基于FastICA的雷达弱目标检测前跟踪方法研究

合集下载

一种雷达视频弱小目标检测前跟踪方法

一种雷达视频弱小目标检测前跟踪方法
黄琼丹
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2009(000)012
【摘要】基于雷达视频的弱小目标捡测与跟踪在国防和民用领域具有重要的应用价值.本文利用弱小目标的运动信息,用渐消递归最小二乘法对背景进行建模,由当前帧图像与预测背景的差分来检测运动弱小目标.分析了渐消递归最小二乘法的检测前跟踪特性,提出了渐消递归最小二乘法和数学形态学相结合的方法,在检测到运动目标的同时能快速地获得目标航迹,避免了恒虚警率带来的信噪比损失.由于该方法运算步骤简单,有较快的检测速度和较高的稳定性,广泛适用于工程领域.
【总页数】2页(P431-432)
【作者】黄琼丹
【作者单位】西安邮电学院电子与信息工程系
【正文语种】中文
【中图分类】G64
【相关文献】
1.一种新的基于FPGA的雷达视频压缩方法 [J], 张艳艳;陈苏婷
2.一种适用于VTS系统的自适应雷达视频压缩方法 [J], 舒亚海;杨明远;李栋
3.一种机载雷达GMTI模式动态规划检测前跟踪方法 [J], 蒋千
4.一种基于视觉无损压缩的雷达视频显示预处理方法 [J], 杨东华;王志祥;邱晗
5.一种Web端雷达视频显示的实现方法 [J], 顾晶; 姜立; 曾文浩
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于激光雷达的水面目标检测与跟踪方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910604318.3(22)申请日 2019.07.05(71)申请人上海大学地址 200444 上海市宝山区上大路99号(72)发明人杨毅　张志萌　罗均　谢少荣　彭艳　蒲华燕　(74)专利代理机构郑州翊博专利代理事务所(普通合伙) 41155代理人付红莉　周玉青(51)Int.Cl.G01S 7/48(2006.01)G01S 17/58(2006.01)G01S 17/66(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06T 7/136(2017.01)G06T 7/277(2017.01)(54)发明名称一种基于激光雷达的水面目标检测与跟踪方法(57)摘要本发明涉及环境感知领域，具体涉及一种基于激光雷达的水面目标检测与跟踪方法，步骤如下：（1）通过激光雷达获取第t帧海面环境的点云数据；（2）对点云数据进行滤波处理；（3）对滤波后的点云数据进行分割，得到点云簇；（4）对点云簇进行聚类，形成目标，对目标进行阈值筛选，得到第t帧海面环境的目标；（5）重复步骤（1）～（4）对第t+1帧海面环境进行处理，获取第t+1帧海面环境的目标；（6）将第t帧海面环境目标与第t+1帧海面环境目标进行匹配关联，得到匹配目标对；（7）求取匹配目标对中目标运动状态，对目标运动状态进行跟踪。

该方法目标检测和跟踪准确率高，稳定性好，提高了无人艇目标检测与跟踪的准确性和稳定性。

权利要求书1页说明书4页CN 110275153 A 2019.09.24C N 110275153A1.一种基于激光雷达的水面目标检测与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）通过激光雷达获取第t帧海面环境的点云数据；（2）对步骤（1）获取的点云数据进行滤波处理；（3）对经步骤（2）处理后的点云数据进行分割，得到点云簇；（4）对步骤（3）得到的点云簇进行聚类，形成目标，对形成的目标进行阈值筛选，舍弃包含点云簇数量低于设定阈值的目标，得到第t帧海面环境中的最终目标；（5）重复步骤（1）～（4）对第t+1帧海面环境进行处理，获取第t+1海面环境中的最终目标；（6）将第t帧海面环境中的最终目标与第t+1帧海面环境中的最终目标进行匹配关联，得到匹配目标对；（7）求取匹配目标对中目标的运动状态，然后采用滤波器对目标运动状态进行跟踪。

天基预警雷达微弱动目标检测跟踪方法研究

天基预警雷达微弱动目标检测跟踪方法研究天基预警雷达（空间预警雷达，SSR）是一种通过在地球轨道上安装的雷达系统实现及时发现和跟踪微弱动目标的技术设备。

它的出现在一定程度上填补了当前陆基预警雷达的盲区，并且有效提升了对动目标的预警能力。

本文将探讨天基预警雷达微弱动目标检测跟踪方法的研究。

天基预警雷达的微弱动目标检测是指在复杂的环境下，通过雷达系统对微弱目标进行识别和定位的过程。

由于环境干扰和微弱信号的特性使得微弱动目标的检测和跟踪成为一个复杂的问题。

为了解决这一问题，在天基预警雷达中，通常会采用多切片径向压缩技术（MSRDC）来提高微弱信号的检测性能。

这种技术可以将接收到的雷达数据进行多次迭代处理，并对每一次迭代得到的压缩结果进行累加，从而提高目标信号与干扰信号的功率比，使得微弱目标信号更容易被检测到。

在微弱动目标的跟踪过程中，通常会采用卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法来实现目标的状态估计和预测。

