弱小目標(biāo)等低可觀測(cè)目標(biāo)反射的雷達(dá)回波信號(hào)大幅減弱,目標(biāo)的背景環(huán)境日益復(fù)雜,目標(biāo)機(jī)動(dòng)性也增加了雷達(dá)探測(cè)的困難性,容易造成目標(biāo)丟失。因此,目標(biāo)的多樣化和環(huán)境的復(fù)雜化,對(duì)現(xiàn)代雷達(dá)的探測(cè)能力與航跡處理提出了更高的要求。隨著雷達(dá)技術(shù)的迅速發(fā)展,弱目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤也受到了更為廣泛的關(guān)注。與傳統(tǒng)的先檢測(cè)后跟蹤方法相比,檢測(cè)前跟蹤技術(shù)更加高效,成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。TBD技術(shù)可以大大減少虛假航跡,提高微弱目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤性能。本文的主要工作有:（1）對(duì)先檢測(cè)后跟蹤與檢測(cè)前跟蹤算法這兩種對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤方法進(jìn)行了比較與分析,討論了基于三維匹配濾波方法、基于投影變換的方法、基于多級(jí)假設(shè)檢驗(yàn)的方法、基于高階相關(guān)的方法、基于粒子濾波的方法以及基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法等六種方法的異同點(diǎn)。（2）重點(diǎn)研究和分析了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的檢測(cè)前跟蹤算法,搭建了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型及量測(cè)模型,探討了 DP-TBD狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和值函數(shù)的選取等。分析了 DP-TBD算法的流程,推導(dǎo)了評(píng)價(jià)指標(biāo)和性能指標(biāo)。對(duì)不同幀數(shù)和不同SNR的情況下值函數(shù)的積累進(jìn)行了仿真分析和對(duì)比。（3）討論了傳統(tǒng)的基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的檢測(cè)前跟蹤算法具有的局限性,為改... 

【文章來源】：中國(guó)電子科技集團(tuán)公司電子科學(xué)研究院北京市

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１雷達(dá)的工作流程??２．１．２雷達(dá)目標(biāo)的跟蹤??

從圖２．２中可以看出，實(shí)心圓點(diǎn)呈直線運(yùn)動(dòng)，而空心圓圈的排列是雜亂無章??，沒有表現(xiàn)出明顯的運(yùn)動(dòng)軌跡。這表明，目標(biāo)在連續(xù)的多幀時(shí)間內(nèi)，其運(yùn)動(dòng)是??規(guī)律的、連續(xù)的，不會(huì)發(fā)生隨機(jī)出現(xiàn)、突然消失的情況，符合一定的物理學(xué)運(yùn)??規(guī)律；而噪聲是隨機(jī)產(chǎn)生的，沒有明顯的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。這也就表明了與處理單幀??據(jù)相比較而言，通過聯(lián)合對(duì)多幀回波數(shù)據(jù)一并進(jìn)行處理，充分利用目標(biāo)回波與??聲的差異性，能更好地根據(jù)它們數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的不同來辨別和區(qū)分目標(biāo)與雜波，從??進(jìn)行更為高效的目標(biāo)跟蹤。在２．２節(jié)中提到的高階相關(guān)方法的檢測(cè)前跟蹤算法，??主要利用了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)相對(duì)于噪聲而言符合物理運(yùn)動(dòng)規(guī)律的現(xiàn)象，來構(gòu)造高階相??方法的基本算法。??２?ＤＢＴ與ＴＢＤ技術(shù)分析??２．１先檢測(cè)后跟蹤算法??在傳統(tǒng)的對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤的過程中，一般采用先檢測(cè)后跟蹤??

?目標(biāo)航跡，從而實(shí)現(xiàn)ＤＢＴ算法。ＤＢＴ算法的數(shù)據(jù)處理流程有四個(gè)部分組成，如??圖２．３所示。?????！門限檢測(cè)?１軌跡跟蹤???雷達(dá)單巾貞?雜Ｖ皮嗅尸１?口?士Ｔ６上、六??數(shù)捤?１抑制?１點(diǎn)趣?１目標(biāo)—??圖２．３先檢測(cè)后跟蹤算法處理流程??由圖２．３可以看出，傳統(tǒng)的先檢測(cè)后跟蹤的算法的具體流程是：由傳感器采??集到相關(guān)目標(biāo)的觀測(cè)圖像數(shù)據(jù)，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理工作。這些工作??被稱為預(yù)處理操作，通過預(yù)處理操作能夠過濾噪聲和衰減雜波。之后通過一定標(biāo)??準(zhǔn)（這些標(biāo)準(zhǔn)包括：最佳貝葉斯判決、奈曼－皮爾遜準(zhǔn)則、最小或最大判決等），??判定回波數(shù)據(jù)是否符合目標(biāo)期望，將高于閾值的觀測(cè)數(shù)據(jù)提取出來。最后根據(jù)目??標(biāo)運(yùn)動(dòng)所具有的幀間高相關(guān)性這一特征，將多個(gè)圖像與多組數(shù)據(jù)按照時(shí)間維度進(jìn)??行累積，并進(jìn)行單幀檢測(cè)，對(duì)每一幀得到的結(jié)果都通過相應(yīng)的門限進(jìn)行判決，對(duì)??各個(gè)路徑進(jìn)行甄別篩選

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2900108