基于波形捷變的粒子濾波檢測前跟蹤技術研究.pdf

1、二十一世紀的今天，雷達已經廣泛應用于軍事與民用領域。然而雷達對于隱身目標、強雜波中目標等弱目標的探測仍然存在很多問題?；诹Ｗ訛V波的檢測前跟蹤（PF-TBD）技術能夠有效提升雷達對弱目標的探測能力，但是由于PF-TBD只是從數(shù)據(jù)處理的方式上尋求最優(yōu)的效果，而目標的跟蹤精度不僅與數(shù)據(jù)的處理方式相關，也受信息的處理方式的影響，例如發(fā)射信號的波形及其參數(shù)的選擇等。因此把信號處理和數(shù)據(jù)處理相結合是當前提高目標跟蹤精度的研究方向之一。雷達波形捷變

2、技術就是通過控制發(fā)射信號的波形或其參數(shù)，使雷達可以從環(huán)境中不斷地學習，從而形成一個閉環(huán)的反饋系統(tǒng)，以提升雷達各項性能，如減小跟蹤誤差，提高檢測概率與識別精度等。本文針對弱目標的檢測與跟蹤問題，研究了基于波形捷變的弱目標跟蹤技術，主要內容有：
　　1、用符合雷達真實功能的灰度圖對雷達觀測進行 TBD建模，并且通過仿真分析了TBD模型下的單幀觀測數(shù)據(jù)，然后分別研究了SIR-TBD與ESIR-TBD算法，并同時對兩種粒子濾波TBD算法進

3、行了仿真，驗證對比了兩種算法性能。
　　2、針對PF-TBD技術單純地從數(shù)據(jù)處理方式上尋求最優(yōu)效果以致雷達性能提升有限的問題，在 PF-TBD的基礎上研究了一種雷達發(fā)射波形捷變設計方法。該方法以發(fā)射信號的模糊函數(shù)為橋梁，基于克拉美羅下界（CRLB）的評價準則，建立起目標跟蹤精度與發(fā)射波形參數(shù)間的關系，從而得出波形選擇準則函數(shù)。最后利用 PF-TBD方法，通過最小化預測的下一時刻的均方誤差（MSE）以實現(xiàn)發(fā)射波形的自適應設計，使得雷

4、達檢測與跟蹤性能顯著提升。
　　3、由于實際的雷達量測中常含有大量雜波，研究了一種雜波環(huán)境下的波形捷變目標跟蹤算法。首先建立了目標在二維平面內的運動模型、非線性的量測模型和雜波模型，然后將粒子濾波算法與概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法相結合進行雜波環(huán)境下的目標跟蹤，最后基于無跡變換和量測噪聲協(xié)方差的克拉美羅下界，通過最小化代價函數(shù)選擇最優(yōu)的發(fā)射波形參數(shù)以提高目標跟蹤精度。
　　4、當以目標存在概率作為檢測統(tǒng)計量時，無法直觀反映出當系統(tǒng)處于某