本文關(guān)鍵詞：基于多站時(shí)差的被動(dòng)多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤

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【摘要】：在現(xiàn)今復(fù)雜的電子戰(zhàn)環(huán)境下主動(dòng)探測(cè)面臨對(duì)方電子干擾和反輻射武器等威脅,被動(dòng)探測(cè)的地位日益重要。本文采用輻射源被動(dòng)多站的時(shí)差的探測(cè)技術(shù)作為研究的對(duì)象。電子技術(shù)的發(fā)展及需求的推動(dòng),對(duì)低信噪比下微弱目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤問題越來越受到關(guān)注。在這種環(huán)境下,傳統(tǒng)的檢測(cè)后跟蹤(Detect-Before-Track,DBT)方法遇到極大困難。檢測(cè)前跟蹤算法(Track-Before-Detect,TBD)不對(duì)每幀觀測(cè)數(shù)據(jù)設(shè)定門限,而是直接利用原始觀測(cè),進(jìn)行多幀信息的積累后完成目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤,可有效提高檢測(cè)性能。本文圍繞被動(dòng)多站時(shí)差(TDOA)下的單目標(biāo)和多目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法進(jìn)行研究,主要的研究?jī)?nèi)容如下:首先,介紹了基于貝葉斯理論的粒子濾波器(Particle Filter,PF)原理,建立紅外傳感器和雷達(dá)傳感器兩種常用的TBD模型。并在此基礎(chǔ)上給出了基于目標(biāo)存在變量和基于未歸一化權(quán)值的粒子濾波TBD(PF-TBD)算法。本文在被動(dòng)多站場(chǎng)景下,建立了時(shí)差觀測(cè)下的TBD模型,并基于未歸一化權(quán)值的粒子TBD算法開展研究。其次,基于粒子濾波的TBD算法計(jì)算量大實(shí)時(shí)性差的問題,提出了一種基于BOX粒子濾波的單目標(biāo)TBD(BPF-TBD)算法。BOX粒子基于區(qū)間分析理論,用BOX粒子替代傳統(tǒng)的點(diǎn)粒子,可在保證檢測(cè)和跟蹤性能的基礎(chǔ)上,減小粒子數(shù)目,提高運(yùn)算速度。通過仿真對(duì)比,驗(yàn)證了所提出BPF-TBD算法的有效性。最后,針對(duì)多目標(biāo)多伯努利TBD算法的粒子濾波實(shí)現(xiàn)計(jì)算量大的問題,提出了引入BOX粒子濾波的多目標(biāo)多伯努利TBD(MeMBer-TBD)改進(jìn)算法。該方法在解決多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)復(fù)雜度高等問題的同時(shí),對(duì)低信噪比下的多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,重點(diǎn)是減小了粒子數(shù)目,提高了算法的運(yùn)算效率。仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析和驗(yàn)證了所提出的基于BOX粒子濾波的多伯努利TBD算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：E933;TN713

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