顏世剛，石章松

(1.中國人民解放軍92941部隊(duì)，遼寧葫蘆島 125000;2.海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院，湖北武漢 430033）

基于迭代端點(diǎn)擬合輔助的目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測方法

顏世剛1，石章松2

(1.中國人民解放軍92941部隊(duì)，遼寧葫蘆島 125000;2.海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院，湖北武漢 430033）

提出一種基于迭代端點(diǎn)擬合輔助的目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測方法?？紤]圖像離散點(diǎn)曲線擬合與機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的相似性，在運(yùn)用現(xiàn)有的方法進(jìn)行目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測的同時(shí)，采用迭代端點(diǎn)擬合原理提取目標(biāo)機(jī)動(dòng)信息，將得到的機(jī)動(dòng)信息反饋到目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測處理中，能夠更為準(zhǔn)確地檢測出機(jī)動(dòng)起始點(diǎn)。數(shù)值仿真表明，該方法能夠更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)機(jī)動(dòng)起始信息，提高目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測方法的性能。

點(diǎn)跡;迭代端點(diǎn)擬合;目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測;機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

0 引言

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法主要有基于決策的單模方法與多模方法。對(duì)于基于決策的單模方法而言，機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤處理過程主要包括觀測數(shù)據(jù)的預(yù)處理、機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型、機(jī)動(dòng)檢測與機(jī)動(dòng)辨識(shí)、濾波與預(yù)測以及跟蹤坐標(biāo)系和濾波狀態(tài)變量的選取等，機(jī)動(dòng)檢測與機(jī)動(dòng)辨識(shí)是其中的重要模塊，目的是檢測目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模式的變化。盡管多模方法的跟蹤性能較之單模算法要好，但其設(shè)計(jì)過程復(fù)雜且計(jì)算資源耗費(fèi)大，因此適用范圍受到限制［1－2］。而研究表明，配合好的機(jī)動(dòng)檢測方法，基于決策的單模算法可以獲得與多模算法相近的跟蹤性能，因此及時(shí)準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的機(jī)動(dòng)檢測成為此類方法的關(guān)鍵［3－4］。主要的檢測方法有滑窗式檢測方法及其改進(jìn)方法等［5－6］，文獻(xiàn)［7］對(duì)典型的機(jī)動(dòng)檢測算法的算法特性進(jìn)行了數(shù)值仿真與比較，這些研究為機(jī)動(dòng)檢測方法的研究提供了幫助。

實(shí)際上，機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤就是對(duì)屬于同一目標(biāo)的點(diǎn)跡進(jìn)行曲線擬合。因此考慮圖像曲線擬合與機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤處理的相似性，采用數(shù)字圖像處理中的有關(guān)方法對(duì)點(diǎn)跡進(jìn)行處理，可以提取到一定的目標(biāo)機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)信息，包括機(jī)動(dòng)起始點(diǎn)、機(jī)動(dòng)起始時(shí)刻等，將該信息反饋到傳統(tǒng)的目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測方法處理流程中，能夠更進(jìn)一步地了解目標(biāo)機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)的細(xì)節(jié)，更為細(xì)致地刻畫目標(biāo)的機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)軌跡，提高目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測方法的性能。

1 算法原理

對(duì)于機(jī)動(dòng)目標(biāo)而言，雖然機(jī)動(dòng)樣式多變，但實(shí)質(zhì)上均由變向和變速2種模式組合而成。因此機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)模式可大致分為勻速變向機(jī)動(dòng)、直線變速機(jī)動(dòng)以及變速變向機(jī)動(dòng)等3類，如圖1所示。

圖1 機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)的3種模式Fig.1 Threemodes of targetmaneuvering

相比于勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，在對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤濾波時(shí)，預(yù)測值與觀測值之間的距離值將隨著目標(biāo)機(jī)動(dòng)進(jìn)行過程而逐漸增大。在按照既定的運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)，若目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng)，則在一定點(diǎn)跡錄取周期之后，濾波預(yù)測值與觀測值之間的誤差將達(dá)到一個(gè)不能接受的程度，此時(shí)，可以判定目標(biāo)發(fā)生了機(jī)動(dòng)，如圖2所示。隨著目標(biāo)的機(jī)動(dòng)，預(yù)測值與觀測值之間的距離 (P5與P5'、P6與P6'、P7與P7'）越來越大，此時(shí)設(shè)定一個(gè)門限值，當(dāng)差值大于門限值時(shí)，可以判定目標(biāo)已經(jīng)發(fā)生機(jī)動(dòng)。

圖2 算法原理示意圖Fig.2 The principle of algorithm

在判定目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng)的基礎(chǔ)上，按照一定規(guī)則選取一定數(shù)量錄取周期內(nèi)的點(diǎn)跡，考慮目標(biāo)跟蹤與離散點(diǎn)曲線擬合的相似性，采用數(shù)字圖像中進(jìn)行離散點(diǎn)曲線擬合的迭代端點(diǎn)擬合方法進(jìn)行處理，根據(jù)各點(diǎn)與進(jìn)行迭代處理點(diǎn)跡集合中首尾點(diǎn)跡連線的距離關(guān)系實(shí)現(xiàn)目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)的提取。

