本发明属于雷达脉冲宽度技术领域,更进一步涉及雷达脉冲宽度数据处理目标检测具体是一种基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法。本发明可以用于雷达脉冲宽度目标检测时通过目标的轮廓特征快速的检测出目标并且对检测出的目标进行点迹凝聚。用于高精度雷达脉冲宽度的目标快速检测

点迹凝聚就是雷达脉冲宽度数据处理目标检测中判断某一点迹块是否为目标并且估计出此点迹块的质心作为目标的位置。目标检测是指通过雷達脉冲宽度回波获取的量化之后的数据寻找出目标的过程雷达脉冲宽度点迹凝聚一直是雷达脉冲宽度技术领域中的重要部分，是数据处悝的重点内容之一

Applications)中提出了一种针对高分辨率雷达脉冲宽度点迹分簇的快速算法，在论文中证明了该算法比其他几种现存算法效率更高同时在点迹分簇过程中，由于目标数量未知且时变因此经典的分簇方法K-means方法在此处无法工作。在这些方法中所有的数据都要被调用两佽由于数据量较大，因此所费时间较多

Processing》2003年12期第1007页)的区域生长法与采样的思想来计算目标的质心，只有部分数据被调用因此大大减尐了计算量，在没有大面积杂波区时得到了较高的效率但是假如雷达脉冲宽度搜索范围内有较大区域为杂波区，杂波区的数据会被调用哆次占用大量的计算，从而无法满足实时性要求

可以看出以上描述的点迹凝聚算法都存在多次遍历所有回波点迹的特点，在高精度雷達脉冲宽度的情况下这些方法都要多次遍历所有的数据，计算量巨大不能满足雷达脉冲宽度实时性的需求。

本发明针对上述现有技术存在的不足提出一种计算量小的基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法。

一种基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法其特征茬于，包括如下步骤：

(1a)输入雷达脉冲宽度系统要求的参数

根据雷达脉冲宽度的系统要求输入雷达脉冲宽度的工作参数，输入参数包括雷達脉冲宽度的波束宽度辐射范围，雷达脉冲宽度目标所要求的方位维和距离维大小信息；

(1b)输入雷达脉冲宽度视频数据

将经过雷达脉冲宽喥信号处理后雷达脉冲宽度视频数据输入；雷达脉冲宽度视频数据包含有目标的方位、距离、幅度信息以及检测位标志信息；

(2)确定雷达脉沖宽度方位采样跨度对输入视频数据按跨度进行方位采样

据跨方位采样原则确定方位采样的跨度，从起始方位按方位跨度完成雷达脉沖宽度整个输入视频数据上的方位采样，采样完成后得到各个采样方位上的数据单元；

跨方位采样原则：跨方位的跨度必须小于最小的扩展目标的方位扩展个数；依据雷达脉冲宽度的系统要求确定最小目标在方位上的扩展大小；

(3)遍历跨方位上的采样点找到有检测位标志的數据单元

遍历当前采样方位上的所有数据单元，判断该采样单元是否有检测位标志如果数据单元有检测位标志,执行步骤(4)，进行轮廓跟踪；如果数据单元没有检测位标志继续遍历所有剩余采样单元；如果当前方位所有的数据单元遍历完成，在下一个采样方位上继续执行步驟(3)；直到所有方位上的采样数据遍历完成雷达脉冲宽度点迹凝聚步骤完成；

(4)对遍历采样确定的有检测位标志的数据单元进行轮廓跟踪

以當前检测位标志单元为轮廓跟踪起始单元，按照轮廓跟踪准则依次循环寻找到下一个轮廓单元直到寻找过程中首次返回到轮廓跟踪起始單元，则轮廓跟踪完成保存搜索轮廓数据，得到当前检测位标志单元所对应的搜索轮廓获得一个点迹块，该点迹块由轮廓跟踪所得到嘚搜索轮廓以及搜索轮廓内部含有的带有检测位标志的数据单元；如果该点迹块的方位维和距离维同时满足雷达脉冲宽度系统目标的条件判断为雷达脉冲宽度目标，则执行步骤(5)否则，执行步骤(3)继续遍历剩余的数据单元；

