對于雷達(dá)弱目標(biāo)的檢測以及跟蹤一直以來都是一項(xiàng)重要課題,傳統(tǒng)檢測后跟蹤（DBT）技術(shù)在低信噪比的復(fù)雜環(huán)境下不能可靠檢測到目標(biāo),而檢測前跟蹤（TBD）技術(shù)可以在強(qiáng)雜波、強(qiáng)干擾、低信噪比下采取多次掃描方式積累提高信噪比,從而提升對雷達(dá)弱目標(biāo)的檢測以及跟蹤性能。本文結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)理論,對于雷達(dá)弱小目標(biāo)下的粒子濾波TBD方面開展了研究分析,主要研究內(nèi)容如下:1.對于基本的雷達(dá)目標(biāo)檢測以及跟蹤技術(shù),通過分析研究了傳統(tǒng)的DBT技術(shù)和當(dāng)下發(fā)展迅速的TBD技術(shù),進(jìn)而總結(jié)了兩種技術(shù)的優(yōu)劣。2.從非線性濾波理論的基礎(chǔ)概念出發(fā),重點(diǎn)介紹了基本粒子濾波算法（PF）的基本原理和算法流程。通過一個(gè)經(jīng)典的系統(tǒng)模型,運(yùn)用幾種方法,如擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）和粒子濾波（PF）,進(jìn)行了仿真對比,得出結(jié)論,PF方法對于非線性系統(tǒng)具有更優(yōu)的估計(jì)效果,且在同等條件下,增加PF算法當(dāng)中運(yùn)用到的粒子數(shù)目能夠提升非線性系統(tǒng)下的跟蹤效果。3.首先介紹基于PF的TBD算法,描述了TBD的雷達(dá)信號處理一般流程;其次采用以二維平面內(nèi)的單目標(biāo)勻速直線運(yùn)動(dòng)為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型,針對TBD技術(shù)在雷達(dá)應(yīng)用中建立對應(yīng)的TBD處理模型... 

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的內(nèi)容與安排
第二章 貝葉斯框架下的濾波方法
    2.1 引言
    2.2 幾種傳統(tǒng)濾波方法
        2.2.1 貝葉斯估計(jì)理論
        2.2.2 傳統(tǒng)卡爾曼濾波
        2.2.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）
        2.2.4 無跡卡爾曼濾波（UKF）
    2.3 粒子濾波簡介
        2.3.1 粒子濾波算法基本原理
        2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法描述
        2.3.3 基于粒子濾波算法的改進(jìn)形式
    2.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 二維平面內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的粒子濾波檢測前跟蹤
    3.1 引言
    3.2 基于粒子濾波的TBD算法描述
        3.2.1 貝葉斯檢測前跟蹤描述
        3.2.2 粒子濾波的TBD算法
        3.2.3 TBD的信號處理流程
    3.3 基于點(diǎn)擴(kuò)散的TBD建模
        3.3.1 運(yùn)動(dòng)模型
        3.3.2 量測模型
        3.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.4 基于距離-多普勒的TBD建模
        3.4.1 運(yùn)動(dòng)模型
        3.4.2 量測模型
        3.4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.5 改進(jìn)粒子濾波的檢測前跟蹤算法
        3.5.1 改進(jìn)的PF-TBD算法
        3.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 TBD技術(shù)在某雷達(dá)中的應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 傳統(tǒng)檢測方法
    4.3 基于粒子濾波的TBD
    4.4 實(shí)測數(shù)據(jù)預(yù)處理及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)一
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)二
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)三
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    1.1 總結(jié)
    1.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于QIPF的弱目標(biāo)檢測前跟蹤算法[J]. 郭云飛,張峰.  火力與指揮控制. 2016(10)
[2]輔助粒子濾波實(shí)現(xiàn)天波超視距雷達(dá)弱目標(biāo)似然比檢測[J]. 盧錦,蘇洪濤,水鵬朗,周忠根.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(08)
[3]2010年隱身與反隱身技術(shù)發(fā)展情況[J]. 趙培聰.  現(xiàn)代雷達(dá). 2011(04)
[4]基于改進(jìn)粒子濾波的微弱目標(biāo)檢測前跟蹤算法[J]. 吳孫勇,廖桂生,楊志偉,李彩彩.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2010(09)
[5]粒子濾波連續(xù)幀圖像中弱目標(biāo)檢測前跟蹤的機(jī)理研究[J]. 龔亞信,楊宏文,胡衛(wèi)東,郁文賢.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2010(02)
[6]基于輔助粒子濾波的紅外小目標(biāo)檢測前跟蹤算法[J]. 胡洪濤,敬忠良,胡士強(qiáng).  控制與決策. 2005(11)
[7]粒子濾波算法綜述[J]. 胡士強(qiáng),敬忠良.  控制與決策. 2005(04)
[8]一種低信噪比條件下的紅外圖像序列小目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測算法[J]. 孫廣富,陳華明,盧煥章.  信號處理. 2003(06)
[9]高斯-厄米特粒子濾波器[J]. 袁澤劍,鄭南寧,賈新春.  電子學(xué)報(bào). 2003(07)

博士論文
[1]雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測和跟蹤方法研究[D]. 吳兆平.西安電子科技大學(xué) 2012
[2]基于粒子濾波的弱目標(biāo)檢測前跟蹤算法研究[D]. 龔亞信.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009

碩士論文
[1]粒子濾波目標(biāo)跟蹤及TBD算法研究[D]. 蘇洲陽.電子科技大學(xué) 2015
[2]基于粒子濾波的檢測前跟蹤算法研究[D]. 賈佳蔚.電子科技大學(xué) 2015
[3]基于粒子濾波的雷達(dá)弱目標(biāo)TBD算法研究[D]. 楊瑞興.西安電子科技大學(xué) 2013
[4]強(qiáng)雜波下微弱目標(biāo)檢測技術(shù)研究[D]. 郭少南.電子科技大學(xué) 2009



本文編號：3671933