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文檔簡介
1、弱目標(biāo)的檢測和跟蹤是現(xiàn)代雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)方向,基于檢測前跟蹤的方法(TBD)是作為當(dāng)前弱目標(biāo)檢測與跟蹤的關(guān)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(shí)域的累積提升它的信噪比,同時(shí)也能實(shí)現(xiàn)弱目標(biāo)的檢測與跟蹤。
本文的主要研究內(nèi)容是基于DP-TBD的檢測前跟蹤算法在雷達(dá)弱目標(biāo)檢測上的應(yīng)用,主要內(nèi)容有:
首先,介紹了傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,并在高斯背景下選用勻速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行檢測
2、與跟蹤。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法可以根據(jù)目標(biāo)軌跡進(jìn)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(biāo)航跡對(duì)數(shù)據(jù)的觀測及非相關(guān)積累具有重要的意義。經(jīng)過一定時(shí)間的積累后,值函數(shù)就會(huì)超過莫惡意門限,這時(shí)目標(biāo)就已經(jīng)被檢測到,并能進(jìn)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(yàn)證,對(duì)比基于DP的TBD算法并發(fā)現(xiàn)需要改進(jìn)的部分。給出改進(jìn)的基于DP的TBD算法。在傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法中加入
3、方向加權(quán),減少能量的擴(kuò)散,同時(shí)利用了有限步前瞻的策略在削弱低信噪比的情況下強(qiáng)噪聲的點(diǎn)對(duì)于目標(biāo)軌跡的影響,再和兩級(jí)檢測門限的方法相結(jié)合來降低算法運(yùn)算量。
最后,提出了多目標(biāo)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(yīng)用于在同一時(shí)刻具有相同量測值的兩個(gè)目標(biāo)的缺陷,利用基于DP的冒泡法,先是檢測出來強(qiáng)度最大目標(biāo),然后再將它從觀測值里剔除,再檢測出次強(qiáng)度值目標(biāo),這樣重復(fù)一直到所有的目標(biāo)被檢測出。它的原理就是把多目標(biāo)的
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