一种基于目标状态关联的动态规划TBD算法

鉴于传统动态规划-检测前跟踪（DP-TBD）算法在低信噪比条件下易导致航迹跟踪误差大.为减小航迹关联时噪声的影响,提出了一种基于目标状态关联的DP-TBD算法.在当前第k帧观测值与（k-1）帧窗内某观测值累加的基础上,沿此方向再与（k-2）帧区域内的指标函数最大者进行累加,并记录累加后最优指标函数值所对应的前两帧的位置,用于回溯航迹.仿真结果表明,该算法有效减小了噪声的影响,相对于传统算法提高了跟踪性能,并且搜索窗越大,杂波点也越多,所提算法的优势越明显.     

低慢小目标多装备协同探测分配问题研究

综合运用雷达、可见光、红外、无线电等多种探测装备协同探测是解决低空慢速小目标的探测跟踪难题的主要手段.针对多探测装备协同的目标分配问题,建立了低空慢速小目标和探测装备模型,提出了一种基于粒子群的多探测装备协同目标分配算法,最后给出了实例仿真.仿真结果表明,该算法是可行的,在实际应用中能较好地满足指挥决策和实时性要求.     

基于动态规划的TBD改进算法

针对在低信噪比条件下基于动态规划的检测前跟踪（TBD）算法在给定的有限帧数情况下可能无法检测到目标的问题,提出了一种基于动态规划的新算法,即在确定目标状态转移时,应用后续观测值对状态转移进行修正.在该算法中,为了减小搜索范围及减少伪航迹,又引入了方向加权的思想,即重点考虑目标存在的可能区域.理论分析和仿真结果表明,新算法的检测性能优于一般的基于动态规划的TBD算法,得到的目标航迹也更加精确.     

一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法

提出了一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有要地结合了遗传算法与截断序贯似然比检验算法,仿真结果表明应用用此算法,可实现信噪比为２的点的检测与跟踪,文中根据低信噪比点目标检测的特点,了合适的编码方案,遗传操作方法及虚假航迹终结准则,提出了合格个体保留法。     

利用极化信息的高频地波雷达TBD检测算法

为解决复杂的杂波背景造成高频地波雷达目标检测上的困难,针对高频地波雷达的极化特性,提出了一种将极化信息与传统动态规划算法相结合的TBD检测新方法.该方法利用运动目标方向信息和极化信息对算法进行优化,并通过预检测减小计算量.在高斯背景和高频地波雷达实测数据中的仿真和检测结果表明,存在电离层杂波干扰时,基于极化信息的检测前跟踪新方法比传统动态规划算法性能明显提高.     

炮位侦校雷达对低径向速度目标的检测方法研究

为了解决炮位侦校雷达对低径向速度目标的检测问题，首先引入一个专门的滤波器对接收的回波信号进行滤波，然后采用数字杂波图对信号进行恒虚警处理，获取一个自适应于地杂波变化的检测门限用于低径向速度目标的检测。本文采用的信号处理方法有利于提高雷达对低径向速度目标的检测能力。     

一种基于雷达回波序列相关特征的目标检测方法

根据雷达回波序列中目标和噪声的相关特性不同，提出了一种新的目标检测方法．该方法能够用于检测低信噪比条件下的弱目标信号，实验结果证明了该方法的有效性和可行性．     

U-net分割网络雷达弱小目标检测方法

常规雷达检测方法难以满足当前弱小目标检测需求,而检测前跟踪(TBD)方法在雷达弱小目标检测中存在计算复杂度高、复杂场景性能严重退化的问题．为此,本文提出了一种U-net分割网络的雷达弱小目标检测方法．首先,利用过低门限的多圈检测点形成待分割的图片;然后,利用U-net网络对实体目标进行分割,实现对弱小目标的有效探测．雷达实测数据测试结果表明,本文提出的方法能够大幅提升雷达对远距离小目标的跟踪距离,有效抑制虚假短航迹,为解决雷达弱小目标检测提供了新的解决思路．     

杂波环境下基于粒子滤波的雷达微弱目标TBD算法

针对杂波环境下的雷达微弱目标检测前跟踪问题,提出了 Weibull杂波分布下PF-TBD算法。该算法采用 Weibull杂波分布的量测模型,并基于粒子滤波算法,推导出似然函数和粒子权重。仿真结果表明,Weibull 杂波环境下 PF-TBD算法稳定性良好。     

一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法。该方法首先在YCbCr颜色空间使用高斯模型构建目标颜色模型,根据该颜色模型在图像中进行目标检测,获取目标中心,然后利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中可能出现的位置,以该位置为中心建立搜索区域,在搜索区域内进行目标检测,计算目标中心位置,同时以该位置作为观测值,进行下一帧预测。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于空-频域特性的飞机尾流检测前跟踪方法