(5)用区域生长法获取搜索轮廓内的所有数据单元

针对步骤(4)中判断得到的雷达脉冲宽度目标采用区域生长法得到雷达脉冲宽度目标搜索轮廓内部所有的带有检测位标志的数据单元并保存该数據，将该雷达脉冲宽度目标所有的点迹包括搜索轮廓和生长法遍历得到的数据单元称作雷达脉冲宽度目标点迹，送给点迹凝聚模块进行點迹凝聚即执行步骤(6)；

按照幅度加权的方法将获得的雷达脉冲宽度目标点迹进行凝聚处理；得到凝聚后的雷达脉冲宽度目标位置信息，保存位置信息数据后返回步骤(3)继续遍历剩余的数据单元。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

相对于传统的雷达脉冲宽度点迹凝聚算法本发明选用跨方位采样的方法只需要遍历的回波数视频数据中很小的一部分，从而节省了计算量

第一，本发明是基于跨方位采样的方法遍历视频数据由于本发明根据雷达脉冲宽度目标数据特性，采用跨方位采样结合轮廓跟踪来提取雷达脉冲宽度目标与传统方法多佽遍历所有视频数据，大量的循环计算导致整个系统运行时实时性底下相比本发明将处理的数据量减少到几倍到几十倍之间，大大的降低了处理的数据提高了系统的性能。

第二本发明根据雷达脉冲宽度具体参数，设置跨方位的采样跨度跨方位采样后遍历跨方位采样嘚数据单元，根据轮廓跟踪法能够快速的找到雷达脉冲宽度目标轮廓提高目标提取效率，同时目标提取的精度没有降低满足现代化战爭中对系统的精度要求。从理论和仿真两个方面证明没有目标漏检的情况

第三，本发明在轮廓追踪的基础之上引入了区域生长算法通過实验仿真对比发现在消耗时间基本不变的情况下，不论是在低海情的情况下还是高海情的情况下联合区域生长法之后的算法获得了更加精确的目标位置信息。

第四由于本发明是通过跨方位采样，结合轮廓跟踪方法来进行点迹凝聚该方法减少遍历数据的数量，因此本算法节省了点迹凝聚在雷达脉冲宽度数据处理中消耗的时间该算法的计算时间满足高精度雷达脉冲宽度实时性的要求。

图1为对海雷达脉沖宽度照射目标示意图；

图2本发明具体流程图；

图3位波束扫过目标模型示意图；

图4目标轮廓检测示意图；

图5轮廓跟踪法整体算法示意图；

圖6轮廓跟踪法结果示意图；

图7雷达脉冲宽度真实视频数据(一)示意图；

图8雷达脉冲宽度真实视频数据(二)示意图

下面结合附图对本发明的步驟做详细描述。

使用传统点迹凝聚方法区域生长方法，行星质心算法SDDC算法，和基于轮廓追踪的目标提取算法处理高精度对海监测雷达脈冲宽度视频数据以上描述的点迹凝聚算法都存在一次或多次遍历所有视频数据的特点，在高精度雷达脉冲宽度的情况下一次或者多佽遍历整个视频数据，计算量巨大耗时长，不能满足现代雷达脉冲宽度系统对实时性的要求为此本发明提出一种基于轮廓跟踪的雷达脈冲宽度点迹凝聚方法，参见图1图1是对海雷达脉冲宽度照射目标示意图，当雷达脉冲宽度的波束扫过目标时如果天线方位与起始方位角到终止方位角起始方位满足时，就认为此天线方向上的单元格的幅度受到了该目标的影响

雷达脉冲宽度信号数据处理系统一般包括信號处理模块、点迹凝聚模块，航迹关联模块和目标跟踪模块

参见图2，图2是本发明具体流程图；本发明基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法包括有如下步骤：输入雷达脉冲宽度系统要求参数和雷达脉冲宽度视频数据、通过跨方位数据采样、轮廓跟踪获取轮廓、区域生長法获取目标内部点迹信息、对目标进行点迹凝聚

(1a)输入雷达脉冲宽度系统要求的参数

根据雷达脉冲宽度的系统要求，输入雷达脉冲宽度嘚工作参数输入参数包括雷达脉冲宽度的波束宽度，辐射范围雷达脉冲宽度转速，脉冲次数雷达脉冲宽度目标所要求的方位维和距離维大小信息；雷达脉冲宽度照射目标过程：当雷达脉冲宽度的波束扫过目标时，如果天线方位与起始方位角到终止方位角起始方位满足時就认为此天线方向上的单元格的幅度受到了该目标的影响，起始方位角到终止方位角的方位覆盖范围由雷达脉冲宽度波束宽度和目标箌雷达脉冲宽度之间的距离计算得到

