基于波形捷变的粒子滤波检测前跟踪技术研究

摘要

二十一世纪的今天，雷达已经广泛应用于军事与民用领域。然而雷达对于隐身目标、强杂波中目标等弱目标的探测仍然存在很多问题。基于粒子滤波的检测前跟踪（PF-TBD）技术能够有效提升雷达对弱目标的探测能力，但是由于PF-TBD只是从数据处理的方式上寻求最优的效果，而目标的跟踪精度不仅与数据的处理方式相关，也受信息的处理方式的影响，例如发射信号的波形及其参数的选择等。因此把信号处理和数据处理相结合是当前提高目标跟踪精度的研究方向之一。雷达波形捷变技术就是通过控制发射信号的波形或其参数，使雷达可以从环境中不断地学习，从而形成一个闭环的反馈系统，以提升雷达各项性能，如减小跟踪误差，提高检测概率与识别精度等。本文针对弱目标的检测与跟踪问题，研究了基于波形捷变的弱目标跟踪技术，主要内容有：
　　1、用符合雷达真实功能的灰度图对雷达观测进行 TBD建模，并且通过仿真分析了TBD模型下的单帧观测数据，然后分别研究了SIR-TBD与ESIR-TBD算法，并同时对两种粒子滤波TBD算法进行了仿真，验证对比了两种算法性能。
　　2、针对PF-TBD技术单纯地从数据处理方式上寻求最优效果以致雷达性能提升有限的问题，在 PF-TBD的基础上研究了一种雷达发射波形捷变设计方法。该方法以发射信号的模糊函数为桥梁，基于克拉美罗下界（CRLB）的评价准则，建立起目标跟踪精度与发射波形参数间的关系，从而得出波形选择准则函数。最后利用 PF-TBD方法，通过最小化预测的下一时刻的均方误差（MSE）以实现发射波形的自适应设计，使得雷达检测与跟踪性能显著提升。
　　3、由于实际的雷达量测中常含有大量杂波，研究了一种杂波环境下的波形捷变目标跟踪算法。首先建立了目标在二维平面内的运动模型、非线性的量测模型和杂波模型，然后将粒子滤波算法与概率数据关联算法相结合进行杂波环境下的目标跟踪，最后基于无迹变换和量测噪声协方差的克拉美罗下界，通过最小化代价函数选择最优的发射波形参数以提高目标跟踪精度。
　　4、当以目标存在概率作为检测统计量时，无法直观反映出当系统处于某一信噪比下算法检测能力的具体大小，同时，目标位置均方根误差（MSE）仅仅是对每一时刻目标位置误差的评价，而当目标未被成功检测到时，MSE是没有意义的。针对以上问题，提出了一种检测跟踪联合一体化设计的性能评估指标和相应的评估方法，并从目标和航迹检测性能两个方面对文中算法性能进行评估和比较。

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第一章 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作及内容安排

第二章 粒子滤波检测前跟踪算法

2.1 贝叶斯滤波理论

2.2 粒子滤波理论

2.3 粒子滤波检测前跟踪（PF-TBD）算法

2.4 本章小结

第三章 基于PF-TBD的波形捷变技术研究

3.1 量测噪声协方差的CRLB

3.2 基于PF-TBD的波形捷变设计

3.3 仿真及分析

3.4 本章小结

第四章 杂波环境下的波形捷变技术研究

4.1 系统模型

4.2 目标跟踪

4.3 最优波形选择

4.4 仿真及分析

4.5 本章小结

第五章 检测-跟踪系统性能评估

5.1 性能评估指标

5.2 性能评估方法

5.3 仿真及分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 工作设想与展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果