發(fā)布時(shí)間：2017-05-25 07:06

  本文關(guān)鍵詞：基于波形捷變的粒子濾波檢測前跟蹤技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：二十一世紀(jì)的今天,雷達(dá)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事與民用領(lǐng)域。然而雷達(dá)對于隱身目標(biāo)、強(qiáng)雜波中目標(biāo)等弱目標(biāo)的探測仍然存在很多問題�；诹Ｗ訛V波的檢測前跟蹤(PF-TBD)技術(shù)能夠有效提升雷達(dá)對弱目標(biāo)的探測能力,但是由于PF-TBD只是從數(shù)據(jù)處理的方式上尋求最優(yōu)的效果,而目標(biāo)的跟蹤精度不僅與數(shù)據(jù)的處理方式相關(guān),也受信息的處理方式的影響,例如發(fā)射信號的波形及其參數(shù)的選擇等。因此把信號處理和數(shù)據(jù)處理相結(jié)合是當(dāng)前提高目標(biāo)跟蹤精度的研究方向之一。雷達(dá)波形捷變技術(shù)就是通過控制發(fā)射信號的波形或其參數(shù),使雷達(dá)可以從環(huán)境中不斷地學(xué)習(xí),從而形成一個閉環(huán)的反饋系統(tǒng),以提升雷達(dá)各項(xiàng)性能,如減小跟蹤誤差,提高檢測概率與識別精度等。本文針對弱目標(biāo)的檢測與跟蹤問題,研究了基于波形捷變的弱目標(biāo)跟蹤技術(shù),主要內(nèi)容有:1、用符合雷達(dá)真實(shí)功能的灰度圖對雷達(dá)觀測進(jìn)行TBD建模,并且通過仿真分析了TBD模型下的單幀觀測數(shù)據(jù),然后分別研究了SIR-TBD與ESIR-TBD算法,并同時(shí)對兩種粒子濾波TBD算法進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證對比了兩種算法性能。2、針對PF-TBD技術(shù)單純地從數(shù)據(jù)處理方式上尋求最優(yōu)效果以致雷達(dá)性能提升有限的問題,在PF-TBD的基礎(chǔ)上研究了一種雷達(dá)發(fā)射波形捷變設(shè)計(jì)方法。該方法以發(fā)射信號的模糊函數(shù)為橋梁,基于克拉美羅下界(CRLB)的評價(jià)準(zhǔn)則,建立起目標(biāo)跟蹤精度與發(fā)射波形參數(shù)間的關(guān)系,從而得出波形選擇準(zhǔn)則函數(shù)。最后利用PF-TBD方法,通過最小化預(yù)測的下一時(shí)刻的均方誤差(MSE)以實(shí)現(xiàn)發(fā)射波形的自適應(yīng)設(shè)計(jì),使得雷達(dá)檢測與跟蹤性能顯著提升。3、由于實(shí)際的雷達(dá)量測中常含有大量雜波,研究了一種雜波環(huán)境下的波形捷變目標(biāo)跟蹤算法。首先建立了目標(biāo)在二維平面內(nèi)的運(yùn)動模型、非線性的量測模型和雜波模型,然后將粒子濾波算法與概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法相結(jié)合進(jìn)行雜波環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤,最后基于無跡變換和量測噪聲協(xié)方差的克拉美羅下界,通過最小化代價(jià)函數(shù)選擇最優(yōu)的發(fā)射波形參數(shù)以提高目標(biāo)跟蹤精度。4、當(dāng)以目標(biāo)存在概率作為檢測統(tǒng)計(jì)量時(shí),無法直觀反映出當(dāng)系統(tǒng)處于某一信噪比下算法檢測能力的具體大小,同時(shí),目標(biāo)位置均方根誤差(MSE)僅僅是對每一時(shí)刻目標(biāo)位置誤差的評價(jià),而當(dāng)目標(biāo)未被成功檢測到時(shí),MSE是沒有意義的。針對以上問題,提出了一種檢測跟蹤聯(lián)合一體化設(shè)計(jì)的性能評估指標(biāo)和相應(yīng)的評估方法,并從目標(biāo)和航跡檢測性能兩個方面對文中算法性能進(jìn)行評估和比較。
【關(guān)鍵詞】：粒子濾波 檢測前跟蹤 模糊函數(shù) 波形捷變 雜波 性能評估
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN953
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 粒子濾波TBD算法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 波形捷變設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要工作及內(nèi)容安排14-16
• 第二章 粒子濾波檢測前跟蹤算法16-36
• 2.1 貝葉斯濾波理論16-17
• 2.2 粒子濾波理論17-23
• 2.2.1 重要性采樣17-18
• 2.2.2 貫序重要性采樣算法18-20
• 2.2.3 退化現(xiàn)象與重采樣20-21
• 2.2.4 采樣重要性重采樣（SIR）算法21-23
• 2.3 粒子濾波檢測前跟蹤（PF-TBD）算法23-34
• 2.3.1 系統(tǒng)模型23-25
• 2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)的SIR-TBD算法25-28
• 2.3.3 優(yōu)效的ESIR-TBD算法28-31
• 2.3.4 仿真及分析31-34
• 2.4 本章小結(jié)34-36
• 第三章 基于PF-TBD的波形捷變技術(shù)研究36-53
• 3.1 量測噪聲協(xié)方差的CRLB36-43
• 3.1.1 雷達(dá)發(fā)射信號36-39
• 3.1.2 回波信號模型39-40
• 3.1.3 量測噪聲協(xié)方差的CRLB40-41
• 3.1.4 典型信號分析41-43
• 3.2 基于PF-TBD的波形捷變設(shè)計(jì)43-48
• 3.2.1 序列蒙特卡羅跟蹤44-45
• 3.2.2 最優(yōu)波形選擇45-48
• 3.3 仿真及分析48-52
• 3.4 本章小結(jié)52-53
• 第四章 雜波環(huán)境下的波形捷變技術(shù)研究53-63
• 4.1 系統(tǒng)模型53-56
• 4.1.1 目標(biāo)運(yùn)動模型53-54
• 4.1.2 量測模型54
• 4.1.3 雜波模型54-56
• 4.2 目標(biāo)跟蹤56
• 4.3 最優(yōu)波形選擇56-58
• 4.4 仿真及分析58-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 第五章 檢測-跟蹤系統(tǒng)性能評估63-72
• 5.1 性能評估指標(biāo)63-64
• 5.2 性能評估方法64-65
• 5.3 仿真及分析65-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-73
• 6.1 全文總結(jié)72
• 6.2 工作設(shè)想與展望72-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-79
• 攻碩期間取得的研究成果79-80

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：392982