弱小目標(biāo)等低可觀測目標(biāo)反射的雷達回波信號大幅減弱,目標(biāo)的背景環(huán)境日益復(fù)雜,目標(biāo)機動性也增加了雷達探測的困難性,容易造成目標(biāo)丟失。因此,目標(biāo)的多樣化和環(huán)境的復(fù)雜化,對現(xiàn)代雷達的探測能力與航跡處理提出了更高的要求。隨著雷達技術(shù)的迅速發(fā)展,弱目標(biāo)的檢測與跟蹤也受到了更為廣泛的關(guān)注。與傳統(tǒng)的先檢測后跟蹤方法相比,檢測前跟蹤技術(shù)更加高效,成為當(dāng)前研究的熱點。TBD技術(shù)可以大大減少虛假航跡,提高微弱目標(biāo)的檢測和跟蹤性能。本文的主要工作有:（1）對先檢測后跟蹤與檢測前跟蹤算法這兩種對目標(biāo)的檢測與跟蹤方法進行了比較與分析,討論了基于三維匹配濾波方法、基于投影變換的方法、基于多級假設(shè)檢驗的方法、基于高階相關(guān)的方法、基于粒子濾波的方法以及基于動態(tài)規(guī)劃的方法等六種方法的異同點。（2）重點研究和分析了基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法,搭建了基于動態(tài)規(guī)劃算法的目標(biāo)運動模型及量測模型,探討了 DP-TBD狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和值函數(shù)的選取等。分析了 DP-TBD算法的流程,推導(dǎo)了評價指標(biāo)和性能指標(biāo)。對不同幀數(shù)和不同SNR的情況下值函數(shù)的積累進行了仿真分析和對比。（3）討論了傳統(tǒng)的基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法具有的局限性,為改... 

【文章來源】：中國電子科技集團公司電子科學(xué)研究院北京市

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１雷達的工作流程??２．１．２雷達目標(biāo)的跟蹤??

從圖２．２中可以看出，實心圓點呈直線運動，而空心圓圈的排列是雜亂無章??，沒有表現(xiàn)出明顯的運動軌跡。這表明，目標(biāo)在連續(xù)的多幀時間內(nèi)，其運動是??規(guī)律的、連續(xù)的，不會發(fā)生隨機出現(xiàn)、突然消失的情況，符合一定的物理學(xué)運??規(guī)律；而噪聲是隨機產(chǎn)生的，沒有明顯的運動規(guī)律。這也就表明了與處理單幀??據(jù)相比較而言，通過聯(lián)合對多幀回波數(shù)據(jù)一并進行處理，充分利用目標(biāo)回波與??聲的差異性，能更好地根據(jù)它們數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的不同來辨別和區(qū)分目標(biāo)與雜波，從??進行更為高效的目標(biāo)跟蹤。在２．２節(jié)中提到的高階相關(guān)方法的檢測前跟蹤算法，??主要利用了目標(biāo)運動相對于噪聲而言符合物理運動規(guī)律的現(xiàn)象，來構(gòu)造高階相??方法的基本算法。??２?ＤＢＴ與ＴＢＤ技術(shù)分析??２．１先檢測后跟蹤算法??在傳統(tǒng)的對運動目標(biāo)進行檢測和跟蹤的過程中，一般采用先檢測后跟蹤??

?目標(biāo)航跡，從而實現(xiàn)ＤＢＴ算法。ＤＢＴ算法的數(shù)據(jù)處理流程有四個部分組成，如??圖２．３所示。?????！門限檢測?１軌跡跟蹤???雷達單巾貞?雜Ｖ皮嗅尸１?口?士Ｔ６上、六??數(shù)捤?１抑制?１點趣?１目標(biāo)—??圖２．３先檢測后跟蹤算法處理流程??由圖２．３可以看出，傳統(tǒng)的先檢測后跟蹤的算法的具體流程是：由傳感器采??集到相關(guān)目標(biāo)的觀測圖像數(shù)據(jù)，對接收到的數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的處理工作。這些工作??被稱為預(yù)處理操作，通過預(yù)處理操作能夠過濾噪聲和衰減雜波。之后通過一定標(biāo)??準(zhǔn)（這些標(biāo)準(zhǔn)包括：最佳貝葉斯判決、奈曼－皮爾遜準(zhǔn)則、最小或最大判決等），??判定回波數(shù)據(jù)是否符合目標(biāo)期望，將高于閾值的觀測數(shù)據(jù)提取出來。最后根據(jù)目??標(biāo)運動所具有的幀間高相關(guān)性這一特征，將多個圖像與多組數(shù)據(jù)按照時間維度進??行累積，并進行單幀檢測，對每一幀得到的結(jié)果都通過相應(yīng)的門限進行判決，對??各個路徑進行甄別篩選

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2900108