2 基于迭代端點(diǎn)擬合的目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測方法

1）目標(biāo)是否發(fā)生機(jī)動(dòng)的判別

設(shè)傳感器在x方向上的測量均方差為dx，在y方向上的測量均方差為dy，當(dāng)前時(shí)刻預(yù)測點(diǎn)跡值與測量值之間x方向上的預(yù)測均方差為dx'，y方向上的預(yù)測均方差為dy'。為了保證既能及時(shí)檢測到目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng)，同時(shí)又能保證后續(xù)處理時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的機(jī)動(dòng)起始點(diǎn)，經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，在進(jìn)行門限值的選定時(shí)，以3dx與3dy作為門限值能夠取得較好的判別效果，因此選擇3dx與3dy為門限值進(jìn)行判別，即

2）迭代端點(diǎn)擬合方法

迭代端點(diǎn)擬合方法是數(shù)字圖像處理中進(jìn)行離散點(diǎn)曲線擬合的一種方法，其實(shí)現(xiàn)曲線擬合原理如圖3所示，具體步驟如下:

①首先連接離散點(diǎn)集合的2個(gè)端點(diǎn)AB，計(jì)算離散點(diǎn)集中各個(gè)點(diǎn)到直線AB的距離;

圖3 基于迭代端點(diǎn)擬合的曲線擬合方法原理Fig.3 The principle of iterative endpoint fittingmethod

②設(shè)定一個(gè)門限值，找出與AB距離最大的點(diǎn)C，若該點(diǎn)距離直線AB的值小于門限值，則認(rèn)為是兩端點(diǎn)內(nèi)的點(diǎn)屬于同一組點(diǎn)，可用某一函數(shù)擬合，否則進(jìn)入步驟②;

③連接AC與CB，然后對(duì)每一段線段按照步驟①和步驟②進(jìn)行迭代擬合，直到找出所有距離超出門限值的點(diǎn)，稱之為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，則相鄰轉(zhuǎn)折點(diǎn)內(nèi)的點(diǎn)為一組采用某函數(shù)進(jìn)行擬合。

3）目標(biāo)的機(jī)動(dòng)檢測

①確定進(jìn)行端點(diǎn)迭代擬合的點(diǎn)跡的數(shù)量。設(shè)一段時(shí)間內(nèi)所有錄取點(diǎn)跡的數(shù)量為i，預(yù)測值與觀測值之間的誤差均大于傳感器探測誤差，且最新錄取的點(diǎn)跡預(yù)測值與觀測值之間的誤差超出門限值，則進(jìn)行端點(diǎn)迭代擬合的點(diǎn)跡的數(shù)量n按下式計(jì)算:

②迭代端點(diǎn)擬合處理。設(shè)兩端點(diǎn)點(diǎn)跡對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)分別為(xs，ys）和(xe，ye），某非端點(diǎn)點(diǎn)跡坐標(biāo)為(xi，yi），用式(3）求取兩端點(diǎn)連線對(duì)應(yīng)直線的方程，用式(4）求取非端點(diǎn)點(diǎn)跡距該直線距離;

③比較計(jì)算得到的各點(diǎn)到端點(diǎn)連線的距離值，找出距離值最大的點(diǎn)，則該點(diǎn)為機(jī)動(dòng)起始點(diǎn)，由此處開始應(yīng)當(dāng)切換跟蹤模型，進(jìn)入步驟④;

④輸出當(dāng)前目標(biāo)的機(jī)動(dòng)檢測結(jié)果，判斷是否完成所有點(diǎn)跡組的判別，若是，則結(jié)束，否則返回步驟①，對(duì)下一組點(diǎn)跡分組進(jìn)行處理。

通過對(duì)點(diǎn)跡態(tài)勢圖對(duì)目標(biāo)機(jī)動(dòng)信息進(jìn)行提取，將得到的信息反饋到機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的機(jī)動(dòng)檢測與機(jī)動(dòng)辨識(shí)環(huán)節(jié)，從而提高目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測的概率。

完整的數(shù)據(jù)處理流程如圖4所示。

圖4 算法處理流程Fig.4 Data processing flows

3 算法仿真與分析

設(shè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)場景為:1部坐標(biāo)雷達(dá)對(duì)一水平面上運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行觀測，目標(biāo)在t=0～200 s沿y軸做勻速直線運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)速度為30 m/s，方向?yàn)檠貀軸負(fù)方向，目標(biāo)的起始點(diǎn)為 (2 000 m，10 000 m），在t=200～300 s向x軸方向做90°的慢轉(zhuǎn)彎，加速度為ax=ay=0.15 m/s2，完成慢轉(zhuǎn)彎后加速度將降為0，從305 s開始做90°的快轉(zhuǎn)彎，加速度為0.6 m/s2，在330 s結(jié)束轉(zhuǎn)彎，加速度降至0。雷達(dá)掃描周期T=2 s，在x方向和y方向獨(dú)立地進(jìn)行觀測，觀測噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差均為50 m。

