基于声图像的弱小运动目标检测跟踪交互算法研究

摘要

要实现对目标的跟踪,常规先要完成对目标的检测,再对目标进行跟踪。但是在水下强噪声杂波干扰背景下,弱小目标由于接收到的回波信噪比低，分辨单元数较少，对接收的声图像进行恒虚警（CFAR）检测时，检测概率会急剧降低、虚警目标增多，在降低系统的检测效率的同时，也会影响目标的跟踪效果。因此本文主要对动目标检测跟踪交互算法进行研究，意在提高目标检测效率、进而改善目标跟踪性能，对目标进行实时监测。
　　首先，本文对基于声图像的目标检测算法进行研究。利用FFT波束形成、契比雪夫幅度加权、近场聚焦建立声图像，利用扇形变换可以对声图像进行坐标系的转换。采用CFAR图像域检测算法对单帧声图像进行检测，分析保护窗大小、虚警概率对CFAR检测影响，对不同信噪比下的声图像进行检测。随着信噪比的降低，目标的检测效果越来越差，为了改善检测效果，建立一种基于CFAR-Hough变换的多帧积累声图像的动目标检测算法。该算法在低信噪比下虽然能够实现对目标的良好检测，但Hough变换的参数需要在不同信噪比下进行重新设定，因此算法存在一定的局限性。
　　其次，对动目标跟踪算法与数据互联算法进行研究。利用卡尔曼滤波对目标进行跟踪，通过航迹波门、贝叶斯数据互联方法确定点迹与点迹、点迹与航迹间的正确互联关系，仿真分析量测初始误差、杂波密度、波门大小、目标检测概率对最近邻域标准滤波器、概率最近邻域法、概率数据互联方法跟踪性能的影响。仿真发现，目标检测概率影响着系统的跟踪效果，如果能有效提高目标的检测概率，那么目标的跟踪精度也会得到一定幅度的提升。
　　最后，研究了基于声图像的动目标检测跟踪交互算法。将CFAR-Hough算法与2/3快速起始逻辑法相结合，得到良好的航迹起始状态。建立交互算法框图，给出算法具体流程，并对该算法进行仿真性能分析。采用交互算法对目标进行监测，对跟踪目标进行航迹外推，预测出目标下一时刻可能出现的位置区域，这些信息可以作为检测单元的先验信息，对该区域进行细致的目标检测，提高检测效率，利用数据互联去除波门内的虚假目标，改善目标的跟踪性能。

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第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2 国内外研究现状及分析

1.3 论文主要研究内容

第2章 基于声图像的目标检测算法研究

2.1 波束形成声成像方法及仿真

2.2 恒虚警检测原理

2.3 单帧声图像CFAR检测算法及仿真分析

2.4 多帧积累声图像的动目标检测算法及仿真分析

2.5 本章小结

第3章 动目标跟踪算法与数据互联

3.1 卡尔曼滤波器

3.2 航迹波门的形状与尺寸

3.3 贝叶斯类数据互联方法

3.4 单目标跟踪性能仿真分析

3.5 本章小结

第4章 弱小目标的声图像检测跟踪交互算法研究

4.1 交互算法中的航迹起始

4.2 基于声图像的动目标检测跟踪交互算法

4.3 算法仿真结果及性能分析

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

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