对弱目标检测影响。图动态规划阶段决策原理图基于霍夫变换方法,。变换算法是种批处理方式，该算法涉及到两个数据空间观测空间和参数空间。将多帧数据图像变换到参数空间，使数据图像空间中点与参数空间中曲线相对应在参数空间进行多帧信号积累，基于峰值点实现目标检测，再经逆变换生成目标轨迹，从万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文而使得变换目标检测方法自然成为技术个重要分支。基于变换检测前跟踪算法被广泛应用于处理匀速直线运动弱小目标检测与跟踪问题。针对低信噪比条件下具有“特征航迹”微弱目标检测与跟踪，美国学者采用了基于变换方法，该方法实现了直线运动点目标状态参数估计和航迹提取。在文献中，作者首次将变换应用于雷达目标检测，并对算法检测与跟踪性能进行了详细分析。再后来很长段时间研究过程中基万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要目录第章绪论研究背景及意义国内外研究现状检测前跟踪技术基于粒子滤波机动弱目标检测前跟踪论文主要研究内容和安排第二章雷达弱目标检测前跟踪技术理论基础引言目标运动模型模型模型传感器模型基于贝叶斯滤波检测前跟踪技术贝叶斯滤波理论蒙特卡罗方法粒子滤波基于粒子滤波检测前跟踪算法小结第三章基于非机动弱目标检测前跟踪算法引言拟蒙特卡罗基本原理拟蒙特卡罗基本思想基本概念辅助粒子滤波算法算法原理算法步骤基于检测前跟踪算法问题描述万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文检测前跟踪原理及步骤仿真及性能分析小结第四章基于反馈粒子滤波短时机动弱目标检测前跟踪算法引言反馈粒子滤波基本理论基于反馈粒子滤波算法问题描述基本原理算法步骤仿真分析小结第五章基于多模型粒子滤波强机动弱目标检测前跟踪算法引言多模型算法原理多模型方法原理多模型粒子滤波算法基于多模型粒子滤波检测前跟踪算法问题描述算法仿真分析小结第六章总结与展望本文总结展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论研究背景及意义机载预警雷达目标检测与跟踪主要是根据雷达接收到回波信号，从中提取出与目标运动相关信息，通过信号处理以及数据处理等方法来确定目标具体位置速度等信息并确定目标航迹。在实际战场中，能够尽早以及尽可能远距离上得到目标有效信息，并将信息及时反馈到中央处理系统，能够为指控系统提供更多预警时间和航迹预测时间，将目标及时处理，实现击落或者及时躲避等。随着科技高速发展，现代高科技战争中，诸如隐形飞机小型无人机隐形飞机超低空入侵巡航导弹等使用各种隐身技术和隐身材料等，使得雷达接收到回波信号很微弱。另外超低空低空突防技术发展使得目标能够实现低空飞行，此时受地杂波海杂波等影响较大，使得目标难于检测。能否实现该类微弱目标检测与跟踪，全面掌握战场复杂态势成为决定双方胜负关键因素。目标强弱是相对于观测传感器分辨单元而言，在会议中，在红外传感器模型下对弱小目标定义是在幅具有个像素单元图像中，所占像素单元不超过总数即约为个像素观测图像。这个定义适用于点目标小扩散目标以及点目标和小扩散目标集群。弱目标信噪比较小，般认为在信噪比不大于目标即可认为是弱目标。高信噪比低信噪比图不同信噪比下目标距离多普勒观测图像在实际战场环境中，运动着目标为了躲避障碍物或者雷达检测等往往存在定机动性，为了提高检测性能除了采用些方法来抑制杂波和降低系统噪万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文声等干扰外，种有效解决方法就是利用长时间相参非相参积累技术来增强雷达接收到回波信号能量。但是随着不断积累可能会出现目标回波信号出现在不同距离单元情况，出现了跨单元情况，此时无法充分利用雷达回波信号能量。另外，当目标发生机动时，在整个积累过程中目标径向速度未知，无法进行有效距离补偿和多普勒补偿，致使积累效果变差。因此，实现机动弱目标检测与跟踪对于目标摧毁和躲避以及预警具有极高军事战略意义。国内外研究现状检测前跟踪技术最近几十年来，国内外研究机构及学者对雷达弱目标检测与跟踪技术做了深入研究，目前雷达弱目标检测与跟踪方法主要分为两种,传统处理方法先检测后跟踪,技术，按帧进行独立检测，通过设置合理阈值进行取舍，从超过阈值信号中提取与目标相关信息，检测结果为点迹，与航迹跟踪独立。忽略雷达回波时间特性，只是从其空间特性进行考虑，实现目标检测与跟踪。在雷达接收到回波信号能量与噪声能量差别不大情况下，目标信噪比较低，该方法检测与跟踪性能大大降低，往往表现出较大虚警率较低航迹检测概率以及较高漏情率等。于是，种新检测前跟踪,技术应运而生。检测前跟踪技术在不改变现有探测系统硬件和结构设计前提下，通过多帧信号关联积累，检测与跟踪体化处理多帧连续雷达原始信号，由于无需设置门限，有效避免了帧间微弱信息丢失，实现对复杂环境下弱目标有效检测与跟踪。两种技术流程如下所示图技术流程图图技术流程图万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文由于方法在通常情况下单帧不设门限，保留了原始数据中与目标运动形态相关所有信息。同时由于多帧信号关联积累，可以进步利用帧间信息，可以较好地抑制杂波，进步提高了检测与跟踪性能。检测前跟踪技术在宣布检测到目标同时给出目标状态估计并绘制航迹，因此对比方法，能够降低漏情率，减少虚假航迹产生，最终达到提高弱目标检测与跟踪性能目。