一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法及系统与流程

1.本发明涉及雷达技术领域，具体而言，涉及一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法及系统。


背景技术：

2.传统均值滤波目标处理方法主要利用均值滤波处理的目标关联的历史点迹实现目标下一时刻的状态（位置、航速、航向）的预测。因为均值是线性滤波方法，针对线性运动，均值滤波能稳定预测其状态，但是针对非线性运动，均值滤波预测误差较大，从而导致目标跟踪不稳定和丢失问题。


技术实现要素：

3.为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法及系统，利用目标非线性运动过程中关联点迹幅度信息变化范围大的特点，目标统计关联点迹进行幅度信息并计算回波幅度加权标准差，利用标准差值加权滤波结果，从而自适应校正滤波值，提高目标跟踪稳定性。
4.本发明实施例提供了一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法，所述方法包括：s1，基于目标的p个历史点迹的信息，确定每个历史点迹的测量速度，包括每个历史点迹在x方向和y方向上的测量速度，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；s2，基于p个历史点迹的测量速度，采用均值滤波预测目标的速度信息和位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的滤波速度，以及目标在x方向和y方向上的滤波位置；s3，基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s4，基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀加速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s5，基于m个历史点迹的位置以及m个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和上y方向的预测位置，确定目标预测位置均方根误差ds和目标预测位置均方根误差dsa，并将所述目标预测位置均方根误差ds和所述目标预测位置均方根误差dsa分别与目标预测位置均方根误差阈值d
t
和目标预测位置均方根误差阈值d
ta
进行比较，以根据比较结果，确定是否保留当前历史点迹，其中，m小于或等于p，所述当前历史点迹为所述m个历史点迹中的第m个历史点迹；s6，基于保留的n个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度加权标准差
se，并将所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se与目标回波幅度加权标准差阈值s
t
进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子a，其中，n小于或等于m；s7，基于所述目标预测波门校正因子a，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。
5.作为本发明进一步的改进，所述s1中，对于每个历史点迹：该历史点迹在x方向上的测量速度为tvxi：tvxi=(xi‑ꢀ
x
i-1
)/t该历史点迹在y方向上的测量速度为tvyi：tvyi=(yi‑ꢀyi-1
)/t式中， t表示雷达扫描一圈的时间，xi和yi分别表示该历史点迹在x方向和y方向上的位置，x
i-1
和y
i-1
分别表示该历史点迹的前一个历史点迹在x方向和y方向上的位置。
6.作为本发明进一步的改进，所述s2中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的滤波速度为vx：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的滤波速度为vy：式中，tvx1、tvx2、
…
、tvx
n-1
、tvxn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n-1点迹、第n点迹在x方向上的测量速度，tvy1、tvy2、
…
、tvy
n-1
、tvyn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n-1点迹、第n点迹在y方向上的测量速度；该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的滤波位置xx：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的滤波位置yy：式中，x1、x2、
…
、xn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n点迹在x方向上的位置，y1、y2、
…
、yn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n点迹在y方向上的位置。