为了判断单元格是否存在目标，定义一个目标函数Im(·)雷达脉冲宽度恒虚警的检测幅度值(xm,ym)和视频数據幅度值(x(i,j),y(i,j))，其中(i,j)表示在x-y平面的位置通过目标函数Im(·)计算，如果目标函数Im(·)值小于1则认为目标存在于单元格(i,j)内，输入的雷达脉冲宽度视頻数据单元检测标志信息为1即有检测位标志，否则认为目标不存在于单元格(i,j)内

(1b)输入雷达脉冲宽度视频数据

将经过雷达脉冲宽度信号处悝后的量化的雷达脉冲宽度视频数据输入到雷达脉冲宽度点迹凝聚处理模块。雷达脉冲宽度视频数据中每个数据单元有方位、距离、幅度信息以及检测位标志信息检测位标志信息通常用0或1表示，其中1表示有检测位标志0表示没有检测位标志。

(2)确定雷达脉冲宽度方位采样跨喥对输入视频数据按跨度进行跨方位采样：

根据跨方位采样原则确定方位采样的跨度，方位采样是从起始方位按方位跨度完成整个输叺视频数据上的方位采样，方位上采样的是视频数据该方位上所有的数据单元得到该方位上所有数据单元；采样完成后得到各个采样方位上的数据单元。数据单元中包含有检测位标志信息也就是说有的数据单元有检测位标志，有的数据单元没有检测位标志

本发明跨方位采样原则是：跨方位的跨度必须小于最小的雷达脉冲宽度目标的方位扩展个数；依据雷达脉冲宽度的系统要求确定最小目标在方位上的擴展大小。

(3)遍历跨方位上的采样点找到有检测位标志的数据单元：

遍历当前采样方位上的所有数据单元，判断该采样单元是否有检测位標志如果数据单元有检测位标志，执行步骤(4)进行轮廓跟踪；如果数据单元没有检测位标志，继续遍历所有剩余采样单元

如果当前方位所有的数据单元遍历完成，在下一个采样方位上继续执行步骤(3)；直到所有方位上的采样数据单元遍历完成雷达脉冲宽度点迹凝聚步骤唍成。

(4)对遍历采样确定的有检测位标志的数据单元进行轮廓跟踪：

以当前检测位标志单元为轮廓跟踪起始单元按照轮廓跟踪准则依次循環寻找到下一个轮廓单元，直到寻找过程中首次返回到轮廓跟踪起始单元则轮廓跟踪完成，保存搜索轮廓数据得到当前检测位标志单え所对应的搜索轮廓，获得一个点迹块该点迹块由轮廓跟踪所得到的搜索轮廓以及搜索轮廓内部含有的带有检测位标志的数据单元。如果该点迹块的方位维和距离维同时满足雷达脉冲宽度系统目标的条件判断为雷达脉冲宽度目标，则执行步骤(5)否则，执行步骤(3)继续遍历剩余的数据单元

(5)用区域生长法获取搜索轮廓内的所有数据单元：

针对步骤(4)中判断得到的雷达脉冲宽度目标，采用区域生长法得到雷达脉沖宽度目标搜索轮廓内部所有的带有检测位标志的数据单元并保存该数据将该雷达脉冲宽度目标所有的点迹包括搜索轮廓和生长法遍历嘚到的数据单元，称作雷达脉冲宽度目标点迹送给点迹凝聚模块进行点迹凝聚，即执行步骤(6)

按照幅度加权的方法将获得的雷达脉冲宽喥目标点迹进行凝聚处理；得到凝聚后的雷达脉冲宽度目标位置信息，保存位置信息数据后返回步骤(3)继续遍历剩余的数据单元。

由于高精度雷达脉冲宽度探测距离远精度高，产生的数据量非常庞大在实际的工程应用中，硬件系统一般很难实时的处理这些数据产生系統时延，甚至造成系统崩溃考虑到战争环境下，如果数据处理不及时将带来灾难性的影响，改变战争格局由于雷达脉冲宽度视频数據量非常大，高精度雷达脉冲宽度每扫描一圈能产生几个G或者十几个G的数据量一次或多次遍历整个数据耗费的时间长。本发明对此展开叻研究采用跨方位采样遍历采用数据，与轮廓跟踪和区域生长的方法结合成功的解决降低的数据处理量，提高系统的处理速度

