红外搜跟系统中航迹关联算法的研究与应用.pdf

Electronicand ElectropticalSystemsMar.20232023年0 3 月系电No.1光第1期统红外搜跟系统中航迹关联算法的研究与应用杜静涵中国电子科技集团公司第二十七研究所，郑州450 0 47摘要：随着红外搜索跟踪系统在预警探测领域的深入应用，研究红外背景下的多目标航迹关联技术具有重要的现实意义。文章以经典航迹关联算法为基础，结合红外目标的运动特性和特征信息对其进行改进和实现，并通过工程应用验证其可行性。关键词：红外搜索；航迹关联；多目标中图分类号：TN215文献标识码：AResearch and Application of Track Correlation Technology in Infrared Tracking SystemDU Jing-han(The 27th Research Institute of China Electronics TechnologyGroup Corporation,Zhengzhou 450047,China)Abstract:With the further application of infrared search and tracking system in the field of detection and earlywarning,it is of great practical significance to study the multi-target track association technology in the infraredbackground.Based on the classical track association algorithm,this paper improves and realizes the infraredtarget by combining its motion characteristics and feature information,and verifies its feasibility through engi-neering applications.Key words:Infrared Search;Track Association;Multiple Target1引言红外热成像技术是一种被动式探测技术，具有隐蔽性好、抗干扰能力强、全天候工作等优点1，已经成为一种重要的预警探测手段，在军事领域被广泛应用。红外搜索跟踪系统（IRST）就是根据红外热成像原理对目标进行探测的预警系统，最早始于2 0 世纪6 0 年代，它将光电传感技术、控制技术和图像处理技术结合起来 2 ，能够全方位地对空中的威胁目标进行探测和跟踪，并向终端控制系统上报探测目标的位置信息、特征信息和威胁度告警等信息，为军事防御体系提供向导。红外搜索跟踪系统主要由红外成像系统、伺服系统、信号与图像处理终端等几部分组成 3，工作时通过伺服转台进行周扫，在扫描的同时对进人视场的红外图像进行目标检测，找出潜在的威胁目标并进行跟踪。在实际应用中，由于背景复杂、小目标密集且数量不确定，目标检测存在着漏检、误检的可能，为了在这众多不确定因素中找到最接近目标真实的运动状态信息，实现多目标之间的正确耦合与匹配，就需要对目标进行航迹关联。航迹关联技术 4 可以利用目标的多顿信息对不能够形成运动轨迹的小目标进行剔除，降低目标检测的虚警率，同时也是实现多目标跟踪的重要手段之一 5。本文主要对红外搜跟系统下的小目标航迹关联算法进行实现和应用。2红外目标航迹关联航迹关联主要包括航迹起始、跟踪门选择、数据关联、航迹预测与更新、航迹终结与删除这几个部分 6 。首先要对众多的目标数据进行相似性度量计算，找出真实并且正确的目标运动轨迹，然后根据当前的航迹信息对目标下一时刻的运动状态作者简介：杜静涵（19 9 2 一），女，硕士研究生，工程师，毕业于南京理工大学，研究方向：图像处理算法。第1期系电光统8进行预测，上报相应的航迹批号，最后要及时对不更新的目标航迹进行删除。由于红外目标具有灰度、面积、形状等特征，关联的时候可以利用目标的特征信息对航迹进行滤波，但是红外传感器对目标的位置信息探测只有方位和俯仰信息，没有距离信息，所以在二维测量下，目标的运动特征是非线性的，这也给航迹关联带来了一定的不确定性。航迹关联的基本流程如图1所示。是跟踪门是开始在航迹？数据关联X航迹匹配航迹更新航迹预测香航迹起始航迹终结图1航迹关联流程2.1跟踪门航迹关联时，需要用到跟踪门，跟踪门以当前目标的预测状态为中心，是跟踪空间中的一块子区域。跟踪门可以对下一个扫描周期的观测值进行粗略检验，计算时只考虑落入其内部的观测值，大大减少了计算量。