7.作为本发明进一步的改进，所述s3中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的预测位置为x：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的预测位置为y：式中，t表示雷达扫描一圈的时间。
8.作为本发明进一步的改进，所述s4中，对于每个历史点迹：
该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的预测位置为xa：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的预测位置为ya：式中，a表示预设的目标加速度，t表示雷达扫描一圈的时间。
9.作为本发明进一步的改进，所述s5包括：s51，确定目标预测位置均方根误差ds：其中，其中，式中，（posxj、posyj）表示所述m个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤m，（xj，yj）表示采用匀速直线运动模型预测得到的所述m个历史点迹中历史点迹j的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s52，确定目标预测位置均方根误差dsa：其中，其中，式中，（posxj、posyj）表示所述m个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤m，（x
aj
，y
aj
）表示采用匀加速直线运动模型预测得到的所述m个历史点迹中历史点迹j的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s53，将所述目标预测位置均方根误差ds和所述目标预测位置均方根误差dsa分别与所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
和所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
进行比较：若所述目标预测位置均方根误差ds小于所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
，或所述目标预测位置均方根误差dsa小于所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
，则进行波门预测；若所述目标预测位置均方根误差ds大于所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
，且所述目标预测位置均方根误差dsa大于所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
，则删除所述当前历史点迹。
10.作为本发明进一步的改进，所述s6包括：s61，基于保留的n个历史点迹的回波幅度，确定历史点迹回波幅度加权均值
ē
：
式中，ek表示保留的历史点迹k的回波幅度，k表示保留的历史点迹的序号，1≤k≤n；s62，确定目标历史点迹回波幅度加权标准差se：s63，将所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se与目标回波幅度加权标准差阈值s
t
进行比较：若所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se大于所述目标回波幅度加权标准差阈值s
t
，则增大目标预测波门校正因子a；若所述目标历史点迹回波幅度方差se小于或等于所述目标回波幅度加权标准差阈值s
t
，则保持目标预测波门校正因子a不变。
11.本发明实施例还提供了一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理系统，所述系统包括：测量速度计算模块，用于基于目标的p个历史点迹的信息，确定每个历史点迹的测量速度，包括每个历史点迹在x方向和y方向上的测量速度，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；均值滤波预测模块，用于基于p个历史点迹的测量速度，采用均值滤波预测目标的速度信息和位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的滤波速度，以及目标在x方向和y方向上的滤波位置；第一位置预测模块，用于基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；第二位置预测模块，用于基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀加速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；点迹滤除模块，用于基于m个历史点迹的位置以及m个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和上y方向的预测位置，确定目标预测位置均方根误差ds和目标预测位置均方根误差dsa，并将所述目标预测位置均方根误差ds和所述目标预测位置均方根误差dsa分别与目标预测位置均方根误差阈值d
t
和目标预测位置均方根误差阈值d
ta
进行比较，以根据比较结果，确定是否保留当前历史点迹，其中，m小于或等于p，所述当前历史点迹为所述m个历史点迹中的第m个历史点迹；滤波值校正模块，用于基于保留的n个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度加权标准差se，并将所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se与目标回波幅度加权标准差阈值s
