基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤(DP-TBD)算法研究.pdf

1、隨著雷達(dá)技術(shù)的迅猛發(fā)展，弱目標(biāo)的檢測與跟蹤也受到了廣泛的關(guān)注。與傳統(tǒng)的檢測方法相比檢測前跟蹤算法更加高效。當(dāng)檢測與跟蹤的目標(biāo)的信噪比較低時，它能通過對雷達(dá)多幀數(shù)據(jù)的連續(xù)處理及沿可能的目標(biāo)航跡積累能量來同時實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測與跟蹤。其中研究基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法因?yàn)樗鄬ζ渌惴ǘ栽谟布弦讓?shí)現(xiàn)，在計算量和存儲量上也相對較小。本文對基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法進(jìn)行了更加系統(tǒng)的研究，主要內(nèi)容有:
　　(1)對檢測前跟蹤算法(TBD

2、)與先檢測后跟蹤算法(DBT)這兩種方法進(jìn)行的優(yōu)缺點(diǎn)的比較分析。分析了基于Hough變換的TBD算法、基于三維匹配濾波的TBD算法、基于粒子濾波的方法TBD算法和基于動態(tài)規(guī)劃的TBD算法這四種算法優(yōu)缺點(diǎn)。搭建了基于動態(tài)規(guī)劃算法的目標(biāo)運(yùn)動模型及量測模型。
　　(2)針對傳統(tǒng)基于動態(tài)規(guī)劃的檢測前跟蹤算法的能量擴(kuò)散效應(yīng)，提出了三種改進(jìn)算法。第一種改進(jìn)算法是在傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法中引入新的權(quán)重系數(shù)對其進(jìn)行方向加權(quán)。針對該算法在低信噪比下檢測性

3、能不高的缺點(diǎn)提出了第二種方法，基于三幀積累的檢測前跟蹤改進(jìn)算法。該算法通過將二幀遞歸積累改為三幀遞歸積累提高了信噪比。為了進(jìn)一步提高幀間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性提出了第三種改進(jìn)算法，基于指數(shù)平滑的改進(jìn)算法。該方法利用預(yù)測值和當(dāng)前幀對應(yīng)的值的關(guān)系更加充分利用了目標(biāo)的運(yùn)動性提高了算法的性能。
　　(3)對多目標(biāo)的檢測前跟蹤算法進(jìn)行了研究。首先介紹了基于動態(tài)規(guī)劃的極值法，但是極值法的缺點(diǎn)是無法有效檢測目標(biāo)航跡相交或目標(biāo)臨近的兩個目標(biāo)，針對這一局限性