雷達弱小目標檢測前跟蹤技術研究.pdf

1、隱身技術的發(fā)展使得目標雷達截面積（RCS）日趨減小，導致雷達的威力范圍及探測性能被極大削弱。通過增大發(fā)射功率、提高天線孔徑和增益等方法可使雷達靈敏度得到一定補償，但這些途徑帶來的代價高昂且容易受實際條件限制。因此如何提高對弱小目標的檢測與跟蹤能力已經(jīng)成為現(xiàn)代雷達系統(tǒng)的一項極其重要而嚴峻的使命。
　　通過信號處理改進弱小目標的檢測與跟蹤性能歷來都是一種有效的手段。檢測前跟蹤(TBD)算法可以在強雜波、強干擾、低信噪比下進行多次掃描積

2、累提高信噪比，進而增強雷達對弱小目標的檢測和跟蹤能力。本文對此進行了深入的研究，其主要工作與創(chuàng)新如下：
　　1．深入分析比較了檢測后跟蹤（Track-after-Detect,TAD）和檢測前跟蹤（track-before-detect,TBD）兩種算法，歸納了各自的性能特點。
　　2．傳統(tǒng)基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法，存在著數(shù)據(jù)處理計算量大，偽航跡多，以及目標強度起伏引起某一階段偽航跡的目標函數(shù)比真實航跡的目標函數(shù)還要大導

3、致誤判等問題，針對以上問題，提出一種基于動態(tài)規(guī)劃的TBD改進算法，該算法利用后續(xù)掃描數(shù)據(jù)對當前轉移進行修正，結合兩次恒虛警處理和方向加權，有效的減少運算量和縮小搜索范圍。
　　3．對于距離雷達較遠的勻速運動目標，提出一種在幀間將相參積累代替非相參積累，并利用Keystone變換對距離走動進行補償?shù)母倪MTBD算法，該算法充分利用回波信號的相位信息，進一步提高了勻速運動目標的檢測能力。
　　4．針對經(jīng)典PF-TBD算法沒有充分利