论文摘要
低信噪杂波比情况下的微弱点状目标的跟踪技术是热点之一。主要研究了一种基于位置、速度信息的微弱动目标Bayes跟踪技术,预测目标在下一单帧上可能的存在区域,再在此区域内进行目标Bayes检测。由于信噪比很低,可能会出现很多虚假目标,利用已获知的目标位置、亮度信息进行概率数据关联,确定其中某一个为真实目标,从而达到单帧跟踪的目的。本文研究的是Bayes工作模式,跟踪器向检测器“反馈”数据时的双向数据通信情况。反馈的数据包括预测位置和“新息”协方差矩阵作为关于目标的先验知识,得到了Bayes检测器,其性能优于前者。不同点在于门限,前者是固定的,而后者则是变动的。
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标签：微弱点状目标论文; 概率数据关联滤波器论文; 卡尔曼滤波器论文; 贝叶斯检测论文;