1.一种基于目标重跟踪的多目标粒子滤波检测前跟踪方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤1、初始化参数：雷达扫描周期T、观测总帧数K、粒子群中粒子个数N、雷达个数R，目标跟踪航迹的帧长度leni，距离、多普勒以及方位空间单元距离分别为Dr,Dd,Db，误差阈值Error；

步骤2、读取多个雷达的第k帧量测 其中， 表示第r个雷达的第k帧回波数据的量测单元(m,n,p)中的量测，m、n、p分别表示距离单元、多普勒单元以及方位单元；

步骤3、对k-1时刻的跟踪目标集Taxe＝{f1,k-1，,f2,k-1…fTm,k-1}中的目标进行跟踪，Tm为跟踪集中目标个数，每个目标fi,k-1均拥有一个跟踪粒子群Pi,k-1＝{pi,1,k-1,pi,2,k-1…pi,N,k-1}，其中pi,j,k-1表示第i个目标k-1时刻的第j个粒子；

步骤3.1、令i＝1；

步骤3.2、对第i个目标的跟踪粒子群Pi,k-1＝{pi,1,k-1,pi,2,k-1…pi,N,k-1}中的每个粒子进行状态转移，从而得到目标的跟踪粒子群Pi,k＝{pi,1,k,pi,2,k…pi,N,k}，每个粒子的状态变量为 和存在变量Ei,j；

步骤3.3、令r＝1，j＝1，计算跟踪粒子群中每个粒子的多雷达权值，具体步骤为：步骤3.3.1、比较目标第j个粒子的Ei,j是否大于0，如果是，进入步骤3.3.2，否则，计算粒子基于第r个雷达的权值 为1，并转到步骤3.3.4；

步骤3.3.2、计算第j个粒子对应第r个雷达下的距离 多普勒 以及方位值(xr,yr)代表第r个雷达位置；

步骤3.3.3、计算k时刻目标i第j个粒子基于第r个雷达的权重(m,n,p,k)为k时刻，粒子的 值在此雷达量测空间中的单元位置；σn代表标准差，Lr表示与距离有关的衰减常数，Ld表示与多普勒有关的衰减常数，Lb表示与方位有关的衰减常数，R(m)表示目标处于第r个雷达量测单元对应的距离，D(n)表示目标处于第r个雷达量测单元对应的多普勒，B(p)表示目标处于第r个雷达量测单元对应的方位值，Ar,k为第r个传感器对应单元复幅度；

步骤3.3.4、若j

步骤3.3.5、若r

步骤3.4、计算多雷达融合粒子权值

步骤3.4.1、令r＝1；

步骤3.4.2、将第r个雷达对应的粒子权值归一化：步骤3.4.3、若r

步骤3.4.4、计算融合后雷达粒子权重：

为k时刻目标i第j个粒子的多雷达融合权重；

步骤3.4.5、对融合后的粒子群权重进行归一化：步骤3.5、令 采用系统重采样，对跟踪粒子群pi,k＝{pi,1,k,pi,2,k,…,pi,N,k}进行更新；

步骤3.6、计算目标fi,k的检测概率pb，判断pb是否小于发现目标阈值Myu，若是，则认为该目标为虚假目标，并进入步骤3.10，反之则认为该目标存在，进入步骤3.7，目标存在概率为：pb＝M/N 式(10)

其中M为粒子群中存在变量Ei,j＝1的粒子数；

步骤3.7、目标进行重跟踪，步骤如下：

步骤3.7.1、令 依据粒子权重 大小对粒子群Pi,k按递减进行排序；

步骤3.7.2、计算粒子群前N/50个粒子的状态信息均值步骤3.7.3、以状态信息均值为中心点，随机创建新的粒子，对跟踪粒子群Pi,k后0.98*N个粒子的状态信息进行替换，且粒子群存在变量Ei,j全置1，j＝1,…,N，新建粒子状态信息如下：{xi,j,yi,j}、 分别为Pi,k中第j个粒子位置信息与运动速度，Rx,y为位置半径，Rv为速度半径；

步骤3.7.4、计算跟踪粒子群中每个粒子的多雷达权值，见步骤3.3；

步骤3.7.5、计算计算粒子多雷达融合权值 见步骤3.4；

步骤3.7.6、采用系统重采样，对跟踪粒子群pi,k＝{pi,1,k,pi,2,k,…,pi,N,k}进行更新，leni＝leni+1，获得目标状态估计 即为目标的下一时刻状态；