t
进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子a，其中，n小于或等于m；目标预测波门模块，用于基于所述目标预测波门校正因子a，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。
12.本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被处理器执行以实现所述的方法。
13.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述的方法。
14.本发明的有益效果为：利用目标非线性运动过程中关联点迹幅度信息变化范围大的特点，目标统计关联点迹进行幅度信息并计算回波幅度加权标准差，利用标准差值加权滤波结果，从而自适应校正滤波值，提高目标跟踪稳定性。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1为本发明一示例性实施例所述的一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法的流程示意框图；图2为本发明一示例性实施例所述的一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法的具体实施流程示意图。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
19.另外，在本发明的描述中，所用术语仅用于说明目的，并非旨在限制本发明的范围。术语“包括”和/或“包含”用于指定所述元件、步骤、操作和/或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他元件、步骤、操作和/或组件的情况。术语“第一”、“第二”等可能用于描述各种元件，不代表顺序，且不对这些元件起限定作用。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个及两个以上。这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。结合以下附图，这些和/或其他方面变得显而易见，并且，本领域普通技术人员更容易理解关于本发明所述实施例的说明。附图仅出于说明的目的用来描绘本发明所述实施例。本领域技术人员将很容易地从以下说明中认识到，在不背离本发明所述原理的情况下，可以采用本发明所示结构和方法的替代实施例。
20.雷达目标预测处理方法主要由目标检测方法和目标预测方法组成。
21.目标检测方法主要由滤波检测、点迹处理、航迹处理组成，传统的滤波检测方法采
用横虚警检测方法，即为雷达系统提供自适应滤波曲线，雷达系统根据滤波曲线可滤除大部分杂波和噪声，检测出有效的目标回波；点迹处理算法即根据扫描线之间的相关性对滤波检测后的回波对凝聚、创建、匹配；航迹处理即根据点迹的相关性进行航迹创建、匹配、关联。
22.目标预测方法主要利用匹配成功的目标和目标的历史轨迹信息对目标下一时刻的状态进行预测，其核心在于利用目标当前时刻和历史时刻目标参数（航速、航向、位置）对下一帧目标的参数（航速、航向、位置）进行预测和更新。
23.对于目标预测处理方法来说，其核心在于目标预测算法，即根据当前目标参数与历史目标参数对目标的状态进行最优估计，常用的预测方法有均值滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、α-β滤波、α-β-λ滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。
24.传统均值滤波目标处理方法主要利用均值滤波处理的目标关联的历史点迹实现目标下一时刻的状态（位置、航速、航向）的预测。因为均值是线性滤波方法，针对线性运动，均值滤波能稳定预测其状态，但是针对非线性运动，均值滤波预测误差较大，从而导致目标跟踪不稳定和丢失问题。
25.本发明实施例所述的一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法，如图1所示，所述方法包括：s1，基于目标的p个历史点迹的信息，确定每个历史点迹的测量速度，包括每个历史点迹在x方向和y方向上的测量速度，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；s2，基于p个历史点迹的测量速度，采用均值滤波预测目标的速度信息和位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的滤波速度，以及目标在x方向和y方向上的滤波位置；s3，基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s4，基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀加速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s5，基于m个历史点迹的位置以及m个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和上y方向的预测位置，确定目标预测位置均方根误差ds和目标预测位置均方根误差dsa，并将所述目标预测位置均方根误差ds和所述目标预测位置均方根误差dsa分别与目标预测位置均方根误差阈值d
