基于聲圖像的弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測跟蹤交互算法研究.pdf

1、要實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤,常規(guī)先要完成對(duì)目標(biāo)的檢測,再對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。但是在水下強(qiáng)噪聲雜波干擾背景下,弱小目標(biāo)由于接收到的回波信噪比低，分辨單元數(shù)較少，對(duì)接收的聲圖像進(jìn)行恒虛警（CFAR）檢測時(shí)，檢測概率會(huì)急劇降低、虛警目標(biāo)增多，在降低系統(tǒng)的檢測效率的同時(shí)，也會(huì)影響目標(biāo)的跟蹤效果。因此本文主要對(duì)動(dòng)目標(biāo)檢測跟蹤交互算法進(jìn)行研究，意在提高目標(biāo)檢測效率、進(jìn)而改善目標(biāo)跟蹤性能，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。
　　首先，本文對(duì)基于聲圖像的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行研

2、究。利用FFT波束形成、契比雪夫幅度加權(quán)、近場聚焦建立聲圖像，利用扇形變換可以對(duì)聲圖像進(jìn)行坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。采用CFAR圖像域檢測算法對(duì)單幀聲圖像進(jìn)行檢測，分析保護(hù)窗大小、虛警概率對(duì)CFAR檢測影響，對(duì)不同信噪比下的聲圖像進(jìn)行檢測。隨著信噪比的降低，目標(biāo)的檢測效果越來越差，為了改善檢測效果，建立一種基于CFAR-Hough變換的多幀積累聲圖像的動(dòng)目標(biāo)檢測算法。該算法在低信噪比下雖然能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)目標(biāo)的良好檢測，但Hough變換的參數(shù)需要在不同信

3、噪比下進(jìn)行重新設(shè)定，因此算法存在一定的局限性。
　　其次，對(duì)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法與數(shù)據(jù)互聯(lián)算法進(jìn)行研究。利用卡爾曼濾波對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，通過航跡波門、貝葉斯數(shù)據(jù)互聯(lián)方法確定點(diǎn)跡與點(diǎn)跡、點(diǎn)跡與航跡間的正確互聯(lián)關(guān)系，仿真分析量測初始誤差、雜波密度、波門大小、目標(biāo)檢測概率對(duì)最近鄰域標(biāo)準(zhǔn)濾波器、概率最近鄰域法、概率數(shù)據(jù)互聯(lián)方法跟蹤性能的影響。仿真發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)檢測概率影響著系統(tǒng)的跟蹤效果，如果能有效提高目標(biāo)的檢測概率，那么目標(biāo)的跟蹤精度也會(huì)得到一定幅