一种岸基船舶雷达多目标跟踪分析系统

赵海林,汪永军

(1.中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽 合肥 230031;2.孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室,安徽 合肥 230031)

0 引 言

船舶雷达主要用于对海上目标进行检测与跟踪、船舶航行导航、航道避碰辅助和航行管理等,海域环境下雷达回波复杂多样,包含船舶、岛屿、灯塔、浮标、岸线等有用目标,同时还有海浪杂波、雨雪杂波、同频有源干扰和系统噪声等无用信息[1],船舶雷达的主要任务就是最大程度地抑制无用信息的干扰,保留船舶、岛屿、浮标和灯塔等目标信息,不仅要解决有用信号与杂波噪声的区别(从噪声中把有用信号剔除出来),降低杂波和虚假目标对真实目标的影响,还要解决量测数据前后时刻的正确配对问题,这些要求对数据处理的跟踪性能是极大的考验和挑战。船舶雷达按其安装方式主要分为船载和岸基,岸基雷达主要应用于港口船舶监视和交通管理。

本文基于岸基雷达来实时跟踪和分析船舶目标,多目标跟踪一般包括航迹起始、航迹维持和航迹删除3个阶段。航迹起始(量测与量测、凝聚与凝聚、量测与凝聚点迹之间的正确关联)是指未进入稳定航迹(航迹维持)之前航迹确认的过程,它是多目标跟踪领域中的首要问题,也是最为困难的阶段,一个好的航迹起始结果,不但能够有效地剔除大量虚假目标,为航迹维持减轻负担,而且能够及时发现新目标,实现快速起始。如果航迹起始错误,则会导致目标丢失,完全无法实现目标的实时监视与跟踪。因此,为了提高目标稳定跟踪的性能和监管部门的执法效率,搭建了一种基于岸基船舶雷达多目标跟踪分析系统。

1 工作原理

该系统利用雷达全天时、全天候、全方位主动探测的特点,根据目标回波及运动学特征,采用多元信息关联技术,结合预设区域划分、原始点迹处理、暂时航迹(暂航)过滤及可信度估计、特殊目标分配处理等数据处理分析方法,深入挖掘有价值的信息,对不同类型船舶实现全面自动起始和稳定跟踪。分析系统架构如图1所示。

图1 系统架构

1.1 理论知识[2]

1.1.1 波门的形状及尺寸

相关波门是用来判断量测值是否源自目标的决策门限,它是以被跟踪目标的预测位置为中心,用来确定该目标下一时刻观测值可能出现范围的一块区域。波门大小主要依赖于：(1)预测误差(航迹外推误差);(2)正确接收回波的概率(门限概率);(3)雷达测量误差;(4)目标运动(机动)特性;(5)坐标系的选择;(6)天线扫描周期。

落入相关波门内的回波称为候选回波。比较常见的波门包括环形波门、椭圆(球)波门、矩形波门和极坐标系下的扇形波门[3-5],本文航迹起始主要用环形波门和椭圆波门外推预测进行数据关联。

1.1.2 系统方程

量测方程为：

Z(k+1)=H(k+1)X(k+1)+W(k+1)

(1)

式中：Z(k+1)为量测向量;H(k+1)为量测矩阵;X(k+1)为状态向量;W(k+1)是具有协方差R(k+1)的零均值、白色高斯量测噪声序列。

新息或量测残差为：

(2)

量测的预测协方差(或新息协方差)为：

S(k+1)=H(k+1)P(k+1|k)H′(k+1)+

R(k+1)

(3)

式中：P(k+1|k)为协方差的一步预测;新息协方差S(k+1)也为对称阵,它被用来衡量新息的不确定性,新息协方差越小,则说明量测值越精确。

1.2 目标区域划分

目标区域划分意义在于：滤除固定地物等不相干目标点迹,抑制海岸或岛屿沿边航行的船舶航迹与陆地目标或杂波点迹错误关联,减少数据处理的负荷。

为了提高目标跟踪的稳定性和准确性,根据海图的经纬度位置信息,不提取岛屿、陆地等杂波区域的原始回波点迹,不参与后续起始处理,仅对海域的原始回波提取雷达点迹,进行坐标变换后,挂在点迹时间索引链表上进行关联处理。

