航道辅助地波雷达机动目标跟踪研究.pdf
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1、第45卷第2 4期2023年1 2 月舰船科学技术SHIP SCIENCEANDTECHNOLOGYVol.45,No.24Dec.,2023航道辅助地波雷达机动目标跟踪研究孙伟峰,孙少奇,李小彤,纪永刚,戴永寿(中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东青岛2 6 6 58 0)摘要:交互多模型Interacting MultipleModel,I M M)方法应用于高频地波雷达(HighFrequency SurfaceWaveRadar,H FSWR)机动目标跟踪时,其固定的模型集合与转移概率矩阵会导致模型竞争与模型概率切换滞后,降低了目标状态估计的准确性,容易引起航迹断裂、丢失等问题
2、。为此,对基于航道辅助的交互多模型地波雷达机动目标跟踪方法进行了研究。首先,利用有向图模型估计海上航道并提取航道信息,判定目标所处的航道位置并据此自适应切换目标运动模型集合;然后依据确定的模型集合进行多模型滤波,利用滤波新息构造运动模型的极大似然函数并计算每个模型的似然值,通过计算运动模型之间似然值比值计算概率修正因子,采用概率修正因子与原模型转移概率矩阵的乘积更新模型转移概率矩阵。利用仿真与实测数据开展了海上机动目标跟踪实验,结果表明,与传统IMM算法相比,本文方法可显著提升模型概率的切换速度,跟踪得到的航迹维持时间提高了54.2%,算法运行时间减少了30%,运动模型匹配平均概率提高了1 4
3、.1%,实现了对海上目标的长时跟踪。关键词:高频地波雷达;机动目标跟踪;交互多模型;海上航道中图分类号:U666.12文章编号:1 6 7 2-7 6 49(2 0 2 3)2 4-0 1 52-0 8Research on maneuvering target tracking based on channel assisted surface wave radar(College of Oceanography and Space Informatics,China University of Petroleum(East China),Qingdao 266580,China)Abstr
4、act:When the interactive multiple model method is applied to high frequency surface wave radar maneuveringtarget tracking,its fixed model set and transition probability matrix will lead to model competition and model probabilityswitching lag,reduce the accuracy of target state estimation,and easily
5、cause track breakage,loss and other problems.In thispaper,the method of maneuvering target tracking based on channel aided interactive multi model surface wave radar is stud-ied.Firstly,the directed graph model is used to estimate the sea channel and extract channel information.According to thepropo
6、sed criteria,the channel position of the target is determined and the target motion model set is adaptively switched;Then,multi model filtering is carried out according to the determined model set.The maximum likelihood function of themotion model is constructed by using the filtering innovation and
7、 the likelihood value of each model is calculated.The prob-ability correction factor is obtained by calculating the likelihood value ratio between the motion models and the model trans-ition probability is updated by using the product of the probability correction factor and the original model trans
8、ition probab-ility.The sea maneuvering target tracking experiment is carried out by using simulation and measured data.The results showthat compared with the traditional IMM algorithm,the method in this paper can significantly improve the switching speed ofmodel probability,the track maintenance tim
