微弱目标检测前跟踪算法研究

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现代战争环境中大量使用的隐身飞机、反辐射导弹、巡航导弹等飞行器的雷达回波能量比传统飞行器微弱得多,因此,必须显著提升雷达在强杂波环境中探测微弱目标的能力,为了及时发现威胁并实现预警的使命。相对于传统的先检测后跟踪(DBT)技术,检测前跟踪(TBD)技术能够使得雷达在极为复杂的环境中,更为有效和可靠地发现威胁,因而成为了国内外研究的热点。本文围绕微弱目标检测和跟踪问题,主要研究了基于粒子滤波和动态规划的检测前跟踪微弱目标探测方法,主要内容为:1、针对DBT技术难以实现微弱目标有效探测的问题,分别从脉冲数限制、恒虚警损失等方面,以基于拟合优度恒虚警检测算法为例,分析了DBT技术的局限性,得出了TBD技术相对于DBT的优势。2、针对优效的采样重要性重采样(SIR)粒子滤波TBD(ESIR-TBD)算法中出生与继续粒子数选择和分配问题,提出了一种出生与继续粒子数的经验配置准则,该准则能够优化ESIR-TBD粒子滤波算法的检测性能和跟踪精度。3、针对标准的辅助SIR-TBD(SASIR-TBD)算法中粒子利用率低的问题,提出了优效的辅助SIR-TBD(EASIR-TBD)算法,比现有的SASIR-TBD等算法,具有更好的检测性能和跟踪精度。4、针对TBD算法的性能评价标准不统一且不全面的问题,提出了一种检测跟踪一体化性能评价方法,该方法从目标和航迹检测性能两个方面,有效地解决了对不同TBD方法的性能进行统一评估和比较的问题。仿真验证了上述方法的有效性。结果显示,基于动态规划和粒子滤波的TBD算法能够有效地实现对微弱目标探测,相对于传统的DBT方法,提升了微弱目标检测和跟踪能力。
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