如图2和图3所示,不相干陆地区(深灰色)不提取雷达点迹参与数据跟踪处理。

图2 固定地物杂波(深灰色显示)

图3 固定地物杂波滤除

1.3 原始点迹处理

原始点迹处理需要根据雷达的距离分辨率和方位分辨率,从雷达回波中提取出原始点迹的距离厚度和方位宽度,以及其质心位置等信息。

1.3.1 原始点迹系数管理

“原始点迹”是指从雷达扫描所得到的原始回波中提取的雷达点迹;“当前帧原始点迹”是指从暂时航迹点迹环上依次取出的雷达点迹;“凝聚点迹”是指若干个原始点迹通过均值计算所得到的点迹,由于船舶航速较慢、原始点迹位置易受海浪等海况影响较大,为了更能够凸显船舶目标的运动特性,提高跟踪的稳定性,因此引入了“凝聚点迹”这个概念;“综合相关因子”是指通过位置、速度、航向等综合因素考虑的相关值,它是由点迹环上取出的当前帧原始点迹与上一帧点迹计算的重叠系数,或者该点迹与暂时航迹外推预测点迹是否关联决定的;“起始系数”表示暂时航迹起始确认的系数值,由综合相关因子计算获得;“重叠系数”是指2帧原始点迹在距离和方位上的重叠比例系数值。

对于与稳定航迹未关联上的原始点迹,判断该点迹与暂时航迹是否关联,先计算暂航凝聚点迹所在的扇区,确定相关的扇区范围,其次计算原始点迹与暂时航迹的综合相关因子值,然后在扇区内获取相关最好的2个暂时航迹,最后根据暂时航迹的帧数来选取指定的相关暂航。也就是说,如果该点迹同时与单帧暂时航迹和多帧暂时航迹关联,则使用多帧暂航相关,并放入暂航的点迹环中,不考虑单帧暂航了,否则重新建立新的暂时航迹。

接下来根据综合相关因子值来获取暂时航迹的起始系数讨论具体获取过程。

在暂时航迹确认建立稳定航迹的过程中,将暂时航迹点迹环中挂载的原始点迹数据一一取出来,然后分2个方向进行数据处理,一个方向是把点迹环中取出的若干原始点迹凝聚成一个点迹,然后把新得到的凝聚点迹与暂时航迹历史凝聚点迹的位置、航向、航速等信息进行匹配,分析可信度(详见1.4节),另一个方向是计算该原始点迹与挂载的最佳暂时航迹的综合相关因子值,分析确认暂航的起始系数。综合相关因子越大,暂航起始系数越大,则对目标起始越有利,接下来叙述具体步骤。

首先判断当前帧原始点迹与暂时航迹综合相关因子值s,而s与点迹帧间的重叠系数和暂航的预测点迹有关。因为船速较慢,在1个扫描周期内,船的位置变化不大,在2帧点迹时间差别不大的前提下,根据距离和方位的交集比例情况来计算原始点迹帧间的重叠系数,若重叠系数大于η(η=0.1),则综合相关因子值s=1.0+η;若重叠系数不大于η,则当前帧原始点迹与暂时航迹的预测点迹进行关联处理。设预测点迹与当前帧原始点迹之间的径向距离差为dr,以及方位差为da,若径向距离差小于原始点迹的距离厚度WR,且方位差小于其方位宽度WA,则有以下公式：

cr=(dr·γ)/WR

(4)

ca=(da·γ)/WA

(5)

于是,综合相关因子值为：

γ-cr·P′1-ca·P′2

(6)

