《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一種基于動態(tài)規(guī)劃的機(jī)動目標(biāo)檢測前跟蹤方法
2018年電子技術(shù)應(yīng)用第3期
高 潔1，2，杜勁松1，張清石1，李 鵬1
1.中國科學(xué)院沈陽自動化研究所，遼寧 沈陽110016；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049
摘要： 針對傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法僅適用于勻速直線運(yùn)動目標(biāo)或慢機(jī)動目標(biāo)的局限性，提出了一種將交互式多模型（IMM）濾波與基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法相結(jié)合的機(jī)動目標(biāo)處理算法。該算法應(yīng)用于近程毫米波雷達(dá)探測環(huán)境下，根據(jù)被測目標(biāo)的實(shí)際運(yùn)動情況建立了勻加速運(yùn)動、勻速轉(zhuǎn)彎運(yùn)動及勻速運(yùn)動模型，在動態(tài)規(guī)劃算法基礎(chǔ)上考慮了多種運(yùn)動模型以及模型之間的轉(zhuǎn)換和預(yù)測，避免了因模型不匹配導(dǎo)致的跟蹤效果變差的問題。仿真結(jié)果顯示，相比于傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃檢測算法，該算法能夠更加有效地實(shí)現(xiàn)對機(jī)動目標(biāo)的檢測和跟蹤，適于工程應(yīng)用。
中圖分類號： TN957
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.173336
中文引用格式： 高潔，杜勁松，張清石，等. 一種基于動態(tài)規(guī)劃的機(jī)動目標(biāo)檢測前跟蹤方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2018，44(3)：64-67，71.
英文引用格式： Gao Jie，Du Jinsong，Zhang Qingshi，et al. A track-before-detect algorithm based on dynamic programming for maneuvering target detection[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(3)：64-67，71.

A track-before-detect algorithm based on dynamic programming for maneuvering target detection
Gao Jie1,2，Du Jinsong1，Zhang Qingshi1，Li Peng1
1.Shenyang Institute of Automation，Chinese Academy of Science，Shenyang 110016，China； 2.University of Chinese Academy of Science，Beijing 100049，China
Abstract： Due to traditional dynamic programming approach is only suitable for constant velocity motion target or slow maneuvering target，an algorithm using interacting multiple model(IMM) filter incorporated with track-before-detect approach is proposed for maneuvering target detection and tracking. The algorithm is applied to short-range millimeter rader detection. According to the actual movement characteristics of target, constant acceleration motion model, constant turn motion model and constant velocity motion model are established. The transition and prediction between the motion models are also taken into account based on dynamic programming algorithm, so as to avoid the problem of poor tracking effect caused by model mismatch. Simulation results show that compared with the traditional detection algorithm, the proposed algorithm can detect and track maneuvering targets more effectively, which is beneficial to engineering applications.
Key words : track-before-detect；dynamic programming；interacting multiple model algorithm；short-range millimeter radar

0 引言

    檢測前跟蹤(Track-Before-Detect，TBD)技術(shù)是一種有效的雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測方法，并且在多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。這種技術(shù)不對單幀的數(shù)據(jù)做目標(biāo)檢測判決或航跡回溯，而是通過對目標(biāo)的多幀數(shù)據(jù)信息進(jìn)行積累，之后宣布檢測結(jié)果并同時(shí)給出目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。動態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming，DP)算法是檢測前跟蹤技術(shù)中的一種[1-4]，它利用窮盡搜索的思想，將目標(biāo)的整體軌跡搜索問題分解為分級優(yōu)化的問題，具有效率高、硬件可實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。

    基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法最早應(yīng)用于紅外弱目標(biāo)的檢測上，近年來該檢測算法也應(yīng)用到雷達(dá)系統(tǒng)當(dāng)中[5-6]。這些應(yīng)用均假設(shè)目標(biāo)具有勻速直線運(yùn)動或慢機(jī)動目標(biāo)運(yùn)動特性，利用目標(biāo)的初始速度確定動態(tài)規(guī)劃算法針對每一幀的搜索范圍，從而匹配目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，達(dá)到較好的檢測跟蹤效果。然而，一旦運(yùn)動目標(biāo)不具有勻速直線運(yùn)動或者慢機(jī)動目標(biāo)運(yùn)動特性時(shí)，由于運(yùn)動模型不匹配，搜索范圍將發(fā)生很大變化[7]，從而不能夠有效地對目標(biāo)進(jìn)行檢測跟蹤，動態(tài)規(guī)劃算法的性能嚴(yán)重下降。