為了驗(yàn)證算法的有效性，本文針對(duì)上述例子，采用基于Singer模型的機(jī)動(dòng)跟蹤算法以及引入迭代端點(diǎn)擬合輔助檢測的Singer機(jī)動(dòng)模型跟蹤算法進(jìn)行比較計(jì)算，目標(biāo)跟蹤軌跡如圖5所示。

圖5 兩種方法跟蹤效果對(duì)比Fig.5 Target tracking tracks of the twomethods

仿真結(jié)果圖6給出了該2種方法在x方向和y方向上的估計(jì)均方差對(duì)比情況。

圖6 兩種方法在x方向及y方向上的估計(jì)誤差均方差比較Fig.6 Comparisons of the estimated square errors of twomethods

從仿真結(jié)果可以看出，基于本文提出的引入迭代端點(diǎn)擬合輔助檢測的Singer機(jī)動(dòng)模型跟蹤算法在機(jī)動(dòng)檢測快速性、跟蹤性能上更佳，并且濾波精度高為準(zhǔn)確，驗(yàn)證了算法在理論上的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

4 結(jié)語

機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題一直以來是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中的難點(diǎn)問題之一。如何提高機(jī)動(dòng)的快速性能和跟蹤性能，是機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究中的關(guān)鍵。本文考慮到曲線擬合與目標(biāo)機(jī)動(dòng)軌跡的相似之處，借鑒圖像中曲線擬合方法的迭代端點(diǎn)擬合方法，提出了一種目標(biāo)機(jī)動(dòng)輔助檢測方法來嘗試改善機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤性能，擴(kuò)展了目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測方法的研究思路，具有一定的理論研究意義和應(yīng)用參考價(jià)值。

［1］范紅旗，王勝，付強(qiáng).目標(biāo)機(jī)動(dòng)檢測算法綜述［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2009，31(5）:1064 －1069.

FAN Hong-qi，WANG Sheng，F(xiàn)U Qiang.Survey of algorithms of target maneuver detection［J］.Systems Engineering and Electronics，2009，31(5）:1064 －1069.

［2］FAN Hong-qi，ZHU Y L，F(xiàn)U Qiang.Impact of mode decision delay on estimation error for maneuvering target interception［J］.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，2011，47(1）:702 －711.

［3］BIZUP D F，BROWN D B.Maneuver detection using the range ratemeasurement［J］.IEEE Trans.on AES，2004，40(1）:330－336.

［4］RU JF，CHEN H M，LIX R，eta1.A range based detection technique for tracking a maneuvering target［C］.Proc.of SPIE on Signal and Data Processing of Small Targets，2005.

［5］CHAN Y T，HU A G C，PLANT JB.A Kalman filter based tracking scheme with input estimation［J］.IEEE Trans.on AES，1979，15(2）:237 －244.

［6］L X R，VESSELIN P J.A survey of maneuvering target tracking-Part IV:decision-basedmethods［C］.Proceedings of SPIE Conf.on Signal and Data Processing of Small Targets，2002.

［7］石章松，謝君.機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測算法特性分析仿真研究［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2007，24(9）:90 －94.

SHI Zhang-song，XIE Jun.Simulation and analysis of the characters ofmaneuvering detection algorithm［J］.Computer Simulation，2007，24(9）:90 －94.

［8］余松煜，周源華，張瑞.數(shù)字圖像處理［M］.上海:上海交通大學(xué)出版社，2007:338－340.

YU Song-yu，ZHOU Yuan-hua，ZHANG Rui.Digital image processing［M］.Shanghai:Shanghai Jiaotong University Press，2007:338 － 340.

Targetmaneuver detection method with iterative endpoint fitting assisted

YAN Shi-gang1，SHIZhang-song2
(1.No.92941 Unit of PLA，Huludao 125000，China;2.Colleg of Electronic，Naval University of Engineering，Wuhan 430033，China）

A target maneuver detection method based on iterative endpoint fitting is derived and presented.The similarity between image curve fitting andmaneuvering target tracking has been thought of in themethod.With the point situation image was structured，the maneuvering target detection has been realized based on the principle of image iterative endpoint fitting.The effectiveness of themethod has been verified by numerical simulation.

point;image processing;iterative endpoint fitting;targetmaneuver detection

TP273

A

1672－7649(2014）04－0123－03

10.3404/j.issn.1672－7649.2014.04.026

2013－03－19;

2013－08－19

顏世剛(1972－），男，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)榕炁诨鹂叵到y(tǒng)試驗(yàn)及仿真。