式中：P′1,P′2分别是指cr和ca的权重,P′1=0.6,P′2=0.4;γ是指扩张比例系数,γ=1.5。

综上所述,若综合相关因子值s大于1,则暂时航迹起始系数累加1;若当前帧原始点迹既不与上一帧点迹重叠,又不与暂时航迹的预测点迹关联,则暂时航迹起始系数给予适当的降低,根据不同情形,起始系数及其门限值是动态自适应调整的。当暂时航迹起始系数≥n1且κ1)。将可信度相对较大的暂时航迹的起始系数门限值n0适当地调整为n0-Δ2(Δ2是指起始调整系数),若暂时航迹的起始系数≥n0或n0-Δ2,再结合暂航质量、暂航过滤处理及可信度估计,决定是否将暂时航迹确认为稳定航迹。

1.3.2 原始点迹质量管理

为了降低目标起始虚警率,特别是减少雷达基站或岛屿等附近的虚假目标(运动或固定特性目标),需要统计原始点迹信息(点迹数量统计、点迹相关因子、邻近因子等),得到凝聚点迹质量,最后更新暂时航迹质量。暂航质量是作为判断暂时航迹确认为稳定航迹的主要依据。原始点迹邻近因子是由最近的暂时航迹(在所有的暂时航迹中,与原始点迹最近的2个暂航)外推预测点迹的波门范围内决定的,波门范围可根据原始点迹周围环境作适当的调整。邻近因子是相关因子在原始点迹与暂时航迹预测点关联部分的补充,相关因子相对邻近因子较为严谨,邻近因子主要是在方位和距离上通过波门关联得到的,较为直观。

在原始点迹与稳定航迹不相关的前提下,原始点迹首先通过相关因子来寻找暂时航迹,若能找到最好的1个或2个暂时航迹,则挂在对应的点迹环上,若通过相关因子找不到,接下来通过邻近因子来寻找最近的1个或2个暂航,找到则挂在暂航点迹环上,找不到则以该点迹重新建立暂时航迹。

点迹环上点迹性质分为2类,一类原始点迹与暂时航迹的相关因子大于ρ(ρ=0.5),另一类原始点迹与暂时航迹预测点迹之间距离在动态参数g_distance范围(波门门限)内,其邻近因子值为ρ,由于雷达2.5 s扫描1帧,在雷达点迹不丢失的前提下,20 s凝聚周期内共有8帧原始点迹。如原始点迹数量不大于2帧,则判断为杂波点,凝聚点迹质量为0,暂时航迹在更新周期内作丢点处理;如原始点迹数量不少于7帧,则凝聚点迹质量为较大值,设为8×ρ,此时不考虑原始点迹的相关因子值和邻近因子值。

按照原始点迹因子(相关因子或邻近因子)最低ρ、最多6帧计算,凝聚点迹质量不小于6×ρ的点迹为最优凝聚点迹。若连续2个凝聚点迹都是最优的,则2“帧”(相关成功扫描数)快速起始,否则按照凝聚点迹质量最低门限3×ρ,连续共5帧,当暂时航迹质量(所有凝聚点迹质量之和)不小于15×ρ,并且暂航可信度满足准则,则给予起始(详见1.4节)。

目标原始点迹处理流程如图4、图5所示。

图4 原始点迹系数管理

图5 原始点迹质量管理

1.4 暂航过滤处理及可信度估计

1.4.1 暂航过滤处理

为了降低暂航起始的虚警率,以及暂航与数据错误关联的负荷,暂航过滤处理主要是从整体特征考虑,对于明显不满足目标特性的暂航,给予删除过滤处理,具体分为以下步骤。

步骤一：暂时航迹丢点(凝聚点迹)情况分类判别。

以雷达扫描的第1帧点迹为航迹头,建立1批新的暂时航迹,在若干雷达扫描周期内,对后续凝聚点迹的丢点情况进行分类判别,剔除干扰的虚假目标。

若在雷达累计10次凝聚周期内,依次统计凝聚点迹关联的计数值与雷达累计凝聚周期数(3～10)的比例不小于2/3的航迹,则继续步骤二判别;若连续3帧未收到凝聚点迹或者累计10次凝聚周期,还不能够起始成稳定航迹的暂航,则判断为虚假航迹,因而删除暂时航迹,不再继续之后的判断;对于其他丢点情况,根据已有的点迹位置信息计算速度或加速度等运动参数,进行外推补点处理,继续进行点迹数据关联分析。具体分类如表1、表2所示。