9、e obtained by tracking is increased by 54.2%,the algorithm running time is re-duced by 30%,and the average matching probability of the moving model is increased by 14.1%,thus realizing the long-termtracking of the sea target.Key words:high-frequency surface wave radar;maneuvering target tracking;int
10、eractive multi model;maritimechannel文献标识码:ASUN Wei-feng,SUN Shao-qi,LI Xiao-tong,JI Yong-gang,DAI Yong-shoudoi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.24.028收稿日期:2 0 2 2=1 2-0 2基金项目:国家自然科学基金资助项目(6 2 0 7 1 493,6 1 8 31 0 1 0)作者简介:孙伟峰(1 98 2),男,博士,副教授,研究方向为高频地波雷达海上目标探测与跟踪。第45卷0引言高频地波雷达(HighFrequencySurfaceWaveR
11、adar,HFSWR)对海上目标探测时,存在检测概率低、信噪比低、探测精度低、虚警率高的特点 1-2 ,海上目标类型繁多,仅使用目标运动学参数进行跟踪难以得到连续的目标航迹。除运动学参数外,目标自身特征及其所处环境相关的先验知识可以用来提高目标跟踪性能。利用知识辅助提高雷达目标跟踪能力的方法主要分为基于环境辅助方法与基于目标特征辅助方法。基于环境辅助的跟踪方法主要利用海上航道的方向改进目标的运动模型和根据不同杂波区域采用不同航迹管理策略的跟踪方法 3-5。基于目标特征辅助的跟踪方法将目标的幅度、雷达散射截面积(RadarCross Sec-tion,R C S)等参数作为特征修正目标量测和航迹
12、的关联概率计算公式,提高了数据关联的准确性 6-9目前,广泛应用的机动目标跟踪方法分为基于变维滤波器与交互多模型的方法两大类。其中,基于变维滤波器的跟踪方法通过设置机动检测因子检测目标机动情况,实时切换状态预测模型实现对机动目标的跟踪。交互多模型算法使用多个运动模型组合估计目标状态,并根据各模型的概率加权计算目标状态值,提高了对机动目标的跟踪性能。但交互多模型算法通常会设置模型数量较多的模型集合,导致模型之间出孙伟峰,等:航道辅助地波雷达机动目标跟踪研究:153现竞争,降低了目标状态估计精度与跟踪连续性。考虑到船舶在海上按照特定的航道行驶 1 0-1,目标在航道上的位置可以为交互多模型算法中运
13、动模型集合的设置提供决策。为了降低模型集合中与目标运动状态不匹配的模型对状态估计带来的不利影响,本文提出一种基于航道辅助的地波雷达机动目标跟踪方法,根据目标在航道区域的位置自适应调整运动模型集合,提高状态估计的准确性。1基于航道辅助的交互多模型机动目标跟踪方法IMM基于固定的运动模型集合进行状态估计,当目标机动时,不匹配模型与匹配模型之间的竞争降低了目标状态估计的精度,造成航迹断裂与丢失。对此,本文提出一种基于航道辅助的运动模型集合自适应调整IMM方法,如图1 所示。该方法由航道信息提取、运动模型集合更新、多模型滤波、数据融合4部分模块组成,其中基于航道辅助运动模型集合更新是该方法的核心环节,
14、承担着抑制模型竞争,提高目标状态估计准确性的任务 1 2-1 5。1.1 IMM 算法如图2 所示,IMM方法由输入交互、状态滤波、模型概率更新、状态融合4部分组成。其中,输人交互模块计算各模型的初始化目标状态值;滤波模块利用卡尔曼滤波算法计算目标状态预测值与状态估计航道信息提取模块船舶AIS数据航道生成航道信息提取航迹K-1时刻运动模型点迹数据更新模块预测目标所在航道位置运动模型集合更新输入交互每个模型的关联点迹多模型滤波模块模型滤波器1模型滤波器n模型概率更新输出数据交互数据融合模块X(k/k),p(k/k)图1 基于航道辅助IMM方法流程Fig.1 Flow of the channel
15、-assisted IMM-based method(5)154值;模型概率更新模块通过计算各模型似然函数值赋予模型不同的权重对模型的概率进行更新;状态融合模块根据各模型的权重与状态估计值输出融合状态估计值。1)输入交互在k-1时刻当前跟踪航迹为Track=(X(1),X(2),.,X(k-1),其中X(k-1)=x(k-1),x(k-1),x(k-1),y(k-1),y(k-1),(k-1),分别表示k-1时刻目标在x、y 方向上的位置、速度、加速度。设定当前模型集合模型数量为r,模型集合为M=m1,m2,mr),各运动模型k-1时刻的目标状态与状态协方差矩阵如下式:x0j(k-1/k-1)
16、=Zxi(k-1/k-1)ui;(k-11k-1),1j=1,2,.,r,poj(k-1lk-1)=uij(k-1/k-1)(pi(k-1/k-1)+x/(k-1/k-1)-x0j(k-1/k-1)-x/(k-1/k-1-x0j(k-1/k-1)T),j=1,2,.,r。其中:uj(k-1k-1)=Duju(k-1),cj=Z piju:(k-1).i=1式中:pij为模型概率转移矩阵;ui(k-1)为k-1时刻各模型的初始概率。2)滤波器滤波滤波模块利用各模型初始状态估计与协方差估计预测目标下一时刻的状态,计算方法如下式(5)所示。舰船科学技术X;(K-1|K-1)X,(K-1|K-1)n个