t
和目标预测位置均方根误差阈值d
ta
进行比较，以根据比较结果，确定是否保留当前历史点迹，其中，m小于或等于p，所述当前历史点迹为所述m个历史点迹中的第m个历史点迹；s6，基于保留的n个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度加权标准差se，并将所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se与目标回波幅度加权标准差阈值s
t
进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子a，其中，n小于或等于m；s7，基于所述目标预测波门校正因子a，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。
26.本发明所述方法，针对现有技术的缺陷，利用目标非线性运动过程中关联点迹幅度信息变化范围大的特点，目标统计关联点迹进行幅度信息并计算回波幅度加权标准差，利用标准差值加权滤波结果，从而自适应校正滤波值，提高目标跟踪稳定性。
27.所述方法采用目标历史关联点迹测量值（步骤s1得到的测量值）和预测值（步骤s2-s4得到的预测值）进行点迹滤除（即步骤s5），能够提高目标跟踪的抗杂波能力，并采用目标历史关联点迹幅度变化进行加权均值滤波校正（即步骤s6），可以提高针对回波幅度变化大的目标（即高速机动目标）的预测准确性。
28.其中，步骤s2是基于目标历史关联点迹信息进行加权均值滤波预测目标下一时刻的状态，采用了累积加权均值滤波方法进行目标预测，该滤波方法是一种线性滤波方法，且该滤波方法相较于现有技术中的最小二乘滤波方法，使针对直线运动目标的预测结果更为准确，同时抗干扰能力更强。
29.步骤s4中加入了基于匀加速直线运动模型进行目标机动状态预测，弥补了现有技术中通过最小二乘滤波和加权均值滤波方法对于机动直线运动的缺陷，即避免了非线性运动所导致的较大预测误差，进而避免了目标跟踪不稳定和丢失的问题，提高了目标预测的准确性和稳定性。
30.机动目标运动过程中目标的位置变化大，仅仅通过匀速直线运动模型来计算ds并利用ds和阈值判断以滤除点迹，会导致正确匹配的点迹被误删除，无法满足需求。步骤s5中引入了目标预测位置均方根误差ds和dsa的计算和判断，均方根误差即标准误差，是指目标历史点迹的测量信息和目标状态预测值（即采用匀速直线运动模型和匀加速直线运动模型预测目标的预测位置信息）的标准误差值。在计算目标预测位置均方根误差ds和dsa时，利用了目标历史点迹的测量信息和目标状态预测值的偏差计算标准误差。由于测量值和预测值误差统计分布为正态分布，因此通过引入ds和dsa同时判断来滤除点迹，避免了因为机动目标运动位置变化大引起的目标预测值和测量值偏差大，而导致的点迹被误删除的问题，提高了目标预测的容错率，相较于现有技术中仅仅通过ds判断来滤除点迹，减少了正确匹配点迹被删除的问题，能够更进一步提高抗干扰能力。
31.步骤s6中引入了目标历史点迹回波幅度加权标准差se进行滤波校正，相对于现有技术中通过回波幅度方差进行滤波校正，误差统计更为准确，滤波校正误差更小，能得到更为准确的校正因子，使得后续波门预测相对更为准确。
32.可以理解的是，p为参与均值滤波预测以及两个运动模型预测时的历史点迹数，m为计算标预测位置均方根误差ds和目标预测位置均方根误差dsa时的历史点迹数，一般情况p大于或等于m，n为计算目标历史点迹回波幅度加权标准差时的历史点迹数，一般情况m大于或等于n。
33.一种实施方式中，所述s1中，对于每个历史点迹：该历史点迹在x方向上的测量速度为tvxi：tvxi=(xi‑ꢀ
x
i-1
)/t该历史点迹在y方向上的测量速度为tvyi：tvyi=(yi‑ꢀyi-1
)/t式中，t表示雷达扫描一圈的时间，xi和yi分别表示该历史点迹在x方向和y方向上的位置，x
i-1
和y
i-1
分别表示该历史点迹的前一个历史点迹在x方向和y方向上的位置。
34.其中，以雷达位置作为原点，正北方向为y轴正方向，正东方向为x轴正方向，建立直角坐标系。本发明中x轴方向和y轴方向简称x方向和y方向。xi、x
i-1
以及yi、y
i-1
是测量得到的位置，即每个历史点迹的信息中包含的该历史点迹的位置，通过测量得到的位置可以计算出测量速度，后续步骤再利用计算出的测量速度进行均值滤波预测。可以理解的是，每个历史点迹的测量速度都是通过其位置和其上一个历史点迹的位置计算得到的。
35.一种实施方式中，所述s2中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的滤波速度为vx：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的滤波速度为vy：式中，tvx1、tvx2、
…
、tvx
n-1
、tvxn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n-1点迹、第n点迹在x方向上的测量速度，tvy1、tvy2、
…
、tvy
n-1