卡尔曼滤波是一种递归估计算法，在估计过程中，它会不断地根据当前的观测值和上一时刻的估计值来计算下一时刻的估计值，并且考虑过去的估计误差来修正当前的估计值。

这种滤波算法的主要优势是具有较低的计算复杂度以及较好的跟踪稳定性，尤其适用于微弱动目标的跟踪任务。

除了卡尔曼滤波算法外，还有其他一些方法可以用于天基预警雷达微弱动目标的跟踪。

例如，粒子滤波（Particle Filter）算法可以通过采样方法来对目标的状态空间进行高效的搜索和估计。

神经网络算法可以通过学习目标的运动规律和特征来进行目标跟踪。

此外，其他一些跟踪方法，如基于相关性的跟踪方法和基于目标模型的跟踪方法等也可以结合使用。

这些方法的选择通常取决于目标的运动特征、环境干扰的情况以及雷达系统的性能要求。

综上所述，天基预警雷达微弱动目标的检测和跟踪是一个具有挑战性的问题。

通过使用多切片径向压缩技术和卡尔曼滤波算法等方法，可以有效地提高微弱目标的检测性能和跟踪精度。

一种有效的用于雷达弱目标检测的算法

雷达技术在现代军事、航空航天、气象预测等领域具有广泛的应用，但在检测弱目标时存在一定困难。

因为雷达回波受到噪声干扰、地球曲率衰减等因素的影响，导致弱目标的回波信号非常微弱，很难被准确检测和识别。

为了解决这一问题，科研人员提出了一种有效的用于雷达弱目标检测的算法。

一、算法原理该算法基于多普勒雷达信号处理理论和自适应信号处理方法，通过对雷达回波信号进行分析和处理，提取出弱目标的回波信号，实现对弱目标的高效检测。

1. 信号预处理首先对雷达接收到的信号进行预处理，去除噪声、消除地球曲率衰减等干扰因素，保留目标回波信号的有效信息。

2. 多普勒处理利用多普勒效应对目标的回波信号进行处理，提取出目标运动的特征参数，包括速度、加速度等信息。

3. 自适应滤波采用自适应滤波技术对目标信号进行增强和突出，同时抑制干扰信号，提高目标信号的信噪比，从而实现对弱目标的有效检测。

二、算法特点该算法具有如下特点：1. 高效性：采用了多普勒雷达信号处理理论和自适应信号处理方法，能够高效地提取出弱目标的回波信号，实现对弱目标的快速检测。

2. 稳健性：对于不同环境下的雷达信号，算法能够有效地适应和处理，具有较强的稳健性和抗干扰能力。

3. 精准性：通过对目标信号的分析和处理，能够准确提取出目标的特征参数，实现对弱目标的精准检测和识别。

三、应用前景该算法在军事侦察、空中交通管制、天气预测等领域具有广泛的应用前景。

尤其是在军事侦察中，对于隐身飞行器、导弹等弱目标的检测和跟踪具有重要意义。

总结：以上所述的算法是一种有效的用于雷达弱目标检测的算法，通过对雷达回波信号的处理，能够高效、稳健、精准地实现对弱目标的检测和识别。

该算法的应用前景广泛，对于提高雷达系统的检测能力，具有重要的意义。

随着科技的不断发展，相信该算法在未来会得到进一步的完善和应用。

四、算法优化虽然上述算法在雷达弱目标检测方面已经取得了显著的效果，但在实际应用中仍存在一些问题和不足，需要进一步优化和改进。

弱目标检测前跟踪及融合技术研究

弱目标检测前跟踪及融合技术研究弱目标检测前跟踪及融合技术研究摘要随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在人工智能领域中扮演着重要角色。

然而，由于弱目标的特殊性质，使得弱目标的检测面临较大的困难。

因此，前沿的前跟踪技术及融合方法成为了研究的热点。

本文就弱目标检测的前跟踪及融合技术进行了深入探讨和研究。

一、引言弱目标是指相对于背景来说非常微弱或者容易被混淆的目标。

这类目标检测一直是计算机视觉领域的难点问题之一。

目前已有一些方法可以用于弱目标检测，例如基于特征选择、基于模版匹配和基于学习分类器等，然而这些方法仍然存在着一定的局限性。

前跟踪及融合技术的出现为弱目标检测提供了新的思路和解决方案。

二、前跟踪技术前跟踪是指在目标检测之前通过跟踪算法来捕捉和跟踪弱目标的过程。

前跟踪技术可以通过估计目标的位置和运动轨迹来提供一些预测信息，从而帮助目标检测算法更准确地定位目标。

常见的前跟踪技术有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。

这些方法通过对目标进行建模和预测，从而提高了弱目标检测的准确性和鲁棒性。

三、融合技术融合技术是指将前跟踪和目标检测的结果进行有效的融合，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。

