【摘要】：檢測前跟蹤(TBD)技術(shù)區(qū)別于傳統(tǒng)的雷達(dá)目標(biāo)檢測跟蹤的處理流程,通過對多個相參積累周期的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行積累,可以實現(xiàn)更高的跟蹤精度,同時還能對低信噪比的微弱目標(biāo)進(jìn)行探測。在眾多的TBD實現(xiàn)方法中,基于粒子濾波的TBD(PF-TBD)技術(shù)可以應(yīng)用在時變系統(tǒng)為非線性非高斯的情況,適用范圍更廣。對于超視距雷達(dá)(OTHR)觀測的目標(biāo)而言,常常因為干擾、噪聲和雜波的影響呈現(xiàn)弱目標(biāo)的特征,因此研究基于粒子濾波的檢測前跟蹤技術(shù)十分有意義。本文具體研究內(nèi)容如下:研究了基于貝葉斯估計理論的粒子濾波算法原理和實現(xiàn)過程,對比分析標(biāo)準(zhǔn)的PF-TBD(SPF-TBD)與優(yōu)效的PF-TBD(EPF-TBD)這兩種經(jīng)典的PF-TBD算法,并在不同信噪比的情形下進(jìn)行仿真。針對機動目標(biāo)的檢測前跟蹤問題,研究了基于多模型的PF-TBD算法,將機動目標(biāo)的運動情況概括為幾種比較典型的運動模型,另外在目標(biāo)狀態(tài)向量中增加了新的運動模型變量,實現(xiàn)對機動目標(biāo)的檢測跟蹤。建立了與實際系統(tǒng)相匹配的OTHR回波模型,為了解決制約PF-TBD算法性能的粒子退化問題,在EPF-TBD的粒子采樣過程中添加粒子群優(yōu)化(PSO)步驟。利用PSO算法中隨機部分可以使粒子保持多樣性,另外通過增加PSO步驟,粒子可以向似然函數(shù)大的區(qū)域移動。在OTHR回波模型下,設(shè)立相應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)模型和觀測模型,比較了EPF-TBD和PSO-EPF-TBD兩種算法的性能。在OTHR信號回波模型下,分別研究了兩種雜波環(huán)境下的PF-TBD算法。首先利用零記憶非線性變化法(ZMNL)生成韋布爾(Weibull)雜波序列,在Weibull雜波環(huán)境下,推導(dǎo)了修改后的似然函數(shù)和粒子權(quán)重,與原始的SPF-TBD進(jìn)行對比,證明了新算法的可行性和有效性;利用球不變隨機過程法(SIRP)生成K分布雜波序列,研究了在包含K分布雜波的觀測背景下的PF-TBD實現(xiàn)方法,仿真結(jié)果表明算法性能得到改善。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN958.93
【圖文】：

圖 1-1 天波超視距雷達(dá)工作原理，雷達(dá)對目標(biāo)的探測處理過程劃分為兩個子系檢測技術(shù)(Detect Before Track, DBT)。首先雷達(dá) A/D 轉(zhuǎn)換，波束形成、脈沖壓縮、多普勒處

圖 4-4 相關(guān)非高斯序列的外生模型負(fù)的實平穩(wěn)序列， y ( k )為零均值的復(fù)高斯序列，兩者 ( k )可以看作是復(fù)高斯白噪聲序列 w ( k )經(jīng)過一個線性濾響應(yīng)與 y ( k )的相關(guān)函數(shù)有關(guān)。的主要特點是根據(jù)調(diào)制的序列 s ( k )的一階 PDF 來控制

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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本文編號：2720451