跟踪特点,本文讨论n=m−1情况下的n/m准则,该准则使得航迹建立只和最近的m相关,同时不能连续丢失2帧.3.3 航迹矩阵的更新航迹矩阵初始化为一个全0矩阵,获取到第2帧时开始进行航迹矩阵更新.航迹矩阵的更新和建立本质上是相同的过程.令采集到第k帧的候选动目标集合为Ok={okq,q∈Z+,q≤Nk},其中Nk为该帧的候选动目标总数.由于采用(m−1)/m作为判据,因此航迹矩阵更新仅和之前的两帧相关,令k帧之前两帧为i=k−2和j=k−1帧.将Ok与Oj遍历配对,可求得每对的速度参数(v,s)pq,pq∈Z+,p≤Nj,q≤Nk.对于满足速度选通条件:的目标可由下式得到θ,再由(1)式得到ρ,从而得到平面内的参数(ρ,θ)pq.这种处理避免了对每个候选动目标在参数空间中对所有参数逐一遍历,大大减少了计算负荷[11].根据(ρ,θ,v,s)pq可得到离散化中心点(ρn,θn,vn,s),并将其加入参数集合Skj,同时更新航迹点集矩阵:对Ok与Oi也进行相同的遍历配对过程,参数加入集合Ski.完成全部遍历配对后,对航迹矩阵进行更新:由于集合元素的唯一性,对于每帧而言,航迹矩阵中的每个元素至多增加1.当出现同一帧内多个点形成同一个航迹时仍只计1个数.由于采用(m−1)/m准则时,航迹矩阵中只需保留最近m帧的信息,因此在完成航迹确认和提取后,需要消除第k−m+1帧产生的航迹:3.4 航迹建立与提取航迹更新后,需要根据航迹建立准则对航迹矩阵内的候选航迹进行判别,对于完成航迹起始的航迹需要提取出来.由于航迹矩阵中只保留了m帧的信息,理论上,矩阵中取值为m−1的元素即为建立的航迹.但实践中由于测量误差等以及参数空间是离散化的,同一航迹会出现在参数空间中相邻的区域中.在跟踪中采用的起步帧数m也不会太大,因此在航迹矩阵中的投票很少,采用传统Hough峰值提取方法并不合适.通过上述分析可知,跟踪过程中新建的航迹必然包含Sk内的点.因此以Sk内的点作为参考,考察其邻域情况.通常m＜7,因此仅仅考察其1个邻域.对于每个t∈Sk,当P(t)=m−1时,则建立航迹,同时置P(t)=0、Q(t)=∅.当P(t)＜m−1,则考虑和t航迹方向一致(s相同)的6邻域T.根据Q(t)中的点坐标可通过最小二乘求得其在xy平面内的直线参数,表达为(ρ,θ)=f(Q(t)),选择的邻域满足:当P(t′)+P(t)=m−1时建立航迹,同时将P(t)、P(t′)置0,Q(t)、Q(t′)置空.3.5 完整流程根据上述讨论,建立完整的跟踪流程,如下:(1)初始化P、Q矩阵,O0=∅,O−1=∅,i=1;(2)获取第i帧图像,全视场扫描后,和星表比对去除恒星后形成候选动目标集合Oi;(3)形成Sk,根据(7)式和(8)式更新矩阵P、Q;(4)对于t∈Sk,根据P(t)大小依次排列,逐一进行航迹提取;(5)提取出的航迹满足跟踪要求,转跟踪过程; (6)根据(9)式更新矩阵P、Q;(7)i=i+1,重复步骤2.为验证本文方法的有效性,使用中国科学院空间目标光学观测网中的一台40 cm口径的望远镜采集图像,获取图像上的星像作为空间目标航迹起始试验中的背景恒星,图像分辨率为512pixel×512pixel,视场0.7°×0.7°,曝光时间为100ms,采样频率1 Hz.计算采用PC机,配置为双核酷睿2,主频2.2 GHz,内存2 GB,采用VC6.0平台编写了实时处理程序.获取的4帧图像如图1所示.图中含有一个真实空间目标,为了验证多目标和不同航迹情况下算法的效果,人为加入了4个仿真目标.仿真目标信息列于表1.其中(x,y)为目标首次出现在帧上的图像坐标,(vx,vy)为速度,令空间目标为匀速运动.为了模拟丢帧的情况,对于仿真的目标都设置了丢帧.首先通过全视场扫描和恒星剔除,得到的候选动目标如图2.航迹起始中速度选通范围为[10,240]pixel/s,离散化网格大小为δρ=5 pixel、δθ=5°、δv=3 pixel/s,采用3/4确认准则.每帧处理后得到的航迹起始过程如表2.表中给出了每帧处理后的候选动目标数以及新增、销毁和确认的航迹数.进行恒星剔除后仍然有残留星象构成虚警,经过速度选通条件后去除了部分虚警航迹,航迹总数不太多,能够满足当前实时处理需求.提取出的航迹见图3.其中航迹1是原始图像上包含的真目标航迹,在连续4帧上都有采样,在第3帧时被确认提取.其余4条是仿真航迹,其中航迹2和航迹3分别丢失了第3帧和第2帧,由于不要求连续采集3帧,因此在第4帧时两条航迹都被确认提取.航迹4和5都缺少第1帧,两者运动轨迹几乎重合,但都正确识别.识别得到的5条航迹和预设情况完全一致.仿真实验表明,本文方法有效可行,在没有先验信息的情况下,对经过视场的动目标可实现自动识别.方法不再局限于已知目标和单目标,可同时实现多目标航迹的提取,除了常规跟踪外,特别适合空间目标的搜索发现,能够在发现目标后直接过渡到跟踪,从而获得较长弧段,提高新目标的认证效率.方法没有按照传统Hough变化逐点进行参数遍历,仅考虑配对航迹点,避免了航迹爆炸,大幅度降低了计算量,能够满足实时跟踪的需要.【相关文献】[1]董志荣.情报指挥控制系统与仿真技术,1999,2:1[2]吴连大.人造卫星与空间碎片的轨道和探测.北京:中国科学技术出版社,2011:266-292[3]Carlson B D,Evans E D,Sw ilson S L.Aerospace&E lectronic System s,1994,30:102[4]王怀理,王德生,田立生.清华大学学报:自然科学版,2002,42:909[5]贺鹏.Hough变换航迹起始算法研究.西安:西北工业大学,2007[6]王歆,许占伟.天文学报,2012,53:145[7]W ang X,X u Z W.ChA&A,2012,36:426[8]许占伟,王歆.天文学报,2015,56:305[9]Xu Z W,W u L D,W ang X.P roceed ings of the 27th Con ference of Spacecra ft TT&C Techno logy in Ch ina.北京:清华大学出版社,2014:399-408[10]Hough P.M ethod and M eans for Recogn izing Com p lex Patterns:US Patent,US003069654,1962[11]Lo T,Leung H,B ridgew ater A W,et al.AGARD Con ference P roceed ings,1994,539:25.1[12]孙强,惠晓滨,郭璐,等.航空计算技术,2011,41:10[13]何友,修建娟,张晶炜,等.雷达数据处理及应用.北京:电子工业出版社,2009:93-94。