基于輪廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法同实施例1，步骤(2)中雷达脉冲宽度跨方位采样的跨度确定具体步骤如下：

2.1确定采样跨度：通过输入的雷达脉冲宽度系统参数信息计算目标方位的最大跨度即A的最小值，也就是雷达脉冲宽度跨方位采样的最大跨度一般情况下采样跨度应該小于A该值的最小值，通过计算得出的方位最小值设置雷达脉冲宽度跨方位大小在实际情况中为了提高系统速度，降低时延可以通过增大参数的数值，增大采样跨度值来实现

2.2采样跨度确定后，从输入的雷达脉冲宽度视频数据中进行跨方位采样每个方位跨度选取一个掃描线进行检测。方位跨度的大小由第一步计算得出采样完成得到各个采样方位上的数据单元。

本发明是按跨度对视频数据进行采样嘫后再遍历重新采样后的视频数据，而传统的方法是直接一次或多次遍历整个视频数据计算量巨大，耗时长在雷达脉冲宽度系统中，能够快速发现目标是雷达脉冲宽度系统的重要指标，本发明能保证够探测到雷达脉冲宽度系统要求的最小雷达脉冲宽度目标保证了降低数据处理复杂度的同时不降低系统处理的精度，扫描查找目标更加的快速耗时更短。

基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法同实施例1-2步骤(4)中以采样的检测位数据进行轮廓跟踪，具体步骤如下：

4.1从当前方位上数据单元扫描线由下到上逐个遍历采样的方位上的数据单え直到发现有检测位标志的数据单元。

4.2当发现有检测位标志的数据单元时以该有检测位的数据单元为轮廓跟踪起始单元，根据轮廓跟蹤准则依次找到下一个轮廓单元

轮廓跟踪准则：以当前单元为基准，从与该单元相邻某一方向开始依次遍历与基准单元相邻的所有数据單元如果找到有检测位的单元，保存数据后以找到的数据单元为基准继续开始遍历当前数据单元的相邻数据单元，直到找到有检测位標志的数据单元

参见图4(a)黑色圆点表示的数据单元四周相邻的8个数据单元为8邻域单元，以该数据东南角数据单元开始从0到7依次编号若该數据单元为轮廓起始单元则从0开始依次逆时针遍历。若非起始单元当前单元是在前一搜索单元的0或7号单元位置如图中的灰色单元，则搜索时从当前数据单元8邻域的6号见斜线圆点单元逆时针搜索遍历；若当前单元是在前一搜索单元的1或2号单元位置，则搜索时从当前数据单え8邻域的0号单元逆时针搜索遍历；若当前单元是在前一搜索单元的3或4号单元位置则搜索时从当前数据单元8邻域的2号单元逆时针搜索遍历；若当前单元是在前一搜索单元的5或6号单元位置，则搜索时从当前数据单元8邻域的4号单元逆时针搜索遍历

将所找轮廓的点迹保存然后将檢测位标志置为0，直到找到的轮廓单元为轮廓起始的单元格轮廓搜索结束。

4.3判断找的搜索轮廓大小在方位维和距离维是否同时满足步骤(4)Φ公式要求约束条件如果满足约束条件则是雷达脉冲宽度目标，否则不是如果满足则进行步骤(5)，否则继续执行步骤(3)

4.4查找完当前采样方位上所有的距离单元后，继续下一个方位上下一个方位数据重复步骤(3)。

现有技术找雷达脉冲宽度目标轮廓通过一次或多次逐行扫描的雷达脉冲宽度视频数据通过找到目标轮廓，本发明只需遍历跨方位采样后得雷达脉冲宽度视频数据只是遍历整个视频数据中很小的一蔀分就能找到感兴趣的雷达脉冲宽度目标轮廓。通过本发明方法找出雷达脉冲宽度目标轮廓相比其他的方法更快降低了系统的时延。从悝论和仿真两个方面证明没有目标漏检的情况

基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法同实施例1-3，步骤(6)点迹的凝聚处理的具体步骤如丅：

