基于動態(tài)規(guī)劃的弱小目標檢測前跟蹤(DP-TBD)算法研究.pdf

1、弱目標的檢測和跟蹤是現(xiàn)代雷達技術領域內的熱點方向，基于檢測前跟蹤的方法(TBD)是作為當前弱目標檢測與跟蹤的關鍵方法，直接利用未作低門限處理的傳感器原始的數(shù)據(jù)，充分利用數(shù)據(jù)中的有用信息，通過信息在時域的累積提升它的信噪比，同時也能實現(xiàn)弱目標的檢測與跟蹤。
　　本文的主要研究內容是基于DP-TBD的檢測前跟蹤算法在雷達弱目標檢測上的應用，主要內容有：
　　首先，介紹了傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃算法，并在高斯背景下選用勻速運動的目標進行檢測

2、與跟蹤。動態(tài)規(guī)劃算法可以根據(jù)目標軌跡進行積累，而且遵循著積累能量是最大的這一原理，因此在后續(xù)的觀察中可以知道數(shù)據(jù)域中的目標航跡對數(shù)據(jù)的觀測及非相關積累具有重要的意義。經過一定時間的積累后，值函數(shù)就會超過莫惡意門限，這時目標就已經被檢測到，并能進行航跡的回溯。
　　然后，介紹了基于粒子濾波和HF變換的TBD算法，建模和仿真驗證，對比基于DP的TBD算法并發(fā)現(xiàn)需要改進的部分。給出改進的基于DP的TBD算法。在傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃的算法中加入

3、方向加權，減少能量的擴散，同時利用了有限步前瞻的策略在削弱低信噪比的情況下強噪聲的點對于目標軌跡的影響，再和兩級檢測門限的方法相結合來降低算法運算量。
　　最后，提出了多目標的檢測前跟蹤算法。先是介紹了基于DP的極值法，由于極值法不能應用于在同一時刻具有相同量測值的兩個目標的缺陷，利用基于DP的冒泡法，先是檢測出來強度最大目標，然后再將它從觀測值里剔除，再檢測出次強度值目標，這樣重復一直到所有的目標被檢測出。它的原理就是把多目標的