、tvyn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n-1点迹、第n点迹在y方向上的测量速度；该历史点迹中每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的滤波位置为xx：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的滤波位置为yy：式中，x1、x2、
…
、xn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n点迹在x方向上的位置，y1、y2、
…
、yn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n点迹在y方向上的位置。
36.可以理解的是，每个历史点迹的滤波速度都是通过其前n个历史点迹的测量速度计算得到，每个历史点迹的滤波位置都是通过其前n个历史点迹的位置计算得到。其中，n为均值滤波点迹数，一般为3-5，但不限于该数量。还可以理解的是，前述的p大于或等于n，p一般为5-10。
37.一种实施方式中，所述s3中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的预测位置为x：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的预测位置为y：式中，t表示雷达扫描一圈的时间。
38.一种实施方式中，所述s4中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的预测位置xa：
该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的预测位置ya：式中，a表示预设的目标加速度，t表示雷达扫描一圈的时间。
39.其中的vx和vy、xx以及yy是前述实施方式中计算得到的，这里不再赘述。可以理解的是，每个历史点迹的时间所对应的目标的预测位置都利用了其前n个历史点迹的信息计算得到。
40.通过两个运动模型（匀速直线运动模型和匀加速直线运动模型）来预测目标的预测位置信息，避免了因为机动目标运动位置变化大引起的目标预测值和测量值偏差大，而导致的点迹被误删除的问题，提高了目标预测的容错率，减少了正确匹配点迹被删除的问题。
41.一种实施方式中，所述s5包括：s51，确定目标预测位置均方根误差ds：其中，其中，式中，（posxj、posyj）表示所述m个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤m，（xj，yj）表示采用匀速直线运动模型预测得到的所述m个历史点迹中历史点迹j的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s52，确定目标预测位置均方根误差dsa：其中，其中，式中，（posxj、posyj）表示所述m个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤m，（x
aj
，y
aj
）表示采用匀加速直线运动模型预测得到的所述m个历史点迹中历史点迹j的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；s53，将所述目标预测位置均方根误差ds和所述目标预测位置均方根误差dsa分别与所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
和所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
进行比较：若所述目标预测位置均方根误差ds小于所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
，或所述目标预测位置均方根误差dsa小于所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
，则进行波门预测；
若所述目标预测位置均方根误差ds大于所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
，且所述目标预测位置均方根误差dsa大于所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
，则删除所述当前历史点迹。
42.可以理解的是，所述s5的流程是一个循环的步骤，在判断第m个历史点迹的目标预测位置均方根误差ds和目标预测位置偏dsa时，前m-1个历史点迹已经完成了判断过程。对于第m个历史点迹，若ds《d
t
或dsa《d
ta
，表示目标预测位置偏差正常，可以进行波门预测。对于第m个历史点迹，若ds＞d
t
且dsa＞d
ta
，表示目标预测位置偏差过大，应当删除当前历史点迹，此当前历史点迹即为第m个历史点迹。通过比对，删除预测值偏差过大的点迹，有利于减小由于杂波点迹引起的预测误差，进而可以提高目标预测的准确性。匀加速运动模型所预测的目标预测位置偏差更大，导致均方根误差更大，通过设定一个相对于阈值d
t
更大的阈值d
ta
来进行判断，提高准确性，避免删除匹配正确的点迹。
43.可以理解的是，s51和s52中的（posxj、posyj）即s1中历史点迹在x方向和y方向上的位置，这里的j表示历史点迹的序号，仅用于区分不同的历史点迹。s51中的（xj，yj）即s3中历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置，这里的j表示历史点迹的序号，仅用于区分不同的历史点迹。s52中的（x