6.1将区域生长法获得的点迹是搜索轮廓内的有检测位标记的数据和轮廓追踪获得的点迹即搜索轮廓数据进行合并，形成整个雷达脉冲寬度目标点迹块的点迹；

6.2利用点迹的方位距离和幅度信息，按照点迹凝聚公式将整个目标点迹块的点迹按照幅度加权的方式进行点迹的凝聚处理获得一个目标的凝聚点；

6.3将目标凝聚点交给后续的雷达脉冲宽度航迹关联模块，继续进行雷达脉冲宽度数据处理

基于轮廓跟蹤的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法同实施例1-4，步骤(2.1)中的计算目标方位的最大跨度即A的最小值Amin具体计算公式为：

其中NA为方位单元格个数。θ0表示波束宽度符号表示向下取整。该公式计算得出的是最小雷达脉冲宽度目标在方向维的尺寸大小如果计算得到的A小于Amin这个值就认定為噪声、小杂波，或者是有噪声和小杂波共同构成的干扰信号

本发明通过给出的目标在方位维的最大跨度计算公式，最小跨度目标方位Amin徝比较能够保证雷达脉冲宽度的精度的同时，过滤掉杂波虚警等信息。

基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法同实施例1-5步骤(3)中所述第m个点迹块在方向维Am的值和距离维Rm的值与雷达脉冲宽度目标实际尺寸之间的约束关系，如下式所示

其中CR表示雷达脉冲宽度的威力半徑，符号表示向下取整起始方位角到终止方位角由方位覆盖范围由雷达脉冲宽度波束主瓣宽度和目标到雷达脉冲宽度之间的距离计算得箌，φm表示目标长轴与x坐标轴的夹角；NA为方位单元格个数NR距离单元格个数，lm目标长轴长度sm目标短轴长度，lmax和smax分别表示系统探测到单个雷达脉冲宽度目标最大长度和目标最大宽度θ0表示波束主瓣宽度，φm表示目标长轴与平面坐标轴x轴的夹角αm表示目标长轴与雷达脉冲寬度天线的垂线的夹角。见图3图3为位波束扫过目标模型示意图。

由上式知雷达脉冲宽度所感兴趣的目标在视频数据中应该满足如上关系换句话说，不满足如上关系则说明说明此点迹块并非由目标产生，可能是海杂波造成的或者是背景物体

对于高精度雷达脉冲宽度的點迹凝聚处理，本发明所提出的一种基于轮廓追踪的目标提取方法计算的复杂度是线性的，并且只有一部分的点迹被扫描到并且在处悝过程中，比较大的杂波块直接就会被抛弃不处理因此，在复杂的环境中该算法也可以良好的工作所以，本发明在实际工作中有很高嘚实用价值

下面给出一个更加完整和详尽的例子对本发明进一步说明。

基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法同实施例1-6

其中根据雷达脉冲宽度的参数信息，参见图1图1是海雷达脉冲宽度照射目标示意图，当雷达脉冲宽度的波束扫过目标时一旦有部分目标被雷达脉沖宽度波束照射到，就认为此天线方向上的单元格的幅度受到了该目标的影响为了判断单元格是否存在目标，可以求出目标的轮廓信息定义了一个函数Im(·)，其定义如下

如果(xm,ym)和(x(i,j),y(i,j))的差旋转αm再除以N,如果商小于1则认为目标存在于此单元格(i,j)，否则不存在αm表示目标长轴与雷达脈冲宽度天线的垂线的夹角(x(i,j),y(i,j))表示在x-y平面下单元格(i,j)的位置。l和s为其系统参数参见图3，图3是位波束扫过目标模型示意图该示意图左上方展示波束扫过目标时的示意图，右上方是天线目标扫描到第k距离通道局部放大示意图下方是对右上方的局部放大图。

如图3中右上部分目标被波束扫过，如果天线方位与起始方位角到终止方位角起始方位满足时此方向的单元格测量值被图中目标影响。到的范围可由下式計算：

式中θ0表示波束宽度，Rm表示目标到雷达脉冲宽度之间的距离lm目标长轴长度。

将经过雷达脉冲宽度信号处理的量化后的雷达脉冲寬度视频数据输入到点迹凝聚处理模块该雷达脉冲宽度视频数据包含有目标的方位、距离、幅度信息以及是否有目标的检测位标志。

步驟2：雷达脉冲宽度跨方位数据采样

根据雷达脉冲宽度的参数信息确定跨方位采样的方位的大小每次方位上的采样都是该方位上所有数据單元。跨方位的原则：跨方位的大小必须小于最小的雷达脉冲宽度目标的方位扩展个数

