检测前跟踪算法研究

论文摘要

检测前跟踪算法直接对接收数据进行处理,在得到目标航迹信息的同时获得对目标的可靠检测。传统的处理方法是在门限检测的基础上获得目标的点迹信息,然后利用跟踪算法获得目标的航迹信息,所以与传统先检测后跟踪的处理方法相比,该算法充分利用了观测数据中的有用信息,能够提高低信噪比情况下的目标检测和跟踪性能。本文主要研究了用动态规划检测前跟踪和基于粒子滤波器的检测前跟踪。以天波超视距雷达的机动目标检测和跟踪为例,用上述两种方法分别实现了天波雷达机动目标的检测前跟踪,主要内容包括:1研究了动态规划检测前跟踪算法和基于粒子滤波器的检测前跟踪算法。包括算法要求的系统模型和观测模型,算法结构,适用范围,优点和缺点。2介绍天波雷达的工作原理、应用以及检测前跟踪方法的信号处理框架。以天波超视距雷达弱小机动目标检测和跟踪为应用背景,建立了适合于天波雷达的目标检测和跟踪的状态转移模型和观测信号模型。研究了基于动态规划和粒子滤波器的天波超视距雷达检测前跟踪方法。最后对两种算法的性能进行了对比,比较了两种算法各自的优势和不足,指出两种算法中仍待解决的问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 检测前跟踪算法的研究意义
• 1.2 内容介绍
• 第二章 基于动态规划方法的检测前跟踪算法
• 2.1 系统模型
• 2.1.1 目标模型
• 2.1.2 观测模型
• 2.2 基于动态规划的检测前跟踪
• 2.2.1 问题分析
• 2.2.2 动态规划算法
• 2.3 仿真与分析
• 2.4 有待解决的问题
• 2.4.1 有效转移状态个数
• 2.4.2 门限
• 2.4.3 确定最佳估计状态序列
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于粒子滤波器的检测前跟踪算法
• 3.1 贝叶斯参数估计
• 3.2 粒子滤波器
• 3.2.1 重要性采样
• 3.2.2 序贯重要性采样算法
• 3.2.3 退化问题
• 3.2.4 SIR 粒子滤波器
• 3.2.5 仿真
• 3.3 基于粒子滤波器的检测前跟踪算法
• 3.3.1 贝叶斯框架下的检测前跟踪
• 3.3.2 用粒子滤波器实现检测前跟踪
• 3.4 本章小结
• 第四章 检测前跟踪算法在天波雷达中的应用研究
• 4.1 天波超视距雷达介绍
• 4.1.1 天波超视距雷达的工作原理
• 4.1.2 天波超视距雷达的应用
• 4.1.3 天波超视距雷达信号检测前跟踪处理的框架
• 4.2 天波雷达机动目标检测前跟踪的状态空间模型
• 4.2.1 目标模型
• 4.2.2 观测模型
• 4.3 仿真
• 4.3.1 利用动态规划实现天波雷达的检测前跟踪
• 4.3.2 利用粒子滤波器实现天波雷达的检测前跟踪
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在硕士期间参加的课题