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复杂环境下的小目标信号检测和跟踪技术研究

作　者: 高清
导　师: 张二华；曹伟
学　校: 南京理工大学
专　业: 计算机技术
关键词: 海杂波恒虚警滑窗交互式多模型
分类号: TN957.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

雷达要探测的目标,通常是运动着的物体,如飞机、船舶等,但在目标的周围经常存在着各种杂波干扰,如地杂波、云雨杂波、海浪杂波、敌方施放的箔条杂波等。本文的研究目标是在强海杂波背景下,研究弱小目标信号的相关检测技术；研究在弱信噪比、低检测概率条件下,高机动目标的有效跟踪方法,实现在海面强杂波条件下,对弱小和高机动目标的可靠检测、稳定跟踪。目标检测算法采用的是网格法。通过设定CFAR恒虚警系数,得到CFAR处理结果,并对满足门限的CFAR单元置标志送往后续做距离和方位检测,检测都采用M/N开始和结束准则。目标跟踪算法主要研究了α-β算法Kalman滤波算法和IMM交互式多模型算法,并对三种算法做了比较：α-β滤波器的特点是不容易选择α和β的决策,Kalman滤波器可以提供α-β滤波器所不具有的滤波协方差阵和机动程度,而IMM算法能假定在一个给定的时间,动态系统的变化能用M个模型中的一个精确的表示。通过Matlab对仿真目标应用三种滤波算法,对比三种跟踪算法的滤波结果和预测结果发现,α-β滤波器的滤波点与预测点的误差比较大,标准Kalman滤波算法,也存在系数优化难,机动准则难以判断等缺点,而IMM多模型算法具有机动自动判断与融合、算法稳健、需要调整的参数少等优点,而且能达到较好的跟踪效果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-11
  1.1 课题研究背景  7-8
    1.1.1 国外研究现状  7-8
    1.1.2 国内研究现状  8
  1.2 本文的研究内容  8-11
2 杂波特性分析  11-21
  2.1 海杂波  11-13
    2.1.1 引言  11-12
    2.1.2 海表面的描述  12
    2.1.3 海波频谱  12-13
    2.1.4 海杂波的经验特性  13
  2.2 海杂波背景下的K分布建模  13-19
  2.3 地物杂波  19-21
    2.3.1 引言  19-20
    2.3.2 影响地物回波的参数  20
    2.3.3 理论模型及其局限性  20-21
3 雷达信号处理研究  21-32
  3.1 概述  21-22
  3.2 动目标显示(MTI)  22-24
    3.2.1 自适应滤波  23
    3.2.2 固定凹口滤波  23-24
  3.3 动目标检测(MTD)  24-28
    3.3.1 组成与原理  24-25
    3.3.2 多普勒滤波器组  25-27
    3.3.3 零径向速度目标的检测  27
    3.3.4 自适应门限与运动杂波抑制  27-28
    3.3.5 检测输出  28
  3.4 反异步处理  28-29
  3.5 积累算法  29-30
    3.5.1 非相参积累  29-30
  3.6 恒虚警算法  30-32
4 复杂环境下的小目标检测研究  32-39
  4.1 目标检测算法(基于M/N滑窗)  32-39
    4.1.1 引言  32
    4.1.2 积累  32
    4.1.3 CFAR处理  32-35
    4.1.4 距离检测  35-36
    4.1.5 方位检测  36-37
    4.1.6 融合  37-39
5 目标跟踪算法研究  39-54
  5.1 引言  39
  5.2 α-β算法  39-40
  5.3 Kalman滤波算法  40-41
    5.3.1 标准Kalman滤波器  40-41
    5.3.2 自适应Kalman滤波器  41
    5.3.3 扩展Kalman滤波器  41
  5.4 IMM交互式多模型算法  41-43
  5.5 计算机的仿真与实验  43-54
    5.5.1 α-β滤波器  45-48
    5.5.2 Kalman滤波  48-50
    5.5.3 IMM滤波器  50-52
    5.5.4 多种算法比较  52-54
6 结论  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-57

复杂环境下的小目标信号检测和跟踪技术研究

内容摘要

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