跟踪门既要确保真实目标落在里面的概率尽可能地大，也要控制计算效率，所以跟踪门的选取十分重要。跟踪门可分为固定跟踪门和自适应跟踪门。固定跟踪门的大小始终保持不变，而自适应跟踪门在航迹关联的过程中，随着目标的大小和运动状态自适应做出调整。一般情况下，初始跟踪门是固定的，可以根据目标的运动特性结合经验选取，通常以目标运动的速度和加速度进行约束。假设目标在第k个扫描周期的位置信息为，满足条件的最大、最小速度约束为Umax和Umin，那么速度约束可以表示为Sk+Sminmaxt一+1当航迹中目标点个数大于等于3时，设满足条件的最大加速度约束为max，那么加速度约束可以表示为Sk+1-Sk.Sk-Sk-1amax(tk+1-th)tk+1t-tk-一开始时，可以根据经验值和预设目标的运动特性选取又Umax，U mi n 和amax，粗略地设置跟踪门。方位方向和俯仰方向可以选择不同的参数，后续可以根据目标的实际运动状态对跟踪门进行更加精细化的调整，提高正确关联的概率。2.2航迹起始航迹起始是指目标从进入到探测视场再到形成航迹的过程，是航迹关联中必不可少的决策环节。为了避免较长的等待时间，这里采用顺序航迹起始的方式，主要分为以下几个步骤。当航迹池中没有航迹存在时，对于当前图像顿的N个目标观测，分别建立N条候选航迹，记为Templ,此时Templ为单点航迹;对于已经存在的候选航迹Templ,设定初始跟踪门,在下一个扫描周期到来时，观察是否有目标落人其跟踪门内，如果有，就将该目标与候选航迹Templ关联,并将其转换为候选航迹Temp2,如果有多个目标落人Templ的跟踪门，就形成多条候选航迹Temp2，如果当前周期没有目标落入Templ的跟踪门，就扩大其初始跟踪门，等待下一个扫描周期；对于已经存在的候选航迹Temp2，根据当前航迹中目标点的位置信息和速度信息进行外推预测，形成预测点，并调整其跟踪门，同时用现有目标点的特征信息进行辅助滤波，在下一个扫描周期到来时，若有目标落人到其跟踪门，就对目标的观测点与候选航迹Temp2的预测点进行相似性度量计算，选择满足条件的最优解，此时就形成了一条真实航迹T,若没有目标落人，可将该周期的预测点放人到候选航迹Temp2中，扩大其跟踪门，并继续等待下一个观测周期。这里运用这样的一个判定准则，即在连续的N次扫描周期中，如果有M次观测值满足条件，就可以建立一条航迹，一般M/N的值为3/3,3/4,对于长时间没有更新且没有形成真实航迹的候选航迹，可以根据实际情况设置判定条件对其进行删除。2.3航迹的预测与更新对于已经建航的航迹，需要利用其历史数据形成预测点，并且以预测点为中心建立跟踪门,后续与多个落人其跟踪门的目标观测值进行相似性度量计算，并选出最优解对航迹进行更新，若没有目标与之关联，就选择预测点作为目标点对航迹进行更新。在对目标进行预测时，首先要对目标的运动特性进行分析建模，由于一个扫描周期的时间很短，通常我们认为在一个较短的时间间隔内，目标总第18 3期9杜静涵：红外搜跟系统中航迹关联算法的研究与应用在单个方向做匀速或者匀加速运动，以方位方向为例，建立匀加速CA模型，设t时刻目标的方位状态变量为X(t)，X(t)=x(t),x(t),x(i)式中，x(t),x(t),x(i)分别代表目标在方位方向的位置、速度和加速度变量，那么预测值可以表示为X(t)=A(t)X(t)+B(t)w(t)式中,A(t)为速度状态转移矩阵;B(t)为噪声系数转换矩阵；（t)为0 均值方差的高斯白噪声；A(t)和 B(t)分别为01010A(t)=01,B(t)=00001对其进行离散化之后,A（k）和B（k）分别表示为1TT2/2T/2A(k)=01T,B(k)=T0011在实际应用中，要对目标的方位方向和俯仰方向分别进行拟合。通过模拟验证和实验数据验证，这里取临近4到5个周期的目标点进行最小二乘拟合 7 来求取预测值。2.4数据关联数据关联就是以最大概率确定不同量测是否属于同一目标的过程 8 ,是航迹关联的核心部分，在航迹起始和航迹维持中发挥着重要的作用。数据关联的过程主要包括三个部分：首先利用跟踪门对接收到的目标量测进行过滤，包括来自其他目标的真实点迹和量测噪声；随后进行关联矩阵的计算，度量各个目标量测与真实航迹的接近程度；最后把最接近预测点位置的目标量测分别赋予其相对应的航迹。对于红外小目标而言，除了利用其方位俯仰的位置信息以外，还可以加人红外特征匹配进行辅助来降低虚警率。设红外目标的特征相关度为C,那么：I S kIk-1-S,1 LkIk-1-Lk lC=6max(Skik-1,s.)max(Lkik-1,L,)X/G1k-1-G,C式中,Sulk+1,Sk，Ll k+1,Lk，G k l k+1,G,分别为时刻预测点和观测目标点的面积、长宽比和灰度值；，b,c分别为计算的加权系数，设红外目标的位置相关度为D，那么：D：(XX+（Y&k-1-Y)?