表1 3～6次凝聚周期统计比例

表2 7～10次凝聚周期统计比例

步骤二：目标航速、航向、加速度波动性判别。

设zi(k),i=1,…,mk为k时刻的第i个测量点迹,Z(k)为第k帧扫描得到的量测集,即

Z(k)={z1(k),…,zmk(k)}

(7)

式中：∀zi(k)∈Z(k),i=1,…,mk。

(8)

(9)

于是,最小和最大航行距离分别为

(10)

(11)

基于(1)、(2),本步骤航速和航向主要根据方差来分析目标跟踪的稳定性,目标加速度波动性是通过当前加速度比前一次加速度增加或减少的百分数来分析的。在雷达连续扫描5帧的周期内,以4个量测点迹数据关联为例,即第3帧丢点(原始点迹),该量测点迹没有落入预设波门区域Δr1(1),则航速

Vr1(1—2)=Rr1(1—2)/T

(12)

Vr1(2—4)=Rr1(2—4)/2T

(13)

Vr1(4—5)=Rr1(4—5)/T

(14)

其加速度为：

(15)

(16)

假设雷达扫描第N帧的量测点迹位置为(XN,YN),则目标航向为：

(17)

(18)

(19)

综上计算,航速的方差为：

(20)

航向的方差为：

(21)

目标航速、航向、加速度波动性需同时满足条件：

(22)

式中：Vφ=0.1,θφ=100°,σ=5%,分别为航速、航向和加速度波动性方差门限阈值,不满足上述条件之一的暂航,可认为它是由杂波引起的虚假航迹。

以上过程如图6所示。

图6 目标跟踪显示

1.4.2 暂航可信度估计

结合以上暂航虚警率检测,接下来估计目标特性的可信度ψ,以提高目标起始的准确性及跟踪的稳定性,降低海岸、岛屿、海浪雨雪等杂波干扰引起的虚警。

在暂时航迹确认稳定航迹过程中,若本次处理未收到凝聚点迹数据,则进行丢点处理,当暂航丢点个数不小于雷达成功扫描相关数,或者丢点个数过多(一般不少于3)时,判断其为虚假航迹,给予暂航删除处理,对于不满足丢点删除的暂航,进行外推补点处理。根据原始点迹所在环境进行可信度度量,即指定暂时航迹点迹环上最近的原始点迹在2 km范围内,搜索统计暂航与稳定航迹点迹环上最近的原始点迹(2个原始点迹位于同帧内)数量之和。若≥ϖ1,则记为暂航起始禁区(强杂波区);若≮ϖ2且<ϖ1,则记为暂航起始缓慢区(弱杂波区);若<ϖ2,则记为暂航快速起始区(清洁区)。其中,ϖ1=15,ϖ2=8。在强杂波区,暂航不起始;在弱杂波区,若丢点1个,则暂时航迹可信度相应地减小,若丢点2个,则可信度默认为较小值(ψ=η);在清洁区,不作丢点可信度调整,直接作外推补点处理。

对于未删除的暂航进行暂时航迹更新处理,可信度初始化值ψ=η,暂时航迹每更新一次,默认可信度增加(η1+η2+η3)。对于当前最近凝聚点迹,若它只与上一个凝聚点迹计算的速度或航向发生异常,暂航可信度增加(η2+η3);若它只与前第3个凝聚点迹计算的速度或航向发生异常,暂航可信度增加(η1+η3);若暂航当前连续2个凝聚点计算的均值速度只是变化太慢或太快(将均值速度与快速或慢速门限值比较),暂航可信度增加(η1+η2),其中,快速门限值和慢速门限值是根据连续2个凝聚点迹之间的航向来划分界定,航向偏角过大,慢速门限值调大,快速门限值调小;若连续2次航向(根据连续2个凝聚点迹计算所得)偏转度不小于直角,则本次暂时航迹更新过程中,可信度不增加。

