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检测前跟踪(TBD)技术是一种有效实现检测跟踪的信号处理技术,其通过对连续多帧的目标信号能量有效积累,可以提高对低信噪比目标的检测跟踪能力,目前是国际上的研究热点。动态规划是实现TBD的一种有效方法,具有对目标机动性造成的速度失配有一定的容许能力、算法的复杂度与积累的帧数是线性关系等优点。本文主要研究低重频雷达的动态规划TBD技术,该研究需要解决一些新的技术问题,例如:低重频雷达的测速模糊问题;动态规划TBD算法的检测结果不同于传统雷达检测、跟踪结果,需要对其进一步处理;动态规划TBD算法是一种离散状态空间算法,其估计精度受到量化单元尺寸的限制。针对以上问题,本论文的主要研究工作如下:1.分别针对单目标和多目标场景,研究了动态规划实现TBD的基本理论。针对低信噪比目标难于检测和低重频雷达存在的速度模糊问题,研究了单目标场景下的低重频雷达动态规划TBD算法。2.分析了低重频雷达实现多目标TBD的难点,提出了一种计算优效的低重频雷达多目标动态规划TBD算法。该算法可以在多目标场景中解测速模糊,对目标的真实状态和场景中的目标数进行有效估计。3.针对动态规划TBD不能得到目标的完整航迹并且其估计精度受量化单元尺寸限制等问题,在测量模型的线性高斯假设下,提出了一种TBD点迹序列的迭代滤波算法。该算法可以实现对目标完整航迹的跟踪,提高跟踪精度。4.针对线性高斯假设的模型对TBD检测结果描述不准确的问题,提出了一种更适用于描述动态规划TBD检测点迹序列的非线性、非高斯测量模型。结合该模型,提出了一种基于粒子滤波的TBD点迹序列跟踪算法,相比上面提到的线性高斯假设下的迭代滤波算法,该算法具有更高的估计精度,而且该算法的估计精度受量化尺寸的影响更小。以上提出的算法均通过仿真实验验证,证明了算法的有效性。