步骤3.8、若目标i跟踪帧数长度leni＝3，计算此次目标估计状态 与此目标第一个航迹点 的差值步骤3.9、若 令pb＝0，认为该目标为虚假目标，否则认为该目标存在；

步骤3.10、若i

步骤3.11、从目标跟踪集Taxe中删除虚假目标，并删除对应跟踪粒子群，跟踪目标集为Taxe中的每个目标状态估计 更新为 最终获得k时刻的跟踪目标集Taxe，跟踪目标数目为Tm；

步骤4、对k时刻新目标进行探测，产生探测粒子群 用于探测新目标，探测到的新目标 输入到检测目标集Daxe中获得检测目标集 和检测目标粒子群 其中h为检测目标集中的第h个目标，具体是：步骤4.1、令Dm＝0；Dm为检测目标集中的目标个数；

步骤4.2、探测粒子群 中每个粒子进行状态转移，获得每个粒子的状态变量为 和存在变量Eh,j，其中xh,j,yh,j为粒子的x,y方向的位置，为粒子x,y方向的速度；

步骤4.3、计算探测粒子群中各雷达下粒子权重

步骤4.3.1、令j＝1，r＝1，i＝1；

步骤4.3.2、计算第j个粒子与检测目标集Daxe和跟踪目标集Taxe合并集中目标i之间的距离见公式(11)；若 则第j个粒子权重 置为1，转入步骤

4.3.6，否则进入步骤4.3.3；

xh,j,yh,j为探测粒子的x,y方向的位置，xi,k,yi,k为检测目标集和跟踪目标集的并集中目标i的x,y方向的位置；

步骤4.3.3、若i

步骤4.3.4、计算第j个粒子基于第r个雷达的距离、多普勒以及方位值：xr,yr分别代表第r个雷达在x，y上的位置， 分别代表第j个粒子基于第r个雷达量测的距离、多普勒以及方位值；

步骤4.3.5、计算第j个粒子基于第r个雷达量测的权重其中 表示第j个粒子对应第r个雷达的权重，(m,n,p,k)为粒子的 值在此雷达量测空间中的单元位置，σn代表标准差，R(m)表示目标处于第r个雷达量测单元对应的距离，D(n)表示目标处于第r个雷达量测单元对应的多普勒，B(p)表示目标处于第r个雷达量测单元对应的方位值，Ar,k表示第r个传感器对应单元复幅度；

步骤4.3.6、若j

步骤4.3.7、若r

步骤4.3.8、对第r个雷达下的粒子群权重进行归一化，见式(7)：步骤4.3.9、计算k时刻第j个粒子融合后的权重：步骤4.4、采用系统重采样方法对粒子群进行重采样；

步骤4.5、根据公式(10)计算探测粒子的检测概率pb，判断pb是否小于发现目标阈值Myu，若是，则转到步骤5，否则，认为探测到新目标，计算该目标的状态估计进入步骤4.6；

步骤4.6、判断k时刻的检测目标集Daxe和跟踪目标集Taxe是否为空，若是，则转到步骤

5，否则，继续判断该新目标是否为k时刻的跟踪目标集Taxe中已发现的目标或是检测目标集Daxe中已检测到的目标，具体是：步骤4.6.1、令i＝1；

步骤4.6.2、计算新目标与检测目标集和跟踪目标集中的并集中目标i的距离见式(12)，判断disi,k是否小于验证目标阈值Mk，若是则认为不是新目标，跳转到步骤4.2，重新生成探测粒子群对新目标进行探测，否则进入步骤4.6.3；

其中{xi,k，yi,k}为检测目标集和跟踪目标集中的并集中目标i的x,y方向的位置，{xD，yD}分别表示新目标的x,y方向的位置；

步骤4.6.3、若i

步骤4.6.4新目标获得检测粒子群 将新目标 输入到检测目标集 中，并设新目标ni＝1，Dm＝Dm+1，转步骤4.2，循环，直到检测不到新生目标，输出检测目标集；

步骤5、将新目标加入k时刻跟踪目标集Taxe，得到更新后的k时刻跟踪目标集Taxe＝{f1,k,f2,k,...fTm+Dm}，检测粒子群 更新为跟踪粒子群Pi,k。