    本文將動態(tài)規(guī)劃算法與交互式多模型濾波算法結(jié)合在一起，提出了一種新的針對機(jī)動目標(biāo)的檢測前跟蹤算法。該算法根據(jù)近程毫米波雷達(dá)探測范圍內(nèi)的目標(biāo)為行人或機(jī)動車輛的特點(diǎn)，引入多個(gè)目標(biāo)運(yùn)動模型取代傳統(tǒng)單一模型跟蹤方法[8-9]，在每一組數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃算法處理后，針對之前的運(yùn)動狀態(tài)，采用交互式多模型濾波算法對各個(gè)模型的概率進(jìn)行調(diào)整，并按照相應(yīng)的概率對每個(gè)模型的狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行加權(quán)，實(shí)現(xiàn)機(jī)動目標(biāo)運(yùn)動模型的更新。

1 問題模型描述

1.1 目標(biāo)運(yùn)動模型集

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1.2 目標(biāo)量測模型

    假設(shè)量測平面有Nx×Ny個(gè)分辨單元，并且各分辨單元和各幀之間的觀測噪聲相互獨(dú)立，第k時(shí)刻的量測數(shù)據(jù)可通過一個(gè)Nx×Ny的矩陣表示為：

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其中，Ck表示點(diǎn)目標(biāo)在分辨單元(i，j)處的信號強(qiáng)度；wk為分辨單元(i，j)處的觀測噪聲，并滿足均值為零、方差為σ2的高斯分布。

2 算法介紹

2.1 動態(tài)規(guī)劃算法原理和步驟

    動態(tài)規(guī)劃算法在狀態(tài)轉(zhuǎn)移區(qū)域中通過對可能的目標(biāo)運(yùn)動軌跡和值函數(shù)的積累，提高目標(biāo)的信號強(qiáng)度，從而實(shí)現(xiàn)對微弱目標(biāo)的檢測跟蹤性能改善。其核心思想是利用分段優(yōu)化的辦法，將高維優(yōu)化搜索的問題分解為多個(gè)低維優(yōu)化問題，大大減小了計(jì)算量。假設(shè)動態(tài)規(guī)劃算法一次循環(huán)中有K幀數(shù)據(jù)，具體的操作步驟如下：

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    由上可知，目標(biāo)的轉(zhuǎn)移范圍和運(yùn)動方向是由目標(biāo)的初始位置和速度決定的。傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法假定目標(biāo)做勻速直線運(yùn)動或者具有弱機(jī)動特性條件下，設(shè)定目標(biāo)的初始速度，具有良好的檢測性能；然而，當(dāng)目標(biāo)做轉(zhuǎn)彎運(yùn)動或者勻加速運(yùn)動時(shí)，搜索范圍與目標(biāo)模型不匹配，動態(tài)規(guī)劃算法的性能會嚴(yán)重下降。如果加大搜索范圍或每相鄰兩幀通過濾波算法對速度實(shí)時(shí)更新，算法的復(fù)雜度和運(yùn)算量都會大幅度增加，不利于實(shí)時(shí)響應(yīng)運(yùn)算和工程化實(shí)現(xiàn)。

2.2 多模型動態(tài)規(guī)劃算法

    為了彌補(bǔ)動態(tài)規(guī)劃算法不適用于機(jī)動模型的局限性，同時(shí)不增加過多的計(jì)算負(fù)擔(dān)，本文提出了多模型下的動態(tài)規(guī)劃算法，該算法將交互式多模型濾波中的多模型及模型切換引入到動態(tài)規(guī)劃算法中。根據(jù)近程毫米波雷達(dá)探測目標(biāo)的運(yùn)動特性，本文利用3種可能的運(yùn)動模型進(jìn)行建模描述，記目標(biāo)進(jìn)行勻速運(yùn)動的運(yùn)動模型為M1(t)，目標(biāo)進(jìn)行勻加速運(yùn)動的運(yùn)動模型為M2(t)，勻速轉(zhuǎn)彎運(yùn)動的運(yùn)動模型為M3(t)。

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    本文提出的交互式多模型動態(tài)規(guī)劃算法具體實(shí)現(xiàn)過程中，首先根據(jù)近程毫米波雷達(dá)掃描周期快（掃描周期T≤10 ms）的特點(diǎn)，近似認(rèn)為目標(biāo)在動態(tài)規(guī)劃算法一個(gè)循環(huán)周期內(nèi)的K幀運(yùn)算數(shù)據(jù)近似保持勻速直線運(yùn)動；為了能夠預(yù)測和跟蹤機(jī)動目標(biāo)，在完成一個(gè)循環(huán)周期的動態(tài)規(guī)劃算法后，結(jié)合前一個(gè)周期目標(biāo)的初始狀態(tài)，采用多模型濾波方法預(yù)測目標(biāo)的狀態(tài)，作為下一動態(tài)規(guī)劃算法周期的初始值。具體算法流程為：

