1、计。设表示从到时刻所有粒子的集合，粒子总数为表示直到时刻所有粒子状态的集合，表示时刻粒子所对应的权值，且权值，为归化之后的值，即，则时刻后验概率密度可以近似为万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文其中，表示到当前时刻所有真实状态，表示狄利克雷函数。粒子权重根据重要性采样进行近似计算式中，为时刻的重要性密度函数，可表示为，后验概率密度函数可以近似为根据式和，结合贝叶斯公式，式表示的权值可近似为，该方法称为序贯重要性采样，算法，该算法如表所示表序贯重要性算法，，粒子滤波在蒙特卡罗积分计算过程中，经过几次迭代之后般都会产生权值比较小的情况，在近似计算后验概率密度时的贡献度几乎为零，即产生粒子退化现象。可以通过文献中给出的方。
2、失。表重采样算法初始化累积权值和构造累积权值和从累积权值和底部开始采样初始点，将算法和重采样算法结合到起便得到了采样重要性重采样，算法。算法是种次优求解方法，在滤波算法中，通常将重要性密度函数用先验概率密度近似代替，则由式可知，粒子权值可以近似为在整个目标跟踪的滤波过程中，由于每个时刻的粒子都需要进行重采样，由重采样算法可以看出重采样之后粒子的权值均为，则式可进步近似为根据小节所述贝叶斯理论可知，在得到第时刻的粒子集和量测值后，以后任意时刻的粒子状态都可由前时刻的粒子集和量测以及状态方程和量测方程进行迭代得到，则时刻的粒子状态可由上时刻的粒子状态和，万方数据硕士学位论文题目基于粒子滤。
3、在绪论中已经提到过应用到技术的方斯滤波在原理上可以不受非线性的影响，但是其计算相对复杂，在实际应用过程中，多数情况下采用其它次优的方法进行近似或者替代。其中粒子滤波算法近似效果较好，将其应用的中得到基于粒子滤波的检测前跟踪算法，这种方法得到了国内外学者的广泛关注。本节对贝叶斯滤波蒙特卡罗方法，为后续的改进算法提供定的理论基础。贝叶斯滤波理论考虑如下状态方程万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文其中，和分别表示时刻目标的状态向量和量测向量和分别表示时刻系统的过程噪声和量测噪声，对状态的估计建立在所有时刻量测的集合之上，所有量测的集合可表示为。根据贝叶斯理论，状态估计是每个粒子加权求和得到的，因此我们需要得到后验概率密度函数。假设系统状态的初始后验概率密度已知，且，则时刻后。
4、法进行判断滤波过程中是否产生粒子退化现象。计算有效样本的大小，通常通过近似计算得到ˆ万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文通过与预先设定的阈值进行比较，若ˆˆ，则说明产生了粒子退化现象。通常用来处理粒子退化问题有效的方法有两种，种是减小粒子权重方差的方法，另种是重采样方法，其中重采样方法应用较为广泛。重采样基本的思想就是通过复制权值大的粒子实现用权值大的粒子取代权值小的粒子最终得到的粒子权值均比较大，通常情况下经过重采样后粒子权值相同。重采样算法伪代码如表所示，从重采样算法中可以看出重采样算法存在两个问题，个是由于所有粒子需要融合，这限制了粒子的并行的可能性，另个问题是权值比较大的粒子在重采样过程中被选中并被多次复制，导致在经过几次迭代之后所有粒子倾向于同个点，这将使得离子的多样性丧。
5、二章雷达弱目标检测前跟踪技术理论基础引言目标的运动模型模型模型传感器模型基于贝叶斯滤波的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的检测前跟踪算法小结第三章基于的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的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的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的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的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的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。
6、以实现对弱目标的实时检测与跟踪，因此受到了广泛的应用。本文首先建立了弱目标的检测前跟踪模型，然后介绍了粒子滤波的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的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的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的计算量和存储量大的问题，提出了基于拟随机辅助粒子滤波的检测前跟踪算法，从粒子分布和滤波方法的改进两个方面对传统算法进行了改进。仿真对算法性能进行验证并着重讨论了粒子数和信噪比对各种算法检测与跟踪性能和单帧处理时间的影响。第二，针对复杂背景下短时机动的弱目标检测与跟踪问题，提出了种基于反馈粒子滤波的检测前跟踪算法，该算法通过构造反馈项来修正粒子状态，。
7、该类微弱目标的检测与跟踪，全面掌握战场复杂态势成为决定双方胜负的关键因素。目标的强弱是相对于观测传感器分辨单元而言的，在会议中，在红外传感器模型下对弱小目标的定义是在幅具有个像素单元的图像中，所占像素单元不超过总数位图像，在时刻，单帧雷达传感器模型量测值为，其中，表示单元，接收到的信号功率，可表示为，表示对应单元的信号的复幅度信息，可由式计算得到，目标存在目标不存在表示目标的复幅度表示单元，的目标回波强度的函数，可通过下式进行计算，式中，和的取值与式中相同参数和分别为与距离多普勒和方位有关的常数，在仿真中为已知值和分别为对应的衰减常数和分别为时刻目标的距离多普勒和方位，可通过目标的位置和速度信息计算得到由式可以得到目标能量随着距离多普勒。
8、生在校攻读学位期间论文工作的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的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，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的检测与跟踪雷达弱目标的方法得到了国内外学者的广泛关注。由于自身需要或外部环境的影响，很多弱目标往往作强机动或瞬时机动运动，如何及时准确的检测到目标并获得其准确的运动轨迹对于取得战争的胜利具有决定性的影响。基于粒子滤波的检测前跟踪算法既不受系统线性或非线性的约束，适用范围广，又可。
9、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的回波信号，从中提取出与目标运动相关的信息，通过信号处理以及数据处理等方法来确定目标的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的距离上的得到目标的有效信息，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的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。随着科技的高速发展，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的巡航导弹等使用各种隐身技术和隐身材料等，使得雷达接收到的回波信号很微弱。另外超低空低空突防技术的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。
10、验概率可通过预测和更新两个过程得到。假设已经得到时刻的后验概率密度，通过状态方程即可预测得到时刻的卡尔曼蒙特卡罗方程在时刻系统的量测值为已知，可用其对上式进行更新，即可得到当前时刻的后验概率密度其中，标准化常数为似然函数可由量测方程得到。根据式和即可估计得到目标的运动状态和协方差，分别为式和ˆˆˆ蒙特卡罗方法在实际计算过程中，式和很难得到解析解，而且其求解过程相当复杂。蒙特卡罗方法通过构造符合定规则的随机数来解决数学上的各种问题，对于很难得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特卡罗方法是种有效的数值求解方法，常见的是蒙特卡罗积分。蒙特卡罗积分的核心思想就是通过系列的带有权重的随机样本点表示出需要的后验概率密度函数，根据样本点和权重进行目标的状态。
11、和方位的变化情况表示复高斯噪声，可以表示为万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文和为相互独立且均值为零，方差为的高斯噪声。基于此，可以得到每个分辨单元，能量观测的表达式目标存在目标不存在式所表达的能量观测服从指数分布，即其中，在目标存在时，可定义为，在目标不存在时，。为目标信号强度。由此可以得到似然比计算公式为，从而得到递归似然比信噪比可通过下式进行计算雷达信号建模并未有统的标准，本文的建模方式是应用较多，能够较好的近似法有很多，其中针对非线性问题，贝叶和粒子滤波检测前跟踪技术基础理论进行介绍和观测方程得到的非线性系统模拟雷达回波模型，并且较为简单。基于贝叶斯滤波的检测前跟踪技术。
12、波的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的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的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，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的规定，即研究。
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