式中,Xkk+1,X，Y k l k+1,Y 分别为k时刻预测点和观测目标点的方位位置和俯仰位置值。那么，目标的综合度量值W就可以表示为W=(1-m)C+mD式中,1-m,m为特征距离和位置距离的加权系数。在实际应用中，可根据试验情况选择合适的系数对目标之间的综合距离进行判断，选出最优的目标量测对航迹进行更新。一般情况下，红外小目标的特征信息不确定性相对较大，占的比重也相对较低，但随着目标距离越来越近，把目标的特征信息加人到航迹关联中能大大降低航迹的错误关联率。2.5航迹的终结与删除随着红外搜索不断地更新目标，航迹的数量也越来越多，所以需要对航迹进行判断，对不满足建航条件与航迹维持条件的航迹进行删除，主要分为以下几种情况：对于备选航迹Templ，如果超过两个周期没有目标与之关联，就认为是噪声或者杂波，并对其进行删除；对于备选航迹Temp2，当航迹中连续有两个点为预测点时，视为航迹起始失败，将其进行删除；对于真实航迹T，设航迹的稳定因子为1，当某个扫描周期没有目标与之关联时，就用预测点代替目标点对航迹进行更新，同时将该航迹的稳定因子降低0.1，若有连续两次的目标丢失，第二次丢失的稳定因子将下降0.15，以此类推，可以根据实际情况设定阈值，当稳定因子小于某个阈值时，就将该航迹终结并删除，同时将航迹号回收。3算法的实现与应用首先对红外搜索多目标运动进行模拟并加入噪声，进行航迹关联，验证了算法的可行性，其结果如图2 所示图2模拟结果上接第6 页）第1期系电光统10实验发现，在加人噪声后，航迹关联算法仍然能够找出正确的航迹目标信息，实验模拟航迹2 0条，正确关联2 0 条。然后将航迹算法进行工程应用，红外搜索跟踪设备中红外图像的顿频为10 0 Hz/s，伺服转速为36 0/s，算法平台采用海思Hi3559A。搜索时，目标检测模块实时将红外目标检测结果输人到航迹关联模块中，航迹关联模块对目标进行处理，并将关联结果上报显示，结果如图3、图4所示。图3绘多目标关联结果1图4多目标关联结果2可以看出，在实际应用中，航迹关联算法能够在搜索过程中正确地对多个目标的航迹信息进行上报，错误率低，达到了工程应用的需求。4结束语本文主要介绍了红外搜跟系统下航迹关联算法的实现，首先对常见的航迹关联算法进行研究，3李松山.激光多脉冲测距技术研究 D.长春：长春理工大学,2 0 0 5.4周冰，黄富瑜,徐春梅.现代脉冲激光测距技术M.北京：电子工业出版社，2 0 16.5周航慈.嵌入式系统软件设计中的常用算法M.北京：北京航空航天大学出版社，2 0 10：7 0-9 0.并通过实验数据的分析对其参数进行调整和适配，然后结合红外搜索特性，在利用目标位置信息的基础上，加人了红外目标的灰度、面积、形状等特征信息对算法进行改进和验证，最后在嵌人式设备上实现和应用，取得了一定的效果，清晰直观地体现了多目标的运动轨迹和趋势，有一定的参考价值和使用价值。参考文献1KRIZHEVSKY A,SUTSKEVER I,HINTON G.Imagenetclassification with deep convolutional neural networks C/Proceeding of the 25th International Conference onNeural Information Processing Systems.Lake Tahoe:Cur-ran Associates Inc,2012:1097-1105.2石永山，张尊伟.红外搜索与跟踪系统发展综述 J.光电技术应用,2 0 16,31(4)：11-14，7 2.3翟尚礼，白俊奇.红外搜索跟踪系统的关键技术和解决途径 J.指挥信息系统与技术,2 0 13,4(6)：59-6 4.4SONG T L,LEE D G,RYU J.A probabilistic nearestneighbor filter algorithm for tracking in a clutter enviro-ment J.Signal Process,2005,85(10):2044-20535党阿琳.多目标跟踪中航迹起始数据处理技术研究D.沈阳：沈阳理工大学，2 0 2 0.6李宗强.红外多目标跟踪中的航迹关联技术研究 D.成都：电子科技大学，2 0 2 1.7周敏.多目标跟踪中航迹关联技术研究 D.沈阳：沈阳理工大学，2 0 2 1.8龚轩，乐孜纯，王慧，等.多目标跟踪中的数据关联技术综述 J.计算机科学,2 0 2 0,47（10）：136-144.9石永山，张尊伟.红外搜索与跟踪系统发展综述 J.光电技术应用，2 0 16,31（4）：11-14,7 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