雷达检测与跟踪方法研究

论文摘要

检测和跟踪是大多数雷达都必须具备的基本功能,本论文主要围绕这两个部分展开。雷达在目标检测之前需利用预处理技术来抑制不想要的回波。常用的预处理技术有:匹配滤波、运动目标显示(MTI)滤波和相参积累等。预处理之后,再利用恒虚警(CFAR)技术完成在恒定虚警率条件下对运动目标的检测。目标跟踪通过对点迹的处理来获取目标状态(如位置和速度等)的估计。首先对落入目标有效区域内的量测进行数据关联,然后再进行状态估计,最后完成对目标状态的更新。状态估计由卡尔曼滤波完成,而数据关联在跟踪杂波中的单目标时由概率数据关联(PDA)方法解决、在跟踪杂波中的多目标时由联合概率数据关联(JPDA)方法解决。JPDA算法的关键是关联概率的推导,其需要由一个有效矩阵产生出可行矩阵,这是一个难点。我们将状态编码的概念引入到可行矩阵的产生过程中,并通过一个矩阵来记录所需的历史信息,从而使编程实现得到大大简化。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 运动目标检测
• 1.3 目标跟踪
• 1.3.1 状态估计
• 1.3.2 数据关联
• 1.4 论文工作简介
• 第二章 地基雷达目标检测
• 2.1 匹配滤波
• 2.1.1 基本原理
• 2.1.2 实现方法
• 2.2 MTI滤波
• 2.2.1 地基雷达杂波特性
• 2.2.2 MTI滤波器设计
• 2.4 相参积累
• 2.5 恒虚警处理
• 2.5.1 杂波的统计模型
• 2.5.2 单元平均恒虚警处理
• 2.6 实测数据处理结果
• 第三章 基于卡尔曼滤波的状态估计
• 3.1 估计的基本概念
• 3.2 描述目标运动的状态空间模型
• 3.3 卡尔曼滤波算法
• 3.3.1 算法介绍
• 3.3.2 滤波器的初始化
• 3.4 仿真实验及其结果
• 第四章 数据关联
• 4.1 量测的有效性
• 4.2 概率数据关联
• 4.2.1 基本概念
• 4.2.2 概率数据关联过程
• 4.2.3 状态估计与更新
• 4.2.4 仿真实验及其结果
• 4.3 联合概率数据关联
• 4.3.1 基本概念
• 4.3.2 联合概率数据关联过程
• 4.3.3 由有效矩阵获得可行矩阵的方法
• 4.3.4 仿真实验及其结果
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献