由于隱身技術(shù)不斷提高,軍事目標(biāo)的雷達(dá)截面積變得越來越小,雷達(dá)接收到的回波信號(hào)強(qiáng)度越來越微弱,對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤變得越來越困難;在外界干擾很嚴(yán)重的復(fù)雜環(huán)境下,目標(biāo)的回波信號(hào)強(qiáng)度容易淹沒在噪聲中,也給檢測(cè)與跟蹤帶來很大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的檢測(cè)后跟蹤（TAD）方法在上述低信噪比情形之下,難以有效發(fā)現(xiàn)跟蹤目標(biāo),而檢測(cè)前跟蹤（TBD）通過多幀累積回波微弱信息,可以有效地檢測(cè)跟蹤弱小目標(biāo)。本文針對(duì)弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤問題,進(jìn)行了如下研究:1.通過算法流程圖,清晰明了地分析比較了檢測(cè)后跟蹤（TAD）和檢測(cè)前跟蹤（TBD）算法的特點(diǎn)和差異,得出TBD在對(duì)弱小目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的情況下優(yōu)于TAD的結(jié)論。2.詳盡論述了基本粒子濾波的原理,得知重采樣和重要性函數(shù)是影響粒子濾波性能的癥結(jié)所在。分析比較了Salmond提出的標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波檢測(cè)前跟蹤算法（SPF-TBD）和Rutten提出的粒子濾波檢測(cè)前跟蹤算法（Rutten PF-TBD,RPF-TBD）的原理與性能,最終決定后者為本文采用的TBD方法。3.分析了免重采樣、以高斯分布加權(quán)和近似后驗(yàn)分布的高斯和粒子濾波（GSPF）的原理和特點(diǎn),將GSPF與RPF-TBD結(jié)合,提出... 

【文章來源】：江蘇科技大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

TAD流程

江蘇科技大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文限檢測(cè)為信號(hào)處理階段，門限檢測(cè)后的值進(jìn)行比較，小于閾值的量測(cè)值丟掉，會(huì)變小，這有利于計(jì)算。在高信噪比（情況下，會(huì)因?yàn)闇y(cè)量值小于閾值，直接丟失，產(chǎn)生漏報(bào)。BD）和 TAD 的根本區(qū)別就在于 TBD 將檢測(cè) 為 TBD 的流程圖。

各算法的參數(shù)設(shè)置如下：粒子總數(shù)為 N ，連續(xù)粒子數(shù)為0.90N ，粒子出生概率0.10birthp ，粒子死亡概率 0.10deathp 。仿真實(shí)驗(yàn)一：比較各種算法在不同的 SNR 下的檢測(cè)和跟蹤性能。粒子的數(shù)量設(shè)置為 5000，SNR 為 3dB、6dB、9dB 和 12dB，目標(biāo)檢測(cè)概率仿真結(jié)果如下圖所示：(a) SNR=3dB (b)SNR=6dB

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種簡(jiǎn)化的擬蒙特卡洛-高斯粒子濾波算法[J]. 高國(guó)棟,林明.  電訊技術(shù). 2017(04)
[2]基于裂變繁殖粒子濾波的檢測(cè)前跟蹤算法[J]. 樊玲.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2011(09)
[3]用于純方位跟蹤的簡(jiǎn)化粒子濾波算法及其硬件實(shí)現(xiàn)[J]. 洪少華,史治國(guó),陳抗生.  電子與信息學(xué)報(bào). 2009(01)
[4]粒子濾波用于硬件實(shí)現(xiàn)的改進(jìn)算法研究[J]. 余純,張三同.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2008(19)
[5]基于多模粒子濾波的機(jī)動(dòng)弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤[J]. 龔亞信,楊宏文,胡衛(wèi)東,郁文賢.  電子與信息學(xué)報(bào). 2008(04)
[6]基于粒子濾波的弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法[J]. 龔亞信,楊宏文,胡衛(wèi)東,郁文賢.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2007(12)
[7]基于輔助粒子濾波的紅外小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法[J]. 胡洪濤,敬忠良,胡士強(qiáng).  控制與決策. 2005(11)

博士論文
[1]基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法與硬件實(shí)現(xiàn)研究[D]. 洪少華.浙江大學(xué) 2010
[2]紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 武斌.西安電子科技大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于粒子濾波的雷達(dá)弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法研究[D]. 高國(guó)棟.江蘇科技大學(xué) 2017
[2]基于粒子濾波的檢測(cè)前跟蹤算法研究及在GPU平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)[D]. 蘇金洲.電子科技大學(xué) 2013
[3]基于粒子濾波的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法的DSP實(shí)現(xiàn)[D]. 楊洋.哈爾濱工程大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3259331