弱小目標等低可觀測目標反射的雷達回波信號大幅減弱,目標的背景環境日益復雜,目標機動性也增加了雷達探測的困難性,容易造成目標丟失。因此,目標的多樣化和環境的復雜化,對現代雷達的探測能力與航跡處理提出了更高的要求。隨著雷達技術的迅速發展,弱目標的檢測與跟蹤也受到了更為廣泛的關注。與傳統的先檢測后跟蹤方法相比,檢測前跟蹤技術更加高效,成為當前研究的熱點。TBD技術可以大大減少虛假航跡,提高微弱目標的檢測和跟蹤性能。本文的主要工作有:（1）對先檢測后跟蹤與檢測前跟蹤算法這兩種對目標的檢測與跟蹤方法進行了比較與分析,討論了基于三維匹配濾波方法、基于投影變換的方法、基于多級假設檢驗的方法、基于高階相關的方法、基于粒子濾波的方法以及基于動態規劃的方法等六種方法的異同點。（2）重點研究和分析了基于動態規劃的檢測前跟蹤算法,搭建了基于動態規劃算法的目標運動模型及量測模型,探討了 DP-TBD狀態轉移模型和值函數的選取等。分析了 DP-TBD算法的流程,推導了評價指標和性能指標。對不同幀數和不同SNR的情況下值函數的積累進行了仿真分析和對比。（3）討論了傳統的基于動態規劃的檢測前跟蹤算法具有的局限性,為改... 

【文章來源】：中國電子科技集團公司電子科學研究院北京市

【文章頁數】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１雷達的工作流程??２．１．２雷達目標的跟蹤??

從圖２．２中可以看出，實心圓點呈直線運動，而空心圓圈的排列是雜亂無章??，沒有表現出明顯的運動軌跡。這表明，目標在連續的多幀時間內，其運動是??規律的、連續的，不會發生隨機出現、突然消失的情況，符合一定的物理學運??規律；而噪聲是隨機產生的，沒有明顯的運動規律。這也就表明了與處理單幀??據相比較而言，通過聯合對多幀回波數據一并進行處理，充分利用目標回波與??聲的差異性，能更好地根據它們數據關聯的不同來辨別和區分目標與雜波，從??進行更為高效的目標跟蹤。在２．２節中提到的高階相關方法的檢測前跟蹤算法，??主要利用了目標運動相對于噪聲而言符合物理運動規律的現象，來構造高階相??方法的基本算法。??２?ＤＢＴ與ＴＢＤ技術分析??２．１先檢測后跟蹤算法??在傳統的對運動目標進行檢測和跟蹤的過程中，一般采用先檢測后跟蹤??

?目標航跡，從而實現ＤＢＴ算法。ＤＢＴ算法的數據處理流程有四個部分組成，如??圖２．３所示。?????！門限檢測?１軌跡跟蹤???雷達單巾貞?雜Ｖ皮嗅尸１?口?士Ｔ６上、六??數捤?１抑制?１點趣?１目標—??圖２．３先檢測后跟蹤算法處理流程??由圖２．３可以看出，傳統的先檢測后跟蹤的算法的具體流程是：由傳感器采??集到相關目標的觀測圖像數據，對接收到的數據進行相應的處理工作。這些工作??被稱為預處理操作，通過預處理操作能夠過濾噪聲和衰減雜波。之后通過一定標??準（這些標準包括：最佳貝葉斯判決、奈曼－皮爾遜準則、最小或最大判決等），??判定回波數據是否符合目標期望，將高于閾值的觀測數據提取出來。最后根據目??標運動所具有的幀間高相關性這一特征，將多個圖像與多組數據按照時間維度進??行累積，并進行單幀檢測，對每一幀得到的結果都通過相應的門限進行判決，對??各個路徑進行甄別篩選

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2900108