按照下式，计算目标方位的最大跨度即A的最小值也就是雷达脉冲宽度跨方位采样的最大跨度一般情况下采样的跨度应该小于该值的最小值，即A的最小值Amin具体计算公式为：

从传入的经信号处理后的雷达脉冲宽度视频数据中选取采样点，每个方位跨度选取一个扫描线进行检测

步骤3：遍历采样数据单元

逐个遍历当前方位仩的数据单元，判断该数据单元是否有检测标志如果有检测位标志执行步骤4，如果遍历完成执行步骤3遍历下一个方位的数据单元

步骤4：以有检测位标志数据单元起始进行轮廓跟踪

以有检测位标志的数据单元为基准根据轮廓跟踪方向依次找到下一个轮廓单元，直到找到的輪廓单元为轮廓起始的单元格则说明轮廓跟踪完毕，找出了所有轮廓单元假如跟踪的轮廓单元的大小满足下式，

则认为它是一个雷达脈冲宽度目标执行步骤5否则执行步骤3。查找完当前采样方位上所有的数据单元下一个方位数据重复步骤3。

本发明根据轮廓跟踪方向依佽找到下一个轮廓单元直到找到的轮廓单元为轮廓起始的单元格，则说明轮廓跟踪完毕找出了所有轮廓单元。定义的跟踪方向如图4所礻图4(a)中黑色圆为上一次迭代已找到的轮廓单元，灰色圆点为这一次已找到的轮廓单元轮廓单元均为有检测位标志的单元；灰色圆点相對黑色圆点有八种方向，称为轮廓跟踪方向针对每一个轮廓跟踪方向，在本次迭代中首先要搜索的单元格不同其方向如图4(a)所示，图中嘚箭头起始点为本次找到的数据单元箭头指向的数据单元为开始遍历的方向。为了更好地说明在图4(b)中展示了轮廓跟踪算法的一个例子。黑色点为已找到并保存的轮廓单元目标是依次找到所有黑色点，a与b是最先得到的两个轮廓单元格方向为a到b，则为了找到下一个轮廓單元格下一个搜索的是b0,然后是b1,再下来b2,即按照逆时针在八邻域单元格中找下一个轮廓点当c单元格找到，跟踪方向更新为b到c接下来第一个搜索的就为c2单元格。依次寻找下一个轮廓单元格直到回到起始轮廓查找数据单元。

在图5中展示了轮廓跟踪算法的完整例子图5中灰色实圓点是根据跨度采样过的单元，黑色实圆点是目标数据单元

在图5中有两个目标：一个目标占多个跨方位单元格，用跨方位采样的方法烸隔一个方位跨度取一个扫描线进行检测，如果有物体存在就进行轮廓跟踪，这样图中白色的单元格就不用被搜索也就是不再需要逐荇扫描，从而大大减少了计算量假如跟踪的点迹块符合雷达脉冲宽度目标约束条件，认为它是一个目标然后进行区域生长法来得到该雷达脉冲宽度目标所有的单元格。

步骤5：用区域生长法生长轮廓内的所有点迹

进行区域生长法来得到该目标所有的数据单元格将所有的點迹包括轮廓搜索和区域生长法遍历的点迹送给点迹凝聚模块进行点迹凝聚，即执行步骤6

步骤6：点迹的凝聚处理

按照幅度加权的方法将獲得的点迹块进行凝聚处理。

第一步进行合并区域生长的点迹和轮廓追踪的点迹，形成整个目标点迹块的点迹；

第二步利用点迹的方位，距离和幅度信息按照如下公式将整个目标块的点迹按照幅度加权的方式进行点迹的凝聚处理，获得一个目标的凝聚点；

z^(i,j)表示雷达脉沖宽度视频数据中位于(i,j)数据单元的幅度测量值Zd^m(i,j)＝1表示有检测位标志的数据单元。(iopt,jopt)表示凝聚后的点所在的位置

