基于檢測前跟蹤技術(shù)的多目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、復(fù)雜環(huán)境中的微弱目標(biāo)（如隱身飛機(jī)、被地/海/城市雜波淹沒的目標(biāo)等）探測問題是現(xiàn)代雷達(dá)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)的先檢測后跟蹤（DBT）技術(shù)相比，檢測前跟蹤（TBD）技術(shù)是一種新興的先進(jìn)信號處理技術(shù)，它通過多幀回波數(shù)據(jù)積累和聯(lián)合處理，可以顯著提高雷達(dá)的微弱目標(biāo)檢測跟蹤性能，是國際雷達(dá)界研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。TBD作為一項正在發(fā)展中的新技術(shù)，還需要解決一些新的技術(shù)問題，例如，多目標(biāo)跟蹤維數(shù)災(zāi)難、臨近目標(biāo)相互干擾等，以及處理難度增加和運(yùn)算量增大帶來的新

2、問題。
　　本論文針對上述問題，研究了基于 TBD技術(shù)的多目標(biāo)跟蹤算法，以及 TBD技術(shù)在警戒雷達(dá)中的工程應(yīng)用。本論文的主要工作和貢獻(xiàn)如下：
　　1．在貝葉斯估計理論框架下給出了多目標(biāo)跟蹤問題的數(shù)學(xué)模型。利用該模型可以將傳統(tǒng)的 DBT技術(shù)和 TBD技術(shù)統(tǒng)一在同一框架下，為多目標(biāo)跟蹤算法研究奠定了理論基礎(chǔ)。
　　2．提出了新的動態(tài)規(guī)劃（DP）的多目標(biāo)TBD算法，較好地解決了多目標(biāo)跟蹤中的維數(shù)災(zāi)難、臨近目標(biāo)相互干擾等問題，

3、比最新的 SP-STC-VTA算法虛警率更低、檢測性能更高。
　　3．提出了基于獨(dú)立分區(qū)交叉采樣（IJOID）和雙層采樣結(jié)構(gòu)的粒子濾波多目標(biāo)跟蹤算法，能夠適應(yīng)目標(biāo)數(shù)未知和時變的情況。該算法的計算效率和檢測性能優(yōu)于現(xiàn)有主流粒子濾波算法，在對多個臨近目標(biāo)跟蹤時性能更穩(wěn)定。
　　4．提出了基于低門限處理的DP-TBD快速算法及其工程應(yīng)用方案，可大幅度降低計算量，適應(yīng)警戒雷達(dá)的實(shí)時性要求。
　　以上提出的TBD算法以及工程實(shí)現(xiàn)