技术在近几年发展十分迅速，很多国内外研究学者在这方面做了较为深入研究。但与技术相比，技术相对复杂，可以实现技术算法有很多，各种算法适用条件各不相同，算法复杂度也是参差不齐，相关理论和应用尚不成熟。目前应用比较多方法有很多，本章对动态规划,变换和粒子滤波，进行了介绍，重点介绍了算法以及基于粒子滤波检测前跟,算法。基于动态规划方法。动态规划是种批处理方法，它采用分段优化方式来实现目标轨迹搜索，分阶段决策原理图如图所示。它通过沿着目标可能运动轨迹进行积累能量，并逐分辨单元进行步回溯递推寻优操作，该操作是基于像素级运算，便于工程实现。在文献中将广义似然比检测融合到动态规划检测前跟踪算法中，并将这种改进算法成功运用与机载预警雷达中。在文献中，作者对动态规划原理进行了研究，找出了两类动态规划算法区别和联系，使两种方法既能统联系，相互融合，又能在特定条件下进行区分。通过加入与目标相关先验信息对算法做了进步改进。但是文中也提到这种方法跟踪性能较差，后续还需要经过滤波过程来提高跟踪性能。在文献中提出了种沿着来袭目标预测运动轨迹进行目标能量积累动态规划检测前跟踪算法文献中作者提出了种基于加权动态规划和航迹关联小目标检测技术，采用方向加权动态规划算法和二值航迹关联，克服了低信噪比下目标机动和传感器不稳定对弱目标检测影响。图动态规划阶段决策原理图基于霍夫变换方法,。变换算法是种批处理方式，该算法涉及到两个数据空间观测空间和参数空间。将多帧数据图像变换到参数空间，使数据图像空间中点与参数空间中曲线相对应在参数空间进行多帧信号积累，基于峰值点实现目标检测，再经逆变换生成目标轨迹，从万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文而使得变换目标检测方法自然成为技术个重要分支。基于变换检测前跟踪算法被广泛应用于处理匀速直线运动弱小目标检测与跟踪问题。针对低信噪比条件下具有“特征航迹”微弱目标检测与跟踪，美国学者采用了基于变换方法，该方法实现了直线运动点目标状态参数估计和航迹提取。在文献中，作者首次将变换应用于雷达目标检测，并对算法检测与跟踪性能进行了详细分析。再后来很长段时间研究过程中基,文,胡卫东等基于多模粒子滤波机动弱目标检测前跟踪电子与速度模型跟踪机动目标情报指挥控制龚亚信,杨宏信息学报许江湖,张永胜,嵇成新使用常速和常角系统与仿真技术罗小云雷达微弱目标技术研究西安电子科技大学博士论文,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文陈曦基于粒子滤波检测前跟踪算法研究西安电子科技大学博士论文,罗飞腾目标跟踪粒子滤波技术研究中国科学技术大学博士论文,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文附录作者在读研期间发表学术论文及参加科研项目发表学术论文郭云飞,唐学大,骆吉安,邵根富种基于检测前跟踪算法请号登字第号,登记号,国家版权局年月号基于辅助粒子滤波检测前跟踪算法软件,软著登字第号,登记号,国家版权局年月号获得奖励年月获得自动化学院研究生科研奖学金现代雷达核心期刊，已录用参加科研项目总装部“十二五”预研项目。发明专利基于离散变速率采样机动弱目标检测前跟踪方法申,公开号,排名国防发明专利,已受理,作者排名软件著作权基于拟随机粒子滤波检测前跟踪算法软件,软著万方数据基于粒子滤波机动弱目标检测前跟踪算法研究作者唐学大学位授予单位杭州电子科技大学引用本文格式唐学大基于粒子滤波机动弱目标检测前跟踪算法研究学位论文硕士万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文硕士学位论文题目基于粒子滤波机动弱目标检测前跟踪算法研究研究生唐学大专业控制理论与控制工程指导教师邵根富教授郭云飞副教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于粒子滤波机动弱目标检测前跟踪算法研究研究生唐学大指导教师邵根富教授郭云飞副教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得成果。除文中已经注明引用内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过作品或成果。对本文研究做出重要贡献个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要在复杂战场环境中，检测前跟踪技术作为种有效检测与跟踪雷达弱目标方法得到了国内外学者广泛关注。由于自身需要或外部环境影响，很多弱目标往往作强机动或瞬时机动运动，如何及时准确检测到目标并获得其准确运动轨迹对于取得战争胜利具有决定性影响。基于粒子滤波检测前跟踪算法既不受系统线性或非线性约束，适用范围广，又可以实现对弱目标实时检测与跟踪，因此受到了广泛应用。本文首先建立了弱目标检测前跟踪模型，然后介绍了粒子滤波原理并对基于拟随机辅助粒子滤波基于反馈粒子滤波和基于交互式多模型检测前跟踪算法进行了研究，主要研究成果如下第，针对复杂背景下匀速弱目标检测与跟踪问题，介绍了基于粒子滤波检测前跟踪算法原理和实现方法，针对粒子滤波检测前跟踪算法中存在计算量和存储量大问题，提出了基于拟随机辅助粒子滤波检测前跟踪算法，从粒子分布和滤波方法改进两个方面对传统算法进行了改进。仿真对算法性