基于雷達(dá)輔助知識的微弱目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著雷達(dá)探測目標(biāo)的多樣化和監(jiān)測環(huán)境的日益復(fù)雜化，現(xiàn)有雷達(dá)對低空、隱身目標(biāo)等微弱目標(biāo)的跟蹤性能不能滿足工程應(yīng)用需求。通過充分挖掘各種目標(biāo)和環(huán)境的先驗知識，基于雷達(dá)輔助知識的跟蹤算法能夠獲得更多信息來提高目標(biāo)和雜波的區(qū)分度，并采取相應(yīng)策略來改善復(fù)雜環(huán)境下微弱目標(biāo)的跟蹤性能。這項技術(shù)已是國內(nèi)外目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究熱點。
　　針對以上問題，本論文主要研究現(xiàn)有幅度知識輔助跟蹤的優(yōu)化算法、基于雷達(dá)極化知識的跟蹤算法以及地理信息系統(tǒng)輔助跟蹤算法和

2、滿足工程應(yīng)用的雷達(dá)雜波庫輔助的檢測跟蹤算法。本文具體內(nèi)容如下：
　　1.針對現(xiàn)有基于雷達(dá)幅度知識的跟蹤算法在抑制虛假航跡性能上的不足，研究了基于雷達(dá)幅度知識的修正跟蹤算法，并分析了其跟蹤不同起伏目標(biāo)和不同雜波背景下的性能。該算法利用幅度知識嚴(yán)格了航跡管理準(zhǔn)則，優(yōu)化了原有算法抑制虛假航跡的性能。
　　2.針對極化雷達(dá)系統(tǒng)中極化知識在跟蹤領(lǐng)域研究甚少的問題，提出了基于雷達(dá)極化知識的跟蹤算法，其有效改善微弱目標(biāo)的跟蹤精度；在此基礎(chǔ)

3、上，結(jié)合第二章的修正跟蹤算法思想，提出了修正的極化知識輔助跟蹤算法，改善了抑制虛假航跡的性能。
　　3.針對復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)跟蹤回波中存在大量雜波嚴(yán)重影響跟蹤性能的問題，研究了地理信息系統(tǒng)輔助跟蹤算法，其能夠調(diào)用監(jiān)測環(huán)境的雜波分類先驗信息，從而調(diào)整航跡處理的相關(guān)策略，其有效改善了復(fù)雜環(huán)境下抑制虛假航跡的性能。
　　4.針對復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)跟蹤抑制虛假航跡性能不能滿足工程應(yīng)用的問題，提出了系統(tǒng)性的實踐方案即基于雷達(dá)雜波庫的檢測跟蹤