常见的融合方法有权重融合、特征融合和分级融合等。

权重融合通过给每个前跟踪结果赋予权重，从而根据不同的前跟踪算法的可靠性来决定其对目标检测的贡献度。

特征融合通过将前跟踪和目标检测的特征进行融合，从而得到更加丰富和全面的特征表示。

分级融合通过将前跟踪和目标检测的结果按照一定的优先级进行融合，从而更灵活地处理不同类型的目标。

四、实验与结果本研究在常见的弱目标数据集上进行了一系列的实验，并与传统的目标检测方法进行了对比。

实验结果表明，前跟踪及融合技术在提高弱目标检测准确性和鲁棒性方面具有显著的优势。

通过合理选择前跟踪算法和融合方法，可以取得更好的弱目标检测效果。

五、总结与展望本文研究了弱目标检测的前跟踪及融合技术，通过实验结果验证了这些方法在提高弱目标检测准确性和鲁棒性方面的优势。

一种弱小目标检测与跟踪技术的研究

自然融汇了人眼明、暗对比感知的分辨能力。
根据以上探讨的相关理论．在此提出一种基于生物视觉原理的多特征融合智能相关技术，从背景杂波和噪声中甄别出目标．对弱小目标进行检测和跟踪。算法中根据目标特征（度、外形、运动等特性）具有一致性和关联性。而噪声则是随机涨落的特点，遵循视尺
・６．１
一种弱小目标检测与跟踪技术的研究
Ｏ八一科技
一
种弱ｄＨ标检测与跟踪技术的研究，
高节张杰张新福
（中国兵器装备集团成都火控技术中心四川成都
６１３）１７１
摘要：弱小目标的检测与跟踪已成为目前信号处理研究的热点。本文介绍
述措施势必导致扩大设备规模，增大设备体积、重量、功耗与成本，降低设备机动灵活
性。如果能够在弱小目标检测与处理技术上有所突破，通过对现有雷达设备信号处理软硬件平台的适应性改造．提高雷达在低信噪比条件下的探测跟踪能力，则可以增大作用距离．以较低的经费有效提升现役雷达设备的系统性能和适应多种任务的能力。
本文提出了一种新型的弱小目标检测与跟踪的技术方法。该方法基于生物视觉感知机
理，采用多特征融合的多种处理算法。通过对多种特征进行分析和预处理，完成多特征提
取、自学习以及融合相关处理等，可以克服常规采用单一特征处理可能带来的弱信号提取

改进的FastICA算法在雷达信号分选中的应用

关键词：雷达信号分选；改进的ＦｓＣａｔＡ算法；Ｉ盲源分离中图分类号：Ｎ５．１Ｔ９７５文献标识码：Ａ文章编号：Ｎ２１１（０１０—０５４Ｃ３—４３２１）６７— ００
ＡｐｐｉａｉｎｏｍｐｏｅｓｌｌｃｔｏｆＩｒｖｄＦａｔＣＡｇｒｔｍｏＲａｒＳｇａｏｔｎＡｌｏｉｈｔｄａｉｎｌＳｒｉｇ
ａｆｗｅｒ．ｉｐｅｍｐｏｅｈｅｔａｔｏｌＦａｔＣＡ，ｎｄａｌｅｔｔａａｉｌｓｒｉｇ．ｅｙａｓＴｈｓｐａｒｉｒｖｓｔｒｄｉｉｎａｓＩａｐｐｉｓｉＯｒｄｒｓｇｎａｏｔｎＴｈｅｓｍｕａｉｎｅｅｉｎｔｐｏｖｓｔｔｉａｂｔｉｏｄｅｆｃａａｉａｅｅａｉａｆｒａｉｌｔｏｘｐｒｍｅｒｅｈａｔｃｎｏａｎａｇｏｆｅｔｏｆｒｄｒｓｇｎｌｓｐｒｔｏｎ，ｎｄｏｆｅｎｅｗａｏａａｉｎａｏｔｎｗｙｆｒｒｄｒｓｇｌｓｒｉｇ．
ｍ
统首先要具备的信号处理能力就是能够对随机交迭的信号流进行自动分选，以雷达信号分选技术是所整个电子侦察系统的关键技术之一。传统的信号分选主要是基于统计的思想，过对雷达脉冲流的脉通冲重复间隔（Ｒ）析，据Ｐ的调制方式，对ＰＩ分依ＲＩ将
２１０１年１２月
舰船电子对抗

