【摘要】：檢測前跟蹤(TBD)技術區(qū)別于傳統的雷達目標檢測跟蹤的處理流程,通過對多個相參積累周期的回波數據進行積累,可以實現更高的跟蹤精度,同時還能對低信噪比的微弱目標進行探測。在眾多的TBD實現方法中,基于粒子濾波的TBD(PF-TBD)技術可以應用在時變系統為非線性非高斯的情況,適用范圍更廣。對于超視距雷達(OTHR)觀測的目標而言,常常因為干擾、噪聲和雜波的影響呈現弱目標的特征,因此研究基于粒子濾波的檢測前跟蹤技術十分有意義。本文具體研究內容如下:研究了基于貝葉斯估計理論的粒子濾波算法原理和實現過程,對比分析標準的PF-TBD(SPF-TBD)與優(yōu)效的PF-TBD(EPF-TBD)這兩種經典的PF-TBD算法,并在不同信噪比的情形下進行仿真。針對機動目標的檢測前跟蹤問題,研究了基于多模型的PF-TBD算法,將機動目標的運動情況概括為幾種比較典型的運動模型,另外在目標狀態(tài)向量中增加了新的運動模型變量,實現對機動目標的檢測跟蹤。建立了與實際系統相匹配的OTHR回波模型,為了解決制約PF-TBD算法性能的粒子退化問題,在EPF-TBD的粒子采樣過程中添加粒子群優(yōu)化(PSO)步驟。利用PSO算法中隨機部分可以使粒子保持多樣性,另外通過增加PSO步驟,粒子可以向似然函數大的區(qū)域移動。在OTHR回波模型下,設立相應的目標狀態(tài)模型和觀測模型,比較了EPF-TBD和PSO-EPF-TBD兩種算法的性能。在OTHR信號回波模型下,分別研究了兩種雜波環(huán)境下的PF-TBD算法。首先利用零記憶非線性變化法(ZMNL)生成韋布爾(Weibull)雜波序列,在Weibull雜波環(huán)境下,推導了修改后的似然函數和粒子權重,與原始的SPF-TBD進行對比,證明了新算法的可行性和有效性;利用球不變隨機過程法(SIRP)生成K分布雜波序列,研究了在包含K分布雜波的觀測背景下的PF-TBD實現方法,仿真結果表明算法性能得到改善。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN958.93
【圖文】：

圖 1-1 天波超視距雷達工作原理，雷達對目標的探測處理過程劃分為兩個子系檢測技術(Detect Before Track, DBT)。首先雷達 A/D 轉換，波束形成、脈沖壓縮、多普勒處

圖 4-4 相關非高斯序列的外生模型負的實平穩(wěn)序列， y ( k )為零均值的復高斯序列，兩者 ( k )可以看作是復高斯白噪聲序列 w ( k )經過一個線性濾響應與 y ( k )的相關函數有關。的主要特點是根據調制的序列 s ( k )的一階 PDF 來控制

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

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相關博士學位論文 前1條

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本文編號：2720451