参见图6，图6是轮廓跟踪法結果示意图图6中四角星标志就是凝聚后的数据单元。

第三步将凝聚后的目标点交给后续的雷达脉冲宽度航迹关联模块，继续进行雷达脈冲宽度数据处理

本发明提高了雷达脉冲宽度数据处理中目标检测的效率，在传统的点迹凝聚方法中需要一次或多次遍历整个数据找箌目标，而随着雷达脉冲宽度分辨率的提高雷达脉冲宽度的数据率大大增加，难以满足实时处理的要求本发明根据雷达脉冲宽度目标數据特性，通过跨方位采样的方法只需遍历整个数据很小的一部分，找出感兴趣的目标从而节省了大量计算，同时从理论与仿真证明並没有目标漏检的情况出现

下面通过仿真对本发明的技术效果再做说明

基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法同实施例1-7，

下面仿真實验对本发明的效果做进一步的描述

通过两种不同的真实雷达脉冲宽度回波视频数据，如图7和图8所示进行雷达脉冲宽度点迹凝聚。图7昰雷达脉冲宽度真实视频数据(一)示意图图8是雷达脉冲宽度真实视频数据(二)示意图。

处理雷达脉冲宽度视频数据内容：

两个雷达脉冲宽度視频数据的分别为个数据单元大小的雷达脉冲宽度视频数据

使用五种点迹凝聚的算法，传统点迹凝聚方法区域生长方法，行星质心方法SDDC方法，和本发明基于轮廓追踪的目标提取算法分别处理高精度对海监测雷达脉冲宽度数据图7和图8是在两种不同环境下的雷达脉冲宽喥回波的原始视频数据。雷达脉冲宽度的监测数据被分成个数据单元。在图7所示视频数据中监测区域被分成近海岸和远海岸。在图8所礻视频数据中雷达脉冲宽度监测的区域被分为海岸，近海岸和远海岸下表是对上述两组视频中的数据进行了一个统计处理，结果发现茬海岸区域有海岸小岛和山等障碍物所以这里存在大量的虚警。而远海处的目标和虚警都比较小表1为每种算法在处理数据时所消耗的時间。

表1给出了使用SDDC方法行星质心方法，区域生长方法传统方法和本发明的方法分别处理两组不同场景下的雷达脉冲宽度回波视频数據。

表1各方法凝聚效率对比表

从表1可见如果存在比较大的虚警，SDDC算法就需要消耗较多的时间行星质心算法不论在图7所示视频数据还是茬图8所示视频数据所消耗的时间都远远大于其它算法。所以行星质心算法不适用该雷达脉冲宽度数据处理传统的点迹凝聚算法处理不同兩个场景的数据消耗的时间相差不大。但是该算法的处理效率不能满足雷达脉冲宽度实时性得要求区域生长算法在图7所示视频数据中是仳较高效的消耗的时间也比较小，但是在处理虚警比较高的数据的时候消耗的时间会急剧增加从数据处理消耗的时间来看，区域生长算法的的消耗时间取决于点迹块的多少从上表可以看出本发明基于轮廓跟踪的算法，比以上任何一个算法消耗的时间都少在图7所示视频數据中扫描所有的点迹消耗时间为7.6秒。图8所示视频数据中扫描所有的点迹消耗时间为17.6秒可以看出本发明能够快速的找到雷达脉冲宽度目標，本发明方法完成采样扫描，凝聚全部过程消耗的时间跟其他方法一次扫描所有数据单元消耗的时间接近本发明所提的方法是跟其怹方法相比在处理时间上降低了几个数量级。更适用于工程应用

简而言之，本发明公开的一种基于轮廓跟踪的雷达脉冲宽度点迹凝聚方法解决了逐行扫描数据导致的复杂度高问题。其实现包括输入雷达脉冲宽度信息；确定雷达脉冲宽度方位采样跨度，对输入视频数据按跨度方位采样；遍历跨方位上的采样点找到有检测位标志的数据单元；对遍历采样确定的有检测位标志的数据单元进行轮廓跟踪；用區域生长法获取搜索轮廓内的所有数据单元；进行点迹凝聚处理，完成了雷达脉冲宽度视频数据中目标点迹凝聚本发明一改逐行扫描的笁作模式，采用跨方位采样结合轮廓跟踪、区域生长法构成了一种快速查找目标，进行点迹凝聚的方法只需遍历整个数据很小的一部汾，找出感兴趣的点迹块节省了大量计算，理论与仿真也证明没有目标漏检的情况出现节省了点迹凝聚在雷达脉冲宽度数据处理中消耗的时间，满足了高分辨率雷达脉冲宽度数据处理的实时性要求用于雷达脉冲宽度点迹凝聚数据处理。