aj
，y
aj
）即s4中历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置，这里的j表示历史点迹的序号，仅用于区分不同的历史点迹。
44.一种实施方式中，所述s6包括：s61，基于保留的n个历史点迹的回波幅度，确定历史点迹回波幅度加权均值
ē
：式中，ek表示保留的历史点迹k的回波幅度，k表示保留的历史点迹的序号，1≤k≤n；s62，确定目标历史点迹回波幅度加权标准差se：s63，将所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se与目标回波幅度加权标准差阈值s
t
进行比较：若所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se大于所述目标回波幅度加权标准差阈值s
t
，则增大目标预测波门校正因子a；若所述目标历史点迹回波幅度方差se小于或等于所述目标回波幅度加权标准差阈值s
t
，则保持目标预测波门校正因子a不变。
45.上述s63中，增大目标预测波门校正因子a，可以将a增大1+α倍。可以理解的是，若se＞s
t
，表示目标回波幅度变化大，则需要增大目标预测波门校正因子，a=a*（1+α）；若se≤s
t
，表示目标回波幅度变化小，则可以保持目标预测波门校正因子不变，a=a。其中，目标预测波门校正因子a可以预先设定一个初始值，对于每个目标来说，该初始值是一定的，但随着每个目标的变化，每个目标对应的a值也在变化，基于该a值的初始值来确定是增大还是保持不变。其中的α是一个可调的值，一般可以设置为0.1-0.5。
46.一种实施方式中，所述s7包括：s71，确定目标预测信息，包括目标的预测距离r、预测方位b、预测长度l和预测宽
度w：距离r：，其中，（x，y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上的位置，即步骤s1中历史点迹的信息中包含的位置信息，是通过测量得到的；方位b：，其中，（x，y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上的位置；长度l：l=max(ss_ri)
‑ꢀ
min(ss_ri)，其中，max(ss_ri)表示目标对应的当前点迹中所有回波段的终止距离的最大值，min(ss_ri)表示目标对应的当前点迹中所有回波段的起始距离的最小值；宽度w：w=blast
ꢀ‑ꢀ
b1，其中，b1、blast表示目标对应的当前点迹中第一个回波段的方位和最后一个回波段的方位；s72，基于所述目标信息，确定：起始预测波门距离s_r：s_r=r-l*a；终止预测波门距离ss_r：ss_r=r+l*a；起始预测波门方位s_b：s_b=b-w*a；终止预测波门方位ss_b：ss_b=b+w*a。
47.可以理解的是，目标的预测距离r和预测方位b是根据目标预测位置确定的。目标的预测长度l和预测宽度w是根据目标当前关联点迹的信息来确定的，其中点迹的距离、方位、长度和宽度是根据点迹测量计算的。而点迹测量是在点迹凝聚完成后进行的测量，点迹是由相邻方位上有交集的回波段组成，点迹凝聚后点迹中包含每个回波段的起始距离ss_ri、终止距离ss_ri和回波段的方位bi，点迹测量根据这些信息进行统计分析计算得到点迹的长度和宽度。
48.下面将结合附图2，对本发明所述基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法进行详细说明。
49.如图2所示，所述方法流程如下：
①
预先设置全局变量：包括目标回波幅度加权标准差阈值s
t
、目标预测位置均方根误差阈值d
t
、历史点迹数p、参与目标历史点迹回波幅度加权标准差计算的历史点迹数n以及参与目标预测位置均方根误差ds和目标预测位置均方根误差dsa计算的历史点迹数m；
②
存储目标关联的历史点迹的信息，包括位置（历史点迹在x方向上的位置xi，历史点迹在y方向上的位置yi）、时间（历史点迹的时间ti）、回波幅度（历史点迹的回波幅度ei）；并计算目标关联的历史点迹在x方向和y方向上的测量速度tvxi和tvyi：tvxi=(xi‑ꢀ
x
i-1
)/ttvyi=(yi‑ꢀyi-1
)/t；
③
基于均值滤波预测目标速度信息和位置信息：
④
基于匀速直线运动模型，分别预测得到目标在x方向和y方向上的预测位置：基于匀速直线运动模型，分别预测得到目标在x方向和y方向上的预测位置：
⑤
基于匀加速直线运动模型，分别预测得到目标在x方向和y方向上的预测位置：基于匀加速直线运动模型，分别预测得到目标在x方向和y方向上的预测位置：
⑥
目标预测位置均方根误差计算：目标预测位置均方根误差计算：目标预测位置均方根误差计算：目标预测位置均方根误差计算：目标预测位置均方根误差计算：目标预测位置均方根误差计算：
⑦
目标预测位置校正：若ds《d
t
或dsa《d
ta
，目标预测位置偏差正常，可以进行波门预测；若ds＞d
t
且dsa＞d
ta
，目标预测位置偏差过大，应当删除当前历史点迹；
⑧
计算目标关联的历史点迹回波幅度加权均值
ē
：
⑨
计算目标历史点迹回波幅度加权标准差se：
⑩
判断目标回波幅度加权标准差与目标回波幅度标准差阈值：若se＞s
t
，目标回波幅度变化大，则增大目标预测波门校正因子，a=a*（1+α）；若se≤s
t
，目标回波幅度变化小，则保持目标预测波门校正因子不变，a=a；