17、运动模型输入交互X(KIK-1)X,(K-1|K-1)每个模型的关联点迹模型滤波器1X(KIK)图2 IMM方法流程图Fig.2Flow chart of IMM algorithmx0j(k)=FjX;(k-1)+Wk,poj(klk-1)=Fjpoji(k-1k-1)F,T+Qj,j=1,2,.,K;(k)=p;(k/k-1)HHp;(kk-1)HT+R;j-1。k时刻每个模型的状态估计与协方差估计分别为:Xi(k/k)=X(klk-1)+K;(k)Z(k)-HXxi(klk-1),pi(kk)=I-K;(k)Hp(k|k-1)。000其中:观测矩阵H=Z(k)为模型m;关0010联值;F
18、,表示模型j的状态转移矩阵;Wk为高斯白噪声。3)模型概率更新IMM方法通过极大似然函数法计算模型和目标当(1)前运动状态的匹配度给出各模型的权重。在k时刻,模型m;的极大似然函数为:14;(k):2元/s;(k)(2)其中:S(k)=Hp;(kk-1)HT+R,d;(k)=Z;(k)-H;Xi(klk-1)。模型m的更新概率为:(9)(3)Cj(4)第45卷u(k-1)模型滤波器n模型概率更新X,(KIK)输出数据交互X(k/k),p(k/k)4)状态融合状态融合根据每个模型计算的状态估计值与模型权重给出k时刻目标的估计值。k时刻目标的状态估计与协方差估计如下式:X(AIk)=2xXiu;(
19、k)。=1式中:X;为每个模型的状态估计值;ui(k)为每个模型(6)(7)1expl-2dT(k)s,ld;(k)=1(8)(10)第45卷的权重。p(k/k)=1x;(kk)-x(kk)T。1.2模型集合自适应调整方法船舶航行以直线行驶为主,仅个别时间段内发生机动,考虑到在不同的区域,IMM跟踪方法可以采用不同的模型集合进行状态估计,能够缓解由非匹配模型引起的状态估计精度下降的不足。因此,动态模型集合调整方法的关键在于如何实时的确定符合目标运动状态的运动模型集合。图3给出了2 0 1 8 年6 8 月Ionian Sea的船舶历史AIS航迹叠加结果,通过观察可以得到以下结论:1)船舶航迹分
20、布呈现出沿航道行驶的特征;2)船舶航行时机动性较低,主要以直线行驶为主;3)船舶机动的位置分布集中。42me41Nagles4039lermo38SiciliaCataS37361415161718192021 22图32 0 1 8 年6 8 月Ionian Sea AIS数据1 0 Fig.3 Ionian Sea AIS data from June to August 201810l船舶AIS航迹呈现受航道约束的特征,船舶机动位置集中在固定区域,因此,通过提取航道的机动区域确定船舶发生机动概率较高的区域,当目标行驶至航道机动区域时,采用机动运动模型集合跟踪目标;在直线航道区域,使用直线
21、运动模型集合跟踪目标,基于此思想,能够根据目标所在的航道区域调整IMM方法运动模型集合,抑制模型竞争。1.2.1海上航道提取及表示方法目前航道提取方法可分为交通路径异常检测(Traffic Route Extraction for Anomaly Detection,TREAD)法与船舶轨迹聚类法。其中,TREAD法以船舶航速作为目标机动特征,认定航速波动较大时船舶发生机动,该方法具有运行速度快,能够准确提取船舶机动区域的优点。因此,选用TREAD算法作为航道提取方法,该方法通过一系列航道航路点及其之间连接的航段组成的有向图模型表示航道,航道航路点孙伟峰,等:航道辅助地波雷达机动目标跟踪研究u
22、;(k/k)(p;(kik)+x;(k|k)-x(kk).12(11)图4海上航道示意图Fig.4 Schematic diagram of the maritime channel1.2.2不同区域船舶运动模型构建TREAD航道提取方法认定船舶行驶至航道航路点处发生机动,在航段上行驶的船舶为匀速直线行驶,在不同航路点的船舶机动特性由航路点所对应的交通属性给出。如图4所示,航路点n2、n 3、n 4的交通属性都为转弯机动,当船舶行驶至交通属性为转弯机动的航路点区域时,可以使用匀速转弯模型(Coordin-ated Turn,CT)对船舶运动特性建模。考虑到海上船舶转弯时需要执行减速操作,因此,
23、当船舶行驶至航道航路点区域时,采用由匀加速模型(ConstantAccel-STiranaibaniaPatrasICTAalt155n的位置表示船舶机动区域,航段8 表示船舶直线行驶区域。基于图模型的航道示意图如图4所示。84148263134.0erate,C A)与CT模型构成的模型集合描述船舶在航Thess3.53.0Gree2.52.01.51.00.501s路点区域的运动特性;当船舶行驶于航段区域时以直线运动为主,采用由匀加速模型与匀速(ConstantVe-locity,C V)模型构成的模型集合对船舶运动特性建模。航道航路点和航段交通属性与在不同航道区域的船舶运动模型如表1 所
24、示。表1 航路点和航段交通属性与不同航道区域船舶运动模型Tab.1 Traffic attributes of waypoints and segments in differentchannel areas ship movement model该航段船舶航段交通属性运动模型81直线行驶(CV,CA)82直线行驶(CV,CA)83直线行驶(CV,CA)84直线行驶(CV,CA)1.2.3运动模型集合调整方法通过对船舶在不同航道区域的运动特性建模,IMM方法能够根据船舶所在的航道区域设置运动模型集合。如图5所示,运动模型集合调整是通过判断目标状态预测点所在航道区域位置反馈模型集合更新的过程,算
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