刘金超，辛 勤

(国防科学技术大学电子科学与工程学院， 长沙410073)

0 引言

短距离人体跟踪在安全领域应用上非常重要，如机场安全检查和穿墙侦察恐怖分子。超宽带雷达的超宽带和高分辨率特性，使其非常适合短距离人体跟踪，尤其是在可视条件差和穿墙检测中，更能充分发挥其作用。

本文重点对超宽带雷达多个运动人体目标的检测和跟踪方法进行了研究。传统的恒虚警检测(CFAR)在对多个相距很近，甚至交叉、重叠时的人体目标进行检测时，会出现严重的目标遮蔽现象［1］，而CLEAN算法通过找出当前数据的最大值，并去除它所对应的旁瓣响应，既很好地保留了目标信息，又能够提取出人体多个散射点并记录下每个散射点的到达时延;通过CLEAN算法检测出的人体目标散射点多而且分布相对集中，传统最近邻数据关联算法(Nearest Neighbor Data Association，NNDA)［2］计算简单、有效，但不适用于多个人体目标的环境;而经典的多目标跟踪算法:如联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association，JPDA)［3］和多假设跟踪算法(Multiple-Hypothesis Tracking，MHT)［4］虽然能够对多个人体目标进行有效跟踪，但计算量易出现爆炸现象，不利于实时处理。为此，本文提出一种简易最近邻联合概率数据互联算法(CNNJPDA)，该方法能够对数量较少轨迹交叉的人体目标进行实时、有效跟踪。

1 扩展目标检测

超宽带雷达发射信号大时宽带宽积的特性，决定了其具有高距离分辨率的能力，从而使人体目标的回波分布在不同的径向距离单元中，形成“距离扩展目标”［5-6］。每个距离单元内的回波就是一个有效量测，从而构成人体的多个散射点。……