本文關(guān)鍵詞：利用多普勒信息的小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究

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【摘要】：隨著隱身技術(shù)的發(fā)展與廣泛應(yīng)用,典型的軍用目標(biāo)如戰(zhàn)斗機(jī)、導(dǎo)航、坦克和巡洋艦等的雷達(dá)散射截面積銳減,它們的雷達(dá)回波信號(hào)很微弱,而且常被隱藏于強(qiáng)雜波和各種支援干擾中,這給雷達(dá)的檢測(cè)和跟蹤性能、雷達(dá)的威力帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。所以,小目標(biāo)檢測(cè)成為了雷達(dá)領(lǐng)域中的一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。然而,傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法很難保證此類回波較弱的小目標(biāo)的可靠性檢測(cè)與跟蹤,因此,很有必要研究新的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤理論及方法,以提高小目標(biāo)的檢測(cè)性能。本文主要圍繞小目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題,重點(diǎn)針對(duì)“航跡起始”和“數(shù)據(jù)互聯(lián)”等關(guān)鍵技術(shù),對(duì)現(xiàn)有的一些主流算法展開(kāi)了系統(tǒng)的研究和討論,并分別針對(duì)其局限性提出了一些改進(jìn)方案。本文所做的主要工作和結(jié)論可總結(jié)如下:首先,對(duì)論文的選題背景、研究意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及經(jīng)典的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了的簡(jiǎn)單介紹,同時(shí)還對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)的主要難點(diǎn)進(jìn)行了分析,并引入了距離凝聚的概念及實(shí)現(xiàn)方法。其次,介紹了幾種常用的航跡起始算法,包括:直觀法、邏輯法、修正的邏輯法以及Hough變換法,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)其航跡起始性能進(jìn)行了分析和比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于修正的邏輯法的航跡起始算法是目前已有的航跡起始算法中綜合性能最好的,而基于Hough變換的航跡起始算法是目前已有的航跡起始算法中性能最差的。針對(duì)上述幾種航跡起始算法的不足,本文將給出一些實(shí)用的改進(jìn)方案,包括:利用多普勒信息對(duì)傳統(tǒng)相關(guān)波門技術(shù)進(jìn)行改進(jìn),并建立距離-多普勒二維相關(guān)波門;將修正的邏輯法與Hough變換法相結(jié)合用于目標(biāo)航跡起始過(guò)程。為了證實(shí)上述改進(jìn)方案的正確性與實(shí)用性,本文通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)算法的性能進(jìn)行了分析和論證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的算法能夠有效降低虛假航跡的起始概率、提高真實(shí)目標(biāo)的檢測(cè)概率,具有比已有航跡起始算法更好的性能,尤其是在密集雜波環(huán)境下。最后,本文介紹了最近鄰域(NN)算法和概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(PDA)算法的基本原理,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)這兩種算法的目標(biāo)跟蹤性能進(jìn)行了分析與比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性能比最近鄰域算法更好,但其計(jì)算量也更大。本文針對(duì)概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法在密集雜波環(huán)境下目標(biāo)跟蹤性能較差,容易錯(cuò)跟或跟丟目標(biāo)的問(wèn)題,對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)的概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法的主要思想是,對(duì)于所有落在相關(guān)波門內(nèi)的點(diǎn)跡,首先利用目標(biāo)的多普勒信息剔除落在相關(guān)波門內(nèi)的虛警點(diǎn),然后利用PDA算法對(duì)波門內(nèi)剩余的量測(cè)作數(shù)據(jù)互聯(lián)處理。本文最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)的算法的性能進(jìn)行了分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的算法具有比傳統(tǒng)的PDA算法更好的目標(biāo)跟蹤性能。
【關(guān)鍵詞】：小目標(biāo)檢測(cè) 多普勒信息 航跡起始 數(shù)據(jù)互聯(lián)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號(hào)對(duì)照表12-14
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表14-17
• 第一章 緒論17-23
• 1.1 論文選題的背景和意義17-18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.2.1 基于TBD方法的小目標(biāo)探測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀18-20
• 1.2.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)研究現(xiàn)狀20
• 1.3 本文的主要內(nèi)容及安排20-23
• 第二章 小目標(biāo)檢測(cè)的理論基礎(chǔ)23-31
• 2.1 經(jīng)典目標(biāo)檢測(cè)理論23-28
• 2.1.1 動(dòng)目標(biāo)顯示技術(shù)（MTI）23-25
• 2.1.2 動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)（MTD）25-27
• 2.1.3 恒虛警率檢測(cè)技術(shù)（CFAR）27-28
• 2.1.4 DBT算法的局限性28
• 2.2 小目標(biāo)檢測(cè)的難點(diǎn)分析28-29
• 2.3 距離凝聚29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 航跡起始算法及其改進(jìn)算法31-47
• 3.1 引言31
• 3.2 航跡起始算法基本原理31-36
• 3.2.1 直觀法31-32
• 3.2.2 邏輯法32-33
• 3.2.3 修正的邏輯法33-34
• 3.2.4 Hough變換法34-36
• 3.3 航跡起始算法的分析比較36-40
• 3.4 改進(jìn)的航跡起始算法40-43
• 3.4.1 距離-多普勒維相關(guān)波門40-42
• 3.4.2 多普勒信息在航跡起始過(guò)程中的應(yīng)用42-43
• 3.5 改進(jìn)算法的性能分析43-45
• 3.6 本章小結(jié)45-47
• 第四章 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法及其改進(jìn)算法47-65
• 4.1 引言47
• 4.2 卡爾曼濾波器47-49
• 4.3 數(shù)據(jù)互聯(lián)算法分析49-56
• 4.3.1 最近鄰域算法49-51
• 4.3.2 概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法（PDA）51-54
• 4.3.3 仿真分析54-56
• 4.4 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法（JPDA）56-59
• 4.5 利用多普勒信息的數(shù)據(jù)互聯(lián)算法59-63
• 4.5.1 改進(jìn)的概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法60
• 4.5.2 性能分析60-63
• 4.6 本章小結(jié)63-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-67
• 5.1 工作總結(jié)65
• 5.2 研究展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-69
• 致謝69-71
• 作者簡(jiǎn)介71-72

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 王敏;李言俊;張科;;基于多普勒信息的UKF目標(biāo)跟蹤算法[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年10期

2 許世軍;羅迎;陳天平;;低信噪比條件下雷達(dá)目標(biāo)微多普勒信息提取[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2010年03期

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6 ;[J];;年期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 趙雪玉;利用多普勒信息的小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：761887