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基于环境感知技术的海面目标跟踪算法

2018-02-25楼晓祥

电子技术与软件工程 2018年9期
关键词:点迹密集杂波

楼晓祥

摘要 针对VTS系统在强杂波、密集目标区等复杂环境下,目标跟踪不稳定现象,提出了一种基于环境感知技术的目标跟踪算法。通过点迹密度统计和船舶避碰量测模型获取跟踪目标的环境信息。在不同环境下采用不同的数据关联算法提高目标跟踪稳定性。通過实测数据验证,表明基于环境感知技术的海面目标跟踪算法可改善VTS系统在复杂环境下的目标跟踪性能。

【关键词】环境感知 点迹特征

1 引言

船舶交通管理系统f简称VTS)提供海面船只或者浮标等目标点迹或者航迹供用户使用。在复杂海况条件下,如杂波区或者目标会遇、交叉时,由于点迹密集和点迹质量可信度的下降,会增加目标数据关联的难度,导致目标跟踪不稳定。Reid提出的多假设算法(MHT)被认为是杂波环境下的最优算法,但MHT算法所产生的假设航迹分支数目与虚警率、目标数和所处理的多个扫描周期数呈指数上升关系,所以工程应用存在难度。本文构建了基于环境感知的跟踪模型算法来改善复杂环境下的目标跟踪性能。

2 基于环境感知的目标跟踪算法

2.1 杂波环境下的数据关联算法

将雷达探测范围按方位,距离量化划分成网格单元。若干扫描周期后,利用相邻点迹网格单元中的点迹计数、点迹分布特性来识别区域的属性。点迹密集区域属于杂波区,点迹稀疏区域属于非杂波区。杂波区内,利用目标点迹和杂波点迹在方位宽度、距离宽度、点迹幅度的差异性过滤杂波点迹,降低目标关联虚警点迹的概率,提高目标跟踪稳定性。

2.2 密集目标数据关联算法

VTS系统中,目标时常出现会遇、追越或者交叉等密集目标运动现象。利用船舶避碰模型的最小会遇时间Tcpa来描述目标间运动态势。图1为目标O和目标A交叉运动模型。

由几何关系可推导出目标A相对目标O的Tcpa计算公式:

2.3 算法验证

图2为杂波环境下分别采用最优邻近关联和基于环境感知的点迹特征辅助关联得到的关联点迹能量分布图。通过比较发现,利用杂波图信息目标降低了关联杂波的概率。图3为目标SA和目标SB回波重叠跟踪过程中目标点迹的特征分布曲线。从图中可以看出,多目标回波重叠后,检测点迹特征在能量、轮廓与目标历史关联点迹的特征的确存在明显变化。可见,环境信息在目标跟踪过程中发挥了一定先验知识信息。

3 结论

通过实测数据验证,基于环境感知的数据关联技术可以改善目标在复杂环境下的跟踪效果。

参考文献

[1] Donald B.Reid, An Algorithm forTracking Multiple Target. IEEETransctions on Automatic Control,Vol. AC-24, NO. 6, December 1979.

[2]Masamichi Kojima.A Study of TargetTracking Using Track-orientedMultiple Hypothesis Tracking.SICE,1998, 5: 29-31.

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