基于粒子滤波的多雷达单目标检测前跟踪算法研究
发布时间：2020-12-08 13:49
基于粒子滤波的检测前跟踪(Tracking Before Detection,TBD)是一种非常适合用来检测信号微弱的目标的方法,该方法通过降低对目标的检测阈值进行目标的跟踪,然后将传感器获得的数据传输至融合中心进行处理获得目标航迹,并同时完成对目标的检测,充分有效地利用了先验信息。基于粒子滤波的检测前跟踪算法既能处理高斯系统弱目标的检测与跟踪问题,又能处理非线性非高斯系统的弱目标检测与跟踪问题,适用范围较广。但是现在已有的TBD方法主要在单雷达的基础上对目标进行检测跟踪,对多异步雷达联合检测的研究较少,而多异步雷达通过联合探测可以充分利用有效信息,提高跟踪检测性能。然而多异步雷达系统存在各雷达地理位置不同以及采样时间不同的问题,无法直接将雷达回波幅值信息进行融合,否则会严重影响融合结果。针对以上问题,本文对多异步传感器检测前跟踪问题进行研究,具体内容如下:首先,介绍了基于粒子滤波的检测前跟踪算法的基本原理,给出了基于粒子滤波检测前跟踪算法的实现步骤,并介绍了三种常用的时间配准方法基础理论。其次,提出了一种基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法,该算法针对多异步雷达回波幅值信息无法直...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图2.1粒子滤波流程图
杭州电子科技大学硕士学位论文PF-TBD 算法于粒子滤波的检测前跟踪算法是在目标的状态变量中增加一个离散变征目标是否出现，并通过马尔可夫状态转移矩阵对该变量进行控制D 算法是通过先验信息和贝叶斯公式推算出后验概率密度函1:| )k kz ，通过1:( , | )k k kp s cz 来检测在区域内有没有目标以及对目标状态的节主要介绍 PF-TBD 具体实现过程。
如图2.3 所示。图 2.3 时间配准模型图本节介绍三种时间配准方法：拉格朗日插值法、最小二曲线乘拟合法和内插外推法，并进行简要分析。2.3.1 拉格朗日插值法拉格朗日插值方法( Lagrange interpolation method)是根据已知采样数据的函数得到解析式，它要求通过已知的采样点确定要求点的近似函数，然后根据函数表达式计算配准时间数据。多传感器利用数据插值方法进行时间配准，根据已知的采样点数据得到目标运动的轨迹。假设对传感器n进行时间配准，设 ( , , )m m m mZ x y z是 ( 1,2,... )mt m l时刻传感器n的采样数据，时间配准时刻为1( )n m n mt t t t ，mn( , , )mn mnx y z 表示时间配准后的数据。则利用插值法求得陪准时间数据，插值公式如下：n 1mn 11 1111 1111 1m n nm mm m m mn m n mmn m mn m m nn m n mmn m mm m m mt t t tx x xt t t tt t t ty y yt t t tt t t tz z zt t t t (2.26)
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进QIPF的弱目标检测前跟踪算法的研究[J]. 蒋继娟. 科技风. 2017(09)
[2]基于主成分变换模型的DEM格网聚合及其误差分析[J]. 黄泽纯,张倩宁,徐柱,洪安东,张瑞芳. 测绘学报. 2017(03)
[3]基于双重采样粒子滤波的目标轨迹跟踪研究[J]. 黄梨力. 交通科技与经济. 2016(04)
[4]一种基于QMC-APF的检测前跟踪算法[J]. 郭云飞,唐学大,骆吉安,邵根富. 现代雷达. 2015(02)
[5]Track-before-detect algorithm for maneuvering infrared weak multiple targets via particle filter[J]. 张寅生,龙云利,刘琨. Chinese Optics Letters. 2014(10)
[6]一种基于交叉和变异算子改进的遗传算法研究[J]. 谢燕丽,许青林,姜文超. 计算机技术与发展. 2014(04)
[7]基于辅助粒子滤波的机动弱目标TBD算法[J]. 孙云,王国宏,谭顺成,于洪波. 电光与控制. 2013(07)
[8]聚合重采样粒子滤波的机载无源定位算法[J]. 刘学,张志敏,焦淑红. 应用基础与工程科学学报. 2013(03)
[9]一种异步多传感器组合导航系统融合算法[J]. 林雪原. 武汉大学学报(信息科学版). 2012(01)
[10]基于裂变繁殖粒子滤波的检测前跟踪算法[J]. 樊玲. 计算机应用. 2011(09)
博士论文
[1]复杂环境下弱目标检测与跟踪算法研究[D]. 黄大羽.华东理工大学 2012
[2]多平台多传感器多源信息融合系统时空配准及性能评估研究[D]. 李教.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于粒子滤波的多雷达单目标检测前跟踪算法研究[D]. 程小会.杭州电子科技大学 2016
[2]环锭细纱机断线监测系统设计[D]. 王森枭.杭州电子科技大学 2016
[3]基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法[D]. 张峰.杭州电子科技大学 2016
[4]基于遗传算法雷达组网方法研究[D]. 陈轩.华中科技大学 2015
[5]多传感器时空配准技术研究[D]. 王伟.中国电子科学研究院 2014
[6]基于粒子滤波的多个弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 刘鑫.杭州电子科技大学 2014