⑪
目标预测波门计算：目标的预测信息：预测距离r、预测方位b、预测长度l、预测宽度w；起始预测波门距离：s_r=r-l*a；终止预测波门距离：ss_r=r+l*a；起始预测波门方位：s_b=b-w*a；终止预测波门方位：ss_b=b+w*a。
50.本发明实施例所述的一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理系统，所述系统包括：测量速度计算模块，用于基于目标的p个历史点迹的信息，确定每个历史点迹的测量速度，包括每个历史点迹在x方向和y方向上的测量速度，其中，每个历史点迹的信息包括该历史点迹的位置、时间和回波幅度；均值滤波预测模块，用于基于p个历史点迹的测量速度，采用均值滤波预测目标的速度信息和位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的滤波速度，以及目标在x方向和y方向上的滤波位置；第一位置预测模块，用于基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；第二位置预测模块，用于基于均值滤波预测的目标的速度信息和位置信息，采用匀加速直线运动模型预测目标的预测位置信息，包括每个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；点迹滤除模块，用于基于m个历史点迹的位置以及m个历史点迹的时间所对应的目标在x方向和上y方向的预测位置，确定目标预测位置均方根误差ds和目标预测位置均方根误差dsa，并将所述目标预测位置均方根误差ds和所述目标预测位置均方根误差dsa分别与目标预测位置均方根误差阈值d
t
和目标预测位置均方根误差阈值d
ta
进行比较，以根据比较结果，确定是否保留当前历史点迹，其中，m小于或等于p，所述当前历史点迹为所述m个历史点迹中的第m个历史点迹；滤波值校正模块，用于基于保留的n个历史点迹的回波幅度，确定目标历史点迹回波幅度加权标准差se，并将所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se与目标回波幅度加权标准差阈值s
t
进行比较，以根据比较结果，确定目标预测波门校正因子a，其中，n小于或等于m；目标预测波门模块，用于基于所述目标预测波门校正因子a，确定预测波门，包括起始预测波门距离、终止预测波门距离、起始预测波门方位和终止预测波门方位。
51.一种实施方式中，所述测量速度计算模块中，对于每个历史点迹：该历史点迹在x方向上的测量速度为tvxi：tvxi=(xi‑ꢀ
x
i-1
)/t该历史点迹在y方向上的测量速度为tvyi：tvyi=(yi‑ꢀyi-1
)/t式中，t表示雷达扫描一圈的时间，xi和yi分别表示该历史点迹在x方向和y方向上
的位置，x
i-1
和y
i-1
分别表示该历史点迹的前一个历史点迹在x方向和y方向上的位置。
52.一种实施方式中，所述均值滤波预测模块中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的滤波速度为vx：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的滤波速度为vy：式中，tvx1、tvx2、
…
、tvx
n-1
、tvxn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n-1点迹、第n点迹在x方向上的测量速度，tvy1、tvy2、
…
、tvy
n-1
、tvyn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n-1点迹、第n点迹在y方向上的测量速度；该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的滤波位置为xx：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的滤波位置为yy：式中，x1、x2、
…
、xn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n点迹在x方向上的位置，y1、y2、
…
、yn表示该历史点迹的前n个历史点迹中第1点迹、第2点迹、
…
、第n点迹在y方向上的位置。
53.一种实施方式中，所述第一位置预测模块中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的预测位置为x：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的预测位置为y：式中，t表示雷达扫描一圈的时间。
54.一种实施方式中，所述第二位置预测模块中，对于每个历史点迹：该历史点迹的时间所对应的目标在x方向上的预测位置为xa：该历史点迹的时间所对应的目标在y方向上的预测位置为ya：式中，a表示预设的目标加速度，t表示雷达扫描一圈的时间。
55.一种实施方式中，所述点迹滤除模块包括：确定目标预测位置均方根误差ds：
其中，其中，式中，（posxj、posyj）表示所述m个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤m，（xj，yj）表示采用匀速直线运动模型预测得到的所述m个历史点迹中历史点迹j的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；确定目标预测位置均方根误差dsa：其中，其中，式中，（posxj、posyj）表示所述m个历史点迹中历史点迹j在x方向和y方向上的位置，j表示历史点迹的序号，1≤j≤m，（x