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3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真分析

    本文采用了基于短時(shí)寬鋸齒波調(diào)制方式來探測目標(biāo)，發(fā)射機(jī)在一個(gè)周期內(nèi)連續(xù)發(fā)射多個(gè)短時(shí)寬鋸齒波，對所有鋸齒波的一維FFT結(jié)果在另一個(gè)維度上再做一次FFT(二維FFT)，從而得到探測范圍內(nèi)的二維距離-速度信息，具體參數(shù)如表1所示。

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3.1 轉(zhuǎn)彎運(yùn)動目標(biāo)仿真

    仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖潜容^多模型動態(tài)規(guī)劃算法與傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法檢測轉(zhuǎn)彎目標(biāo)性能。假設(shè)目標(biāo)初始位置狀態(tài)為(x1，y1)=(12，20)(單位：m)，積累幀個(gè)數(shù)K=3，虛警率Pfa=1×10-3，轉(zhuǎn)彎速率w為0.1 rad/s、0.25 rad/s、0.5 rad/s，Monte-Carlo仿真次數(shù)為1 000次。

    圖2給出了轉(zhuǎn)彎運(yùn)動航跡檢測的仿真結(jié)果。當(dāng)w=0.1 rad/s時(shí)，兩種算法的性能差別不大；當(dāng)w為0.25 rad/s、0.5 rad/s時(shí)，多模型動態(tài)規(guī)劃算法性能在SNR>10 dB以后明顯優(yōu)于傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法，在w=0.25 rad/s時(shí)，多模型動態(tài)規(guī)劃算法的檢測概率要高約15%，在w=0.5 rad/s時(shí)高約21%。結(jié)果表明，當(dāng)w≥0.1 rad/s時(shí)，目標(biāo)的轉(zhuǎn)彎行為更為明顯，多模型動態(tài)規(guī)劃算法的性能要比傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法好。

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    仿真結(jié)果表明，當(dāng)w很小時(shí)，目標(biāo)做近似勻速直線運(yùn)動，此時(shí)多模型動態(tài)規(guī)劃算法的檢測性能沒有太大的優(yōu)越性；隨著w的增大，目標(biāo)做轉(zhuǎn)彎運(yùn)動，多模型動態(tài)規(guī)劃算法比起傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃算法具有更高的檢測概率及更好的跟蹤性能。

3.2 勻加速運(yùn)動目標(biāo)仿真

    仿真實(shí)驗(yàn)的目的是比較多模型動態(tài)規(guī)劃算法與傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法檢測勻加速目標(biāo)的性能。假設(shè)目標(biāo)的初始位置狀態(tài)為(x1，y1)=(12，20)(單位：m)，動態(tài)規(guī)劃積累幀個(gè)數(shù)K=5，航跡虛警概率Pfa=1×10-3，目標(biāo)加速度(ax，ay)為(0.1，0.1)、(0.1，1)、(0.1，2)(單位：m/s2)，Monte Carlo仿真次數(shù)為1 000次。

    圖3為本文方法與傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法的對比，當(dāng)(ax，ay)為(0.1，0.1)(單位：m/s2)時(shí)，目標(biāo)近似為勻速直線運(yùn)動，此時(shí)多模型動態(tài)規(guī)劃算法基本等同于傳統(tǒng)算法。當(dāng)(ax，ay)為(0.1，1)和(0.1，2)(單位：m/s2)時(shí)，多模型動態(tài)規(guī)劃算法性能在SNR>10 dB以后明顯優(yōu)于傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法，仿真結(jié)果顯示多模型動態(tài)規(guī)劃算法的性能要比傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法好。

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4 結(jié)論

    針對動態(tài)規(guī)劃算法檢測機(jī)動目標(biāo)效果差的問題，本文提出了一種基于交互多模型的動態(tài)規(guī)劃檢測前跟蹤算法。該算法將交互多模型的模型轉(zhuǎn)換和狀態(tài)預(yù)測融入到動態(tài)規(guī)劃的過程中，從而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)模型的動態(tài)估計(jì)和轉(zhuǎn)換，避免了單一的目標(biāo)模型引起的搜索范圍失效導(dǎo)致無法有效檢測機(jī)動目標(biāo)的缺陷。仿真結(jié)果顯示，基于交互多模型的動態(tài)規(guī)劃算法在檢測機(jī)動目標(biāo)時(shí)的性能要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法，同時(shí)具有較快的處理速度，便于工程化實(shí)現(xiàn)。

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作者信息:

高  潔1，2，杜勁松1，張清石1，李  鵬1

（1.中國科學(xué)院沈陽自動化研究所，遼寧 沈陽110016；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049）

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