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申请/专利权人：中船鹏力(南京)大气海洋信息系统有限公司

摘要：本发明公开了一种基于雷达回波多特征信息的目标关联方法，包括步骤1、建立雷达航迹；步骤2、采集雷达回波；步骤3、雷达回波一次关联性判断；步骤4、计算雷达回波置信度，包括回波面积特征置信度、回波幅度特征置信度、回波形状特征置信度和回波位置特征置信度的联合置信度；步骤5、雷达回波二次关联性判断；步骤6、雷达回波三次关联性判断；步骤7、目标关联。本发明充分利用雷达回波的各项特征信息，对不同船舶目标的雷达回波进行精细化区分，可以在复杂水域场景下实现密集多目标的全局最优关联匹配。本发明所提出的方法与传统的数据关联方法相比，关联准确度高、适用性广、实用性强。

主权项：1.一种基于雷达回波多特征信息的目标关联方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、建立雷达航迹：岸基雷达对监控海域中的所有船舶目标进行扫描，对每个船舶目标均建立一个雷达航迹和一个雷达航迹关联波门；其中，每个雷达航迹均包括航迹面积特征Utarget、航迹幅度特征Vtarget、航迹形状特征Wtarget和航迹位置特征Ptarget；在k＝0时刻，对初始航迹面积特征初始航迹幅度特征初始航迹形状特征和初始航迹位置特征分别进行初始赋值；步骤2、采集雷达回波：岸基雷达按照设定雷达扫描周期对监控海域中的所有船舶目标进行一次扫描，在每个雷达扫描周期，均获得一组雷达扫描回波数据，每组雷达扫描回波数据均包括若干个雷达回波；每个雷达回波均包括回波面积特征Uecho、回波幅度特征Vecho、回波形状特征Wecho和回波位置特征Pecho；步骤3、雷达回波一次关联性判断：在每个雷达扫描周期内，均将步骤2采集的雷达扫描回波数据与对应雷达航迹关联波门进行一次关联判断，对每个雷达航迹关联波门内的雷达回波数量m均进行识别判断；当m≥1时，则判断为雷达回波一次关联成功；当m＝0时，判断为雷达回波一次关联不成功，此时，当前k时刻的航迹面积特征、航迹幅度特征和航迹形状特征，则等于k-1时刻的航迹面积特征、航迹幅度特征和航迹形状特征；当前k时刻的航迹位置特征，则根据k-1时刻的航迹位置特征，以及k-1时刻的航速和航向，进行预推得到；步骤4、计算雷达回波置信度：当雷达回波一次关联成功时，则对雷达航迹关联波门内m个雷达回波的置信度C1、C2、…、Ci、…、Cm分别进行计算；其中，1≤i≤m；则第i个雷达回波的置信度Ci的计算方法，包括如下步骤：步骤4-1、计算雷达回波面积特征置信度C1，具体计算公式为： 式中，ΔU表示当前时刻雷达航迹与雷达回波的面积差值；步骤4-2、计算雷达回波幅度特征置信度C2，具体计算公式为： 式中，ΔV表示当前时刻雷达航迹与雷达回波的幅度差值；步骤4-3、计算雷达回波形状特征置信度C3，具体计算公式为： 式中， 和分别表示当前时刻雷达航迹的距离向单位向量和方位向单位向量； 和分别表示当前时刻雷达回波的距离向单位向量和方位向单位向量；θ1表示当前时刻雷达航迹的距离向单位向量和雷达回波的距离向单位向量之间的夹角；θ2表示当前时刻雷达航迹的方位向单位向量和雷达回波的方位向单位向量之间的夹角；步骤4-4、计算雷达回波位置特征置信度C4，具体计算公式为： 式中，ΔP表示当前时刻雷达航迹的预测位置与雷达回波位置的差值；xtarget，ytarget表示当前时刻雷达航迹预测位置在平面直角坐标下的横坐标和纵坐标；xecho，yecho表示当前时刻雷达回波位置在平面直角坐标下的横坐标和纵坐标；步骤4-5、计算Ci，具体为： 式中，ε1，ε2，ε3，ε4分别为C1、C2、C3和C4的权重系数，均为经验常数；步骤5、雷达回波二次关联性判断：设Cmin＝minC1、C2、…、Ci、…、Cm，当Cmin≥2时，则判断为雷达回波二次关联成功；否则，判断为雷达回波二次关联不成功，此时，当前k时刻的航迹面积特征、航迹幅度特征和航迹形状特征，则等于k-1时刻的航迹面积特征、航迹幅度特征和航迹形状特征；当前k时刻的航迹位置特征，则根据k-1时刻的航迹位置特征，以及k-1时刻的航速和航向，进行预推得到；步骤6、雷达回波三次关联性判断：当雷达回波二次关联成功后，将当前雷达航迹关联波门中的Cmin与其他每个雷达航迹关联波门内的雷达回波最小置信度C′min均进行比较；当Cmin≥C′min时，则判断雷达回波三次关联成功；否则，判断雷达回波三次关联不成功，此时，采用全局最优关联匹配方法进行当前雷达回波与雷达航迹的关联；步骤7、目标关联：当雷达回波三次关联成功时，将当前k时刻当前雷达航迹关联波门中Cmin所对应的回波面积特征、回波幅度特征、回波形状特征与k-1时刻的航迹面积特征、航迹幅度特征和航迹形状特征进行关联，得到k时刻的航迹面积特征、航迹幅度特征和航迹形状特征；k时刻的航迹位置特征，则是进行卡尔曼滤波后得到，其中当前时刻当前雷达航迹关联波门中Cmin所对应的回波位置特征为卡尔曼滤波算法中的观测值。

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