部分过程具体如下：令Pi(i=1,…,10)是暂时航迹从最近凝聚点迹P1开始的第i个凝聚点,依次计算连续2个凝聚点(P1与P2,P2与P3,P3与P4)之间的速度和航向分别为Vk1[0],Vk1[1],Vk1[2]和Ck1[0],Ck1[1],Ck1[2];同理,从最近凝聚点迹开始,依次计算前3个凝聚点(P1与P4,P4与P7,P7与P10)之间的速度和航向分别为Vk3[0],Vk3[1],Vk3[2]和Ck3[0],Ck3[1],Ck3[2]。

对于连续2个凝聚点迹之间的航速、航向同时满足：

(23)

则暂航可信度增加(η2+η3),其中,MaxS1、MaxC1分别是连续2个凝聚点迹的最大航速、航向差(MaxS1=10 m/s,MaxC1=45×π/180)。

对于前3个凝聚点迹的航速、航向同时满足：

(24)

则暂航可信度增加(η1+η3),其中,MaxS3,MaxC3分别是前3个凝聚点迹的最大航速、航向差(MaxS3=5 m/s,MaxC3=25×π/180)。

根据目标速度门限,判断暂时航迹最近均值速度是否过快或过慢。首先目标慢速门限值和快速门限值分别默认为：MinSlow1=2.0,MaxFast1=16.5。

若暂航最近凝聚点迹与上一个点迹的航向发生异常,则慢速目标门限值调大,快速目标门限值调小,即：MinSlow2=2.5,MaxFast2=10.5。

当暂航最近更新的均值速度小于慢速目标门限值,或大于快速目标门限值,则暂航可信度增加(η1+η2)。

接下来初始化可信度门限值[η+3×(η1+η2+η3)]和起始系数门限值n0。根据不同情形,可信度门限值是动态自适应调整的,若暂时航迹与首点计算的速度较小(慢速目标),则可信度门限值增加δ1;若暂时航迹起始系数不小于n0,则可信度门限值相应减小Δ1;若暂时航迹可信度不小于[η+3×(η1+η2+η3)],则起始系数门限也相应减小Δ2。最后进行暂时航迹起始确认判断：

(1) 暂时航迹可信度不小于其门限,并且起始系数不小于其门限;

(2) 暂航连续2次凝聚点迹为最优点;

(3) 暂航质量不小于15×ρ,且满足预设的可信度门限值。

若满足以上条件之一的,则起始确认为稳定航迹,并且删除该暂时航迹。

1.5 特殊目标分配处理

对不同特征情形目标进行分类特殊处理。

(1) 对于慢速目标而言,在暂时航迹与首点距离较小的前提下,若与首点速度较小,或与首点距离小于航程的λ倍(λ是徘徊系数,0<λ≤0.6),并且不满足其他起始准则,则本帧暂航慢速系数增加。对于非慢速目标,暂航慢速系数相应减小,当慢速系数大于一定值时,则抑制目标起始。该方法既能减少虚假目标的起始,又能快速检测出慢速目标。

(2) 对于固定目标而言,主要通过计算固定暂时航迹质量、统计固定原始点迹数量以及凝聚点迹丢点处理来判断起始。由于固定目标位置和回波特性相对杂波点迹比较稳定,因此通过距离(雷达目标分辨距离)进行点迹与暂时航迹关联。点迹环上凝聚过程中的暂时航迹丢点处理,以及暂航维持时间过长处理情况类似于运动特性目标,其他两种判定情况如下：

(a) 统计凝聚周期的点迹数及点迹质量,计算暂航质量,若固定暂航质量不小于15×ρ,则固定暂航起始;

(b) 若取出的原始点迹与暂航点迹环上最近原始点迹属于不同帧,且在2帧时间范围内的前提下,则累计1,并统计固定目标原始点迹数量,若数量不小于5,则给予固定暂航起始为稳定航迹。