[7]基于粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 樊孔帅.杭州电子科技大学 2014
[8]基于粒子滤波的检测前跟踪算法研究及在GPU平台上的实现[D]. 苏金洲.电子科技大学 2013
[9]基于随机霍夫变换的微弱目标检测方法研究[D]. 魏兰玲.电子科技大学 2011
[10]基于蒙特卡罗算法的移动机器人自定位技术研究[D]. 张晓东.沈阳理工大学 2011
本文编号：2905195
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图2.1粒子滤波流程图
杭州电子科技大学硕士学位论文PF-TBD 算法于粒子滤波的检测前跟踪算法是在目标的状态变量中增加一个离散变征目标是否出现，并通过马尔可夫状态转移矩阵对该变量进行控制D 算法是通过先验信息和贝叶斯公式推算出后验概率密度函1:| )k kz ，通过1:( , | )k k kp s cz 来检测在区域内有没有目标以及对目标状态的节主要介绍 PF-TBD 具体实现过程。
如图2.3 所示。图 2.3 时间配准模型图本节介绍三种时间配准方法：拉格朗日插值法、最小二曲线乘拟合法和内插外推法，并进行简要分析。2.3.1 拉格朗日插值法拉格朗日插值方法( Lagrange interpolation method)是根据已知采样数据的函数得到解析式，它要求通过已知的采样点确定要求点的近似函数，然后根据函数表达式计算配准时间数据。多传感器利用数据插值方法进行时间配准，根据已知的采样点数据得到目标运动的轨迹。假设对传感器n进行时间配准，设 ( , , )m m m mZ x y z是 ( 1,2,... )mt m l时刻传感器n的采样数据，时间配准时刻为1( )n m n mt t t t ，mn( , , )mn mnx y z 表示时间配准后的数据。则利用插值法求得陪准时间数据，插值公式如下：n 1mn 11 1111 1111 1m n nm mm m m mn m n mmn m mn m m nn m n mmn m mm m m mt t t tx x xt t t tt t t ty y yt t t tt t t tz z zt t t t (2.26)
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进QIPF的弱目标检测前跟踪算法的研究[J]. 蒋继娟. 科技风. 2017(09)
[2]基于主成分变换模型的DEM格网聚合及其误差分析[J]. 黄泽纯,张倩宁,徐柱,洪安东,张瑞芳. 测绘学报. 2017(03)
[3]基于双重采样粒子滤波的目标轨迹跟踪研究[J]. 黄梨力. 交通科技与经济. 2016(04)
[4]一种基于QMC-APF的检测前跟踪算法[J]. 郭云飞,唐学大,骆吉安,邵根富. 现代雷达. 2015(02)
[5]Track-before-detect algorithm for maneuvering infrared weak multiple targets via particle filter[J]. 张寅生,龙云利,刘琨. Chinese Optics Letters. 2014(10)
[6]一种基于交叉和变异算子改进的遗传算法研究[J]. 谢燕丽,许青林,姜文超. 计算机技术与发展. 2014(04)
[7]基于辅助粒子滤波的机动弱目标TBD算法[J]. 孙云,王国宏,谭顺成,于洪波. 电光与控制. 2013(07)
[8]聚合重采样粒子滤波的机载无源定位算法[J]. 刘学,张志敏,焦淑红. 应用基础与工程科学学报. 2013(03)
[9]一种异步多传感器组合导航系统融合算法[J]. 林雪原. 武汉大学学报(信息科学版). 2012(01)
[10]基于裂变繁殖粒子滤波的检测前跟踪算法[J]. 樊玲. 计算机应用. 2011(09)
博士论文
[1]复杂环境下弱目标检测与跟踪算法研究[D]. 黄大羽.华东理工大学 2012
[2]多平台多传感器多源信息融合系统时空配准及性能评估研究[D]. 李教.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于粒子滤波的多雷达单目标检测前跟踪算法研究[D]. 程小会.杭州电子科技大学 2016
[2]环锭细纱机断线监测系统设计[D]. 王森枭.杭州电子科技大学 2016
[3]基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法[D]. 张峰.杭州电子科技大学 2016
[4]基于遗传算法雷达组网方法研究[D]. 陈轩.华中科技大学 2015
[5]多传感器时空配准技术研究[D]. 王伟.中国电子科学研究院 2014
[6]基于粒子滤波的多个弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 刘鑫.杭州电子科技大学 2014
[7]基于粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 樊孔帅.杭州电子科技大学 2014
[8]基于粒子滤波的检测前跟踪算法研究及在GPU平台上的实现[D]. 苏金洲.电子科技大学 2013
[9]基于随机霍夫变换的微弱目标检测方法研究[D]. 魏兰玲.电子科技大学 2011
[10]基于蒙特卡罗算法的移动机器人自定位技术研究[D]. 张晓东.沈阳理工大学 2011
本文编号：2905195
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