本文關(guān)鍵詞：海岸警戒雷達(dá)小目標(biāo)先跟蹤后檢測算法及其硬件實現(xiàn)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 海雜波 TBD 小目標(biāo) CFAR Hough變換 粒子濾波

【摘要】：近年來,海面強(qiáng)雜波背景下的小目標(biāo)檢測引起了極大的關(guān)注。海雜波具有很復(fù)雜的特性,無法用高斯分布等傳統(tǒng)方法準(zhǔn)確模擬仿真。由于海面小目標(biāo)的雷達(dá)散射面積小,再加上海雜波復(fù)雜多變,在低信雜比(Signal Clutter Ratio,SCR)下傳統(tǒng)的雷達(dá)目標(biāo)檢測算法難以對其進(jìn)行檢測。檢測前跟蹤技術(shù),相比較于傳統(tǒng)的檢測后跟蹤技術(shù),可以更加有效地解決小目標(biāo)檢測過程中信雜比低的困難,跟蹤性能、檢測性能更加優(yōu)越。與此同時,檢測前跟蹤技術(shù)可以傳輸完整的數(shù)據(jù),這意味著可以獲得更多關(guān)于被跟蹤對象的數(shù)據(jù)信息。本文的研究內(nèi)容主要有如下四個方面:(1)分析研究四種雜波分布模型,分別為瑞利分布,對數(shù)正態(tài)分布,韋布爾分布以及K分布。對四種雜波分布的概率密度圖進(jìn)行分析對比,得出能夠較好模擬對海警戒雷達(dá)海雜波的分布模型,為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。(2)針對雷達(dá)回波中同時含有大小目標(biāo)的情況,研究了恒虛警檢測(Constant False-Alarm Rate,CFAR),利用恒虛警檢測將大目標(biāo)信號剔除,然后給出一種基于Hough變換的先跟蹤后檢測(Track Before Detetct,TBD)算法,在低信雜比情況下對海面小目標(biāo)進(jìn)行了有效的檢測。(3)針對基于Hough變換的TBD算法具有一定局限性的情況,采用基于序貫蒙特卡洛和重采樣理論的粒子濾波方法,實現(xiàn)了非線性系統(tǒng)中小目標(biāo)的TBD檢測。并給出基于區(qū)間分析的箱粒子濾波算法,降低了粒子濾波算法的計算復(fù)雜度。(4)針對實時Hough變換在PC機(jī)、DSP平臺上難以實現(xiàn)的情況,利用FPGA對實時Hough變換進(jìn)行了硬件實現(xiàn),實現(xiàn)了TBD算法在FPGA硬件平臺上的創(chuàng)新,具有工程應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：海雜波 TBD 小目標(biāo) CFAR Hough變換 粒子濾波
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 選題的背景及意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 檢測前跟蹤技術(shù)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 Hough變換檢測前跟蹤研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 粒子濾波檢測前跟蹤研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和章節(jié)安排17-18
• 第二章 海雜波的建模與仿真18-31
• 2.1 海雜波的生成原理18-19
• 2.1.1 一階海雜波的生成原理18-19
• 2.1.2 高階海雜波的生成原理19
• 2.2 雜波的分布模型及PDF分析19-24
• 2.2.1 瑞利分布模型及PDF分析19-20
• 2.2.2 對數(shù)正態(tài)分布模型及PDF分析20-21
• 2.2.3 韋布爾分布模型及PDF分析21-23
• 2.2.4 K分布模型及PDF分析23-24
• 2.3 雜波模擬方法的研究24-26
• 2.3.1 無記憶非線性變換法25
• 2.3.2 球不變隨機(jī)過程法25-26
• 2.3.3 ZMNL法與SIRP法的區(qū)別26
• 2.4 K分布雜波的仿真26-30
• 2.4.1 K分布仿真流程26-27
• 2.4.2 線性濾波器設(shè)計27-28
• 2.4.3 K分布仿真結(jié)果28-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 CFAR-Hough算法檢測海面目標(biāo)31-44
• 3.1 CFAR檢測31-35
• 3.1.1 CFAR檢測概述31
• 3.1.2 均值類CFAR檢測模型31-32
• 3.1.3 有序統(tǒng)計類CFAR檢測模型32-33
• 3.1.4 OSGO-CFAR在K分布雜波中的應(yīng)用33-35
• 3.2 基于Hough變換的TBD算法35-38
• 3.2.1 Hough變換的基本原理35-36
• 3.2.2 Hough變換在TBD中的應(yīng)用36-38
• 3.3 算法仿真38-42
• 3.4 本章小結(jié)42-44
• 第四章 基于粒子濾波的TBD算法44-61
• 4.1 遞歸貝葉斯估計原理44-46
• 4.2 基本粒子濾波46-49
• 4.2.1 蒙特卡洛原理46
• 4.2.2 貝葉斯重要性采樣46-47
• 4.2.3 序貫重要性采樣47-48
• 4.2.4 SIR算法48-49
• 4.3 基于粒子濾波的單目標(biāo)TBD算法49-54
• 4.3.1 目標(biāo)狀態(tài)模型及測量模型49-50
• 4.3.2 粒子濾波檢測過程50-51
• 4.3.3 基于粒子濾波的TBD算法步驟51
• 4.3.4 單目標(biāo)跟蹤算法仿真51-54
• 4.4 基于粒子濾波的多目標(biāo)TBD算法54-56
• 4.4.1 多目標(biāo)數(shù)據(jù)融合概述54
• 4.4.2 K近鄰分類算法54-55
• 4.4.3 多目標(biāo)系統(tǒng)算法仿真55-56
• 4.5 基于箱粒子濾波的TBD算法56-59
• 4.5.1 區(qū)間分析57
• 4.5.2 箱粒子濾波算法流程57-58
• 4.5.3 箱粒子濾波算法仿真58-59
• 4.6 本章小結(jié)59-61
• 第五章 基于FPGA的實時Hough變換61-71
• 5.1 基于FPGA的實時Hough變換實現(xiàn)原理61-62
• 5.2 基于FPGA的實時Hough變換模塊設(shè)計62-66
• 5.2.1 數(shù)據(jù)輸出63-64
• 5.2.2 ρ 值生成64-65
• 5.2.3 幅值累加65-66
• 5.2.4 極大值搜索及最大值輸出66
• 5.3 FPGA驗證66-70
• 5.3.1 Matlab仿真66-67
• 5.3.2 Quartus驗證67-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 總結(jié)71
• 6.2 展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 致謝77-78
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文78

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本文編號：612746