(3) 对于点迹质量不高的数据源,由于量测点迹误差,在距离或方位上重叠的多个雷达点迹的分裂目标的处理方法：

由暂时航迹点迹环上最近原始点迹位置(原始方位A0和原始距离R0)以及距离厚度WR、方位宽度WA来计算开始距离、结束距离、开始方位以及结束方位,过程如下,

开始方位：

Abgn=A0-WA/2

(25)

结束方位：

Aend=A0+WA/2

(26)

若开始方位Abgn<0,则Abgn=Abgn+2π;若开始方位Abgn≥2π,则Abgn=Abgn-2π。

开始距离：

Rbgn=R0-max(60,WR)/2

(27)

结束距离：

Rend=R0+max(60,WR)/2

(28)

不妨令暂时航迹此时的可信度为(η+Ω),在暂航最近凝聚点迹所在的扇区里搜索稳定航迹,在搜索到的前提下,若该暂航点迹环上的最近帧原始点迹位于稳定航迹滤波位置的较小区域范围(雷达原始回波的分辨距离)内,则暂航可信度降低了Ω/2;若由稳定航迹滤波位置计算出的距离和航向都位于原始点迹的开始距离与结束距离之间,开始方位与结束方位之间,则暂时航迹可信度降低为初始默认值(ψ=η)。上述方法是对暂时航迹延迟处理,严格暂航起始条件,抑制近距离目标分裂起始。

对于上述情形的一种特例,即虚假的双拖渔船问题,在暂时航迹最近凝聚点迹所在的扇区内寻找稳定航迹,若稳定航迹与该暂时航迹之间的航速、航向差不多,而且始终并向航行,当搜索到的稳定航迹与该暂时航迹之间的距离<距离门限,则暂时航迹延迟判断起始。其中,该距离门限是由雷达的分辨性能决定的。

2 结 论

基于岸基雷达多目标跟踪分析系统,对ARM处理器检测提取送过来的雷达(原始)点迹进行实时数据与跟踪分析处理。总体航迹起始情况如图7所示。

图7 系统航迹起始概况

如图8所示,由于雷达基站附近有大量若隐若现的杂波点迹(海浪、雨雪杂波等),本系统能够根据点迹质量和运动学特性,对杂波和目标特征进行分析处理,通过量测点迹与量测点迹关联,点迹与航迹数据关联来抑制杂波引起的虚警率,防止虚假目标的起始,提高目标跟踪的稳定度。

图8 杂波干扰抑制

如图9所示,本系统能够对较有规律的目标快速起始,提高目标起始的准确率,防止真实目标跟踪的丢失。

图9 规律目标快速起始

如图10所示,同一目标被不同雷达探测到,本系统受方位偏差导致同帧送来不同位置雷达点迹而出现虚假目标的干扰性小。

图10 虚假双拖渔船抑制

图11是船舶自动识别系统(AIS)目标和雷达目标并排航行,属于双拖渔船,通过本分析系统可提高辨别真实和虚假双拖的能力,提高起始的准确性和跟踪的稳定性,降低虚警率。

图11 双拖渔船检测

3 结束语

航迹起始是多目标跟踪中的首要问题,杂波环境下航迹起始处理最为复杂[6],目标的跟踪处理尤其存在难度[7],目标快速起始的高准确率和降低虚警率通常是矛盾的。因此,根据目标在不同杂波强度区域、点迹特性和运动学统计特征,充分挖掘点迹数据的有用信息,采用不同的数据关联策略,进行数据优化处理,能提高杂波区目标正确起始概率,降低杂波或目标密集环境下的目标跟踪丢失现象,有效地抑制杂波引起的虚假航迹,同时保证了多目标的快速起始和稳定跟踪,为近海船舶监视系统提供了一种较为全面新颖的目标跟踪方法,为海洋渔业执法大队提供了有力的监管手段,在工程上具有广泛的应用价值。