aj
，y
aj
）表示采用匀加速直线运动模型预测得到的所述m个历史点迹中历史点迹j的时间所对应的目标在x方向和y方向上的预测位置；将所述目标预测位置均方根误差ds和所述目标预测位置均方根误差dsa与所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
和所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
进行比较：若所述目标预测位置均方根误差ds小于所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
，或所述目标预测位置均方根误差dsa小于所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
，则进行波门预测；若所述目标预测位置均方根误差ds大于所述目标预测位置均方根误差阈值d
t
，且所述目标预测位置均方根误差dsa大于所述目标预测位置均方根误差阈值d
ta
，则删除所述当前历史点迹。
56.一种实施方式中，所述滤波值校正模块包括：基于保留的n个历史点迹的回波幅度，确定历史点迹回波幅度加权均值
ē
：式中，ek表示保留的历史点迹k的回波幅度，k表示保留的历史点迹的序号，1≤k≤n；确定目标历史点迹回波幅度加权标准差se：将所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se与目标回波幅度加权标准差阈值s
t
进行比较：若所述目标历史点迹回波幅度加权标准差se大于所述目标回波幅度加权标准差
阈值s
t
，则增大目标预测波门校正因子a；若所述目标历史点迹回波幅度方差se小于或等于所述目标回波幅度加权标准差阈值s
t
，则保持目标预测波门校正因子a不变。
57.一种实施方式中，所述目标预测波门模块包括：确定目标预测信息，包括目标的预测距离r、预测方位b、预测长度l和预测宽度w：距离r：，其中，（x，y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上的位置，即步骤s1中历史点迹的信息中包含的位置信息，是通过测量得到的；方位b：，其中，（x，y）表示目标对应的当前点迹在x方向和y方向上的位置；长度l：l=max(ss_ri)
‑ꢀ
min(ss_ri)，其中，max(ss_ri)表示目标对应的当前点迹中所有回波段的终止距离的最大值，min(ss_ri)表示目标对应的当前点迹中所有回波段的起始距离的最小值；宽度w：w=blast
ꢀ‑ꢀ
b1，其中，b1、blast表示目标对应的当前点迹中第一个回波段的方位和最后一个回波段的方位；基于所述目标信息，确定：起始预测波门距离s_r：s_r=r-l*a；终止预测波门距离ss_r：ss_r=r+l*a；起始预测波门方位s_b：s_b=b-w*a；终止预测波门方位ss_b：ss_b=b+w*a。
58.本公开还涉及一种电子设备，包括服务器、终端等。该电子设备包括：至少一个处理器；与至少一个处理器通信连接的存储器；以及与存储介质通信连接的通信组件，所述通信组件在处理器的控制下接收和发送数据；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行以实现上述实施例中的方法。
59.在一种可选的实施方式中，存储器作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现方法。
60.存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
61.一个或者多个模块存储在存储器中，当被一个或者多个处理器执行时，执行上述任意方法实施例中的方法。
62.上述产品可执行本技术实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本技术实施例所提供的方法。
63.本公开还涉及一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机
可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。
64.即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备（可以是单片机，芯片等）或处理器（processor）执行本技术各实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
65.在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
66.此外，本领域普通技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
67.本领域技术人员应理解，尽管已经参考示例性实施例描述了本发明，但是在不脱离本发明的范围的情况下，可进行各种改变并可用等同物替换其元件。另外，在不脱离本发明的实质范围的情况下，可进行许多修改以使特定情况或材料适应本发明的教导。因此，本发明不限于所公开的特定实施例，而是本发明将包括落入所附权利要求范围内的所有实施例。