海岸警戒雷达小目标先跟踪后检测算法及其硬件实现技术研究

摘要

近年来，海面强杂波背景下的小目标检测引起了极大的关注。海杂波具有很复杂的特性，无法用高斯分布等传统方法准确模拟仿真。由于海面小目标的雷达散射面积小，再加上海杂波复杂多变，在低信杂比(Signal Clutter Ratio,SCR)下传统的雷达目标检测算法难以对其进行检测。检测前跟踪技术，相比较于传统的检测后跟踪技术，可以更加有效地解决小目标检测过程中信杂比低的困难，跟踪性能、检测性能更加优越。与此同时，检测前跟踪技术可以传输完整的数据，这意味着可以获得更多关于被跟踪对象的数据信息。
　　本文的研究内容主要有如下四个方面：
　　（1）分析研究四种杂波分布模型，分别为瑞利分布，对数正态分布，韦布尔分布以及K分布。对四种杂波分布的概率密度图进行分析对比，得出能够较好模拟对海警戒雷达海杂波的分布模型，为后续研究奠定基础。
　　（2）针对雷达回波中同时含有大小目标的情况，研究了恒虚警检测(Constant False-Alarm Rate,CFAR)，利用恒虚警检测将大目标信号剔除，然后给出一种基于Hough变换的先跟踪后检测(Track Before Detetct,TBD)算法，在低信杂比情况下对海面小目标进行了有效的检测。
　　（3）针对基于Hough变换的TBD算法具有一定局限性的情况，采用基于序贯蒙特卡洛和重采样理论的粒子滤波方法，实现了非线性系统中小目标的TBD检测。并给出基于区间分析的箱粒子滤波算法，降低了粒子滤波算法的计算复杂度。
　　（4）针对实时Hough变换在PC机、DSP平台上难以实现的情况，利用FPGA对实时Hough变换进行了硬件实现，实现了TBD算法在FPGA硬件平台上的创新，具有工程应用价值。

目录

声明

缩略词

第一章 绪论

1.1 选题的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的研究内容和章节安排

第二章 海杂波的建模与仿真

2.1 海杂波的生成原理

2.2 杂波的分布模型及PDF分析

2.3 杂波模拟方法的研究

2.4 K分布杂波的仿真

2.5 本章小结

第三章 CFAR-Hough算法检测海面目标

3.1 CFAR检测

3.2 基于Hough变换的TBD算法

3.3 算法仿真

3.4 本章小结

第四章 基于粒子滤波的TBD算法

4.1 递归贝叶斯估计原理

4.2 基本粒子滤波

4.3 基于粒子滤波的单目标TBD算法

4.4 基于粒子滤波的多目标TBD算法

4.5 基于箱粒子滤波的TBD算法

4.6 本章小结

第五章 基于FPGA的实时Hough变换

5.1 基于FPGA的实时Hough变换实现原理

5.2 基于FPGA的实时Hough变换模块设计

5.3 FPGA验证

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文