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利用多普勒信息的小目标检测技术研究

发布时间:2017-08-30 22:36

  本文关键词:利用多普勒信息的小目标检测技术研究


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【摘要】:随着隐身技术的发展与广泛应用,典型的军用目标如战斗机、导航、坦克和巡洋舰等的雷达散射截面积锐减,它们的雷达回波信号很微弱,而且常被隐藏于强杂波和各种支援干扰中,这给雷达的检测和跟踪性能、雷达的威力带来了极大的挑战。所以,小目标检测成为了雷达领域中的一个亟待解决的关键问题。然而,传统的目标检测和跟踪方法很难保证此类回波较弱的小目标的可靠性检测与跟踪,因此,很有必要研究新的目标检测和跟踪理论及方法,以提高小目标的检测性能。本文主要围绕小目标的检测问题,重点针对“航迹起始”和“数据互联”等关键技术,对现有的一些主流算法展开了系统的研究和讨论,并分别针对其局限性提出了一些改进方案。本文所做的主要工作和结论可总结如下:首先,对论文的选题背景、研究意义、国内外研究现状以及经典的目标检测技术进行了的简单介绍,同时还对小目标检测的主要难点进行了分析,并引入了距离凝聚的概念及实现方法。其次,介绍了几种常用的航迹起始算法,包括:直观法、逻辑法、修正的逻辑法以及Hough变换法,并通过仿真实验对其航迹起始性能进行了分析和比较。实验结果表明,基于修正的逻辑法的航迹起始算法是目前已有的航迹起始算法中综合性能最好的,而基于Hough变换的航迹起始算法是目前已有的航迹起始算法中性能最差的。针对上述几种航迹起始算法的不足,本文将给出一些实用的改进方案,包括:利用多普勒信息对传统相关波门技术进行改进,并建立距离-多普勒二维相关波门;将修正的逻辑法与Hough变换法相结合用于目标航迹起始过程。为了证实上述改进方案的正确性与实用性,本文通过Matlab仿真实验对改进算法的性能进行了分析和论证。实验结果表明,改进的算法能够有效降低虚假航迹的起始概率、提高真实目标的检测概率,具有比已有航迹起始算法更好的性能,尤其是在密集杂波环境下。最后,本文介绍了最近邻域(NN)算法和概率数据互联(PDA)算法的基本原理,并通过仿真实验对这两种算法的目标跟踪性能进行了分析与比较。实验结果表明概率数据互联算法的数据关联性能比最近邻域算法更好,但其计算量也更大。本文针对概率数据互联算法在密集杂波环境下目标跟踪性能较差,容易错跟或跟丢目标的问题,对其进行了改进。改进的概率数据互联算法的主要思想是,对于所有落在相关波门内的点迹,首先利用目标的多普勒信息剔除落在相关波门内的虚警点,然后利用PDA算法对波门内剩余的量测作数据互联处理。本文最后通过仿真实验对改进的算法的性能进行了分析,实验结果表明,改进的算法具有比传统的PDA算法更好的目标跟踪性能。
【关键词】:小目标检测 多普勒信息 航迹起始 数据互联
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN957.51
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-12
  • 符号对照表12-14
  • 缩略语对照表14-17
  • 第一章 绪论17-23
  • 1.1 论文选题的背景和意义17-18
  • 1.2 国内外研究现状18-20
  • 1.2.1 基于TBD方法的小目标探测技术研究现状18-20
  • 1.2.2 数据关联技术研究现状20
  • 1.3 本文的主要内容及安排20-23
  • 第二章 小目标检测的理论基础23-31
  • 2.1 经典目标检测理论23-28
  • 2.1.1 动目标显示技术(MTI)23-25
  • 2.1.2 动目标检测技术(MTD)25-27
  • 2.1.3 恒虚警率检测技术(CFAR)27-28
  • 2.1.4 DBT算法的局限性28
  • 2.2 小目标检测的难点分析28-29
  • 2.3 距离凝聚29-30
  • 2.4 本章小结30-31
  • 第三章 航迹起始算法及其改进算法31-47
  • 3.1 引言31
  • 3.2 航迹起始算法基本原理31-36
  • 3.2.1 直观法31-32
  • 3.2.2 逻辑法32-33
  • 3.2.3 修正的逻辑法33-34
  • 3.2.4 Hough变换法34-36
  • 3.3 航迹起始算法的分析比较36-40
  • 3.4 改进的航迹起始算法40-43
  • 3.4.1 距离-多普勒维相关波门40-42
  • 3.4.2 多普勒信息在航迹起始过程中的应用42-43
  • 3.5 改进算法的性能分析43-45
  • 3.6 本章小结45-47
  • 第四章 数据关联算法及其改进算法47-65
  • 4.1 引言47
  • 4.2 卡尔曼滤波器47-49
  • 4.3 数据互联算法分析49-56
  • 4.3.1 最近邻域算法49-51
  • 4.3.2 概率数据互联算法(PDA)51-54
  • 4.3.3 仿真分析54-56
  • 4.4 联合概率数据互联算法(JPDA)56-59
  • 4.5 利用多普勒信息的数据互联算法59-63
  • 4.5.1 改进的概率数据互联算法60
  • 4.5.2 性能分析60-63
  • 4.6 本章小结63-65
  • 第五章 总结与展望65-67
  • 5.1 工作总结65
  • 5.2 研究展望65-67
  • 参考文献67-69
  • 致谢69-71
  • 作者简介71-72

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本文编号:761887

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