与常规点目标相比,尾流跨越多个角度和多普勒分辨单元,常规检测方法不能充分利用其空-频域特性,因此很难实现较远距离上的尾流探测.基于尾流的多普勒扩展特性和空间线状分布特性,提出了一种基于幅度和位置量测的检测前跟踪(TBD)方法.仿真结果表明,该方法能够通过频域低门限预处理实现高检测概率,通过空间积累降低虚警概率;通过增加辅助信号处理通道,能够增大尾流的探测距离.     

基于DS的跟踪制导雷达与动能拦截器目标交接

目标识别匹配是跟踪制导雷达与动能拦截器成功交班的关键环节．从目标匹配角度,对雷达与导引头之间的交接问题进行了研究．首先提取和量化弹道目标典型识别特征,将每个特征作为一个证据,构造每个证据的基本置信指派函数,然后运用DS方法进行分布式计算融合,通过决策规则对融合结果进行判断,完成目标匹配．最后,用算例验证了DS方法对目标交接的有效性．     

机载预警雷达STAP-TBD技术研究

针对机载预警雷达在强地/海杂波环境下的微弱目标检测问题,研究了基于动态规划的空时自适应处理级联检测前跟踪(STAP-TBD)技术.首先建立了空时二维杂波数学模型并给出了STAP-TBD广义似然比检测模型,通过STAP处理获得单帧最优输出信杂噪比,并运用动态规划法对连续帧数据进行积累,最后利用广义似然比检测完成对目标的有效检测.仿真结果表明,STAP-TBD技术具有在强杂波背景下检测微弱目标的能力.     

一种与杂波类型无关的延展目标CFAR检测器

针对延展目标检测问题,提出了一种与杂波分布类型无关的CFAR检测器.首先从理论上分析了该处理方法的CFAR特性,导出了相应的检测性能解析式.同时,为了证实提出方法的有效性,将其与基于模糊积累的CFAR检测器和二进制积累CFAR检测器进行了实验比较.实验结果表明,该处理方法具有良好的通用性、实用性和稳健性.     

一种调频连续波地面侦察雷达目标识别算法

针对线性调频连续波（LFMCw）便携式地面侦察雷达对地面运动目标的识别问题,提出了一种简单有效的行人与车辆目标识别算法．该算法利用行人与车辆目标的微多普勒特征不同,将其多普勒谱进行功率谱转换后,通过功率谱信息来完成对行人与车辆目标的分类识别．仿真实验验证了该算法的正确性．与基于时频分析类方法相比,该算法计算量小,且在动目标检测（MTD）之后进行数据处理时,不需要再对信号进行复杂的时频变换分析,因而具有较大的工程应用价值．     

基于STAP的机载雷达高速运动目标检测技术研究

针对机载雷达高速运动目标检测中存在严重的距离单元走动问题,将Keystone变换与STAP技术结合,提出了一种目标检测方法。该方法首先将雷达接收到的回波数据变换到频域,然后利用Keystone变换对目标的距离走动进行校正,再将校正后的数据变换回时域并做空时自适应处理（STAP）。仿真结果表明,该方法可有效克服高速运动目标距离走动导致STAP处理性能下降的问题,改善了目标检测性能。     

天波超视距雷达弹道目标检测判别问题研究

弹道目标（运载火箭、弹道导弹等）助推段的弹体RCS较小,属于高速高机动小目标,天波超视距雷达（Skywave OTHR）很难通过相干积累来检测弹体回波,然而高空中尾焰回波的RCS值比弹体RCS值大1-2个数量级,Skywave OTHR可以通过探测尾焰回波来实现弹道目标检测。为此分析比较了常规目标、流星余迹和弹道目标特别是尾焰回波信号的频域特性,系统归纳了导弹目标尾焰特有的频域特性,提出了二维十字窗S-CFAR检测判别弹道目标的方法。研究结果表明,该方法不但可以抑制噪声,而且可以减小多普勒频率展宽和距离展宽。     

一种动态目标检测与跟踪的方法研究

对于远距离、小目标的判读其传统方法通常是采用胶片或录像带记录图像,然后人工标定和判读.本文针对靶场中靶标检测存在的问题,提出了给予图像处理技术的靶标检测方法.首先介绍了静态靶标检测方法,然后提出了动态靶标的跟踪策略.测试结果表明,本文提出的方法和策略,可以满足靶场靶标检测和定位的实际需要.