雷达微弱目标检测和跟踪方法研究

雷达微弱目标检测和跟踪方法研究雷达微弱目标检测和跟踪方法研究摘要：雷达微弱目标检测和跟踪是无人系统中的重要课题，针对传统雷达存在的问题，如目标检测难度较大、对微弱目标跟踪效果不佳等，研究人员提出了一系列新的方法和算法。

本文基于目标检测和跟踪的需求，对雷达微弱目标检测和跟踪方法进行了全面的研究和总结。

1. 引言目标检测和跟踪是无人系统中的核心任务之一，其在军事、航空、航天等领域有着广泛的应用。

传统雷达在进行微弱目标检测和跟踪时存在着一些问题，例如噪声干扰、低信噪比、杂波干扰等，这些问题给目标检测和跟踪带来了很大的挑战。

因此，研究人员提出了新的方法和算法，以提高雷达微弱目标检测和跟踪的效果和性能。

2. 雷达微弱目标检测方法研究2.1 目标检测的信号处理目标检测的第一步是信号处理，对接收到的雷达信号进行预处理，以降低噪声干扰并增强微弱目标信号。

常用的信号处理方法包括滤波、频谱分析和时频分析等。

其中，滤波通过去除噪声和杂波干扰来提高信噪比，频谱分析和时频分析可以进一步分析和提取目标信号的特征。

2.2 微弱目标检测算法针对雷达微弱目标检测的困难，研究人员提出了一系列新的算法。

其中，常用的方法包括基于幅度或相位的目标检测方法、基于自适应阈值检测方法以及基于稳健估计方法等。

这些方法通过采用不同的算法思想和数学模型，提高了微弱目标的检测性能。

3. 雷达微弱目标跟踪方法研究3.1 目标跟踪的数据关联在雷达微弱目标跟踪中，目标的位置和运动信息是非常重要的。

数据关联技术可以通过将当前时刻的测量结果与上一时刻的目标状态进行匹配，从而实现目标的跟踪。

常用的数据关联方法包括最近邻匹配、卡尔曼滤波以及粒子滤波等。

3.2 微弱目标跟踪算法为了提高雷达微弱目标的跟踪效果，研究人员提出了一些新的跟踪算法。

其中，常见的方法包括多目标跟踪、全局假设检测和多传感器数据融合等。

这些方法通过融合来自不同传感器的信息，提高了微弱目标跟踪的准确性和鲁棒性。

一种基于ResNet的雷达弱小目标检测方法

一种基于ResNet的雷达弱小目标检测方法雷达技术一直以来都是探测和跟踪目标的重要手段之一。

然而，在雷达应用中，由于复杂的背景干扰和目标微弱的回波信号，弱小目标的检测仍然是一个具有挑战性的问题。

为了解决这一问题，研究人员提出了基于深度学习的雷达弱小目标检测方法，其中基于ResNet的方法表现出良好的性能。

一、简介基于ResNet的雷达弱小目标检测方法是使用ResNet架构作为主干网络，通过对雷达回波图像进行特征提取和目标分类，实现对弱小目标进行准确检测。

ResNet是一种深度残差网络，具有较好的特征提取和学习能力。

二、方法步骤1. 数据预处理将雷达回波图像进行预处理，包括去噪、尺度归一化和对比度增强等。

这些预处理操作可以有效地减少背景干扰，提高目标的可见性。

2. 基于ResNet的特征提取将预处理后的雷达回波图像输入ResNet网络进行特征提取。

ResNet 网络的深度架构使得其可以学习到更加丰富和抽象的特征表达，有助于区分目标和背景。

3. 目标检测与分类提取的特征经过分类器进行目标检测和分类。

常用的分类器包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。

这些分类器可以根据特征的相似度将目标和背景进行区分，并给出目标的位置和类别信息。

4. 弱小目标的筛选和优化在检测到的目标中，通过一定的阈值筛选弱小目标。

为了进一步优化目标的检测结果，可以采用非极大值抑制(NMS)等方法对目标进行精细化的筛选和定位。

三、实验评估为了验证基于ResNet的雷达弱小目标检测方法的有效性，可以使用公开的雷达数据集进行实验评估。

实验结果可以通过计算准确率、召回率、F1值等指标来评估方法的性能，并与其他方法进行比较。

实验结果表明，基于ResNet的方法相较于传统的目标检测方法具有更高的准确率和鲁棒性。

其通过深度学习提取的特征能够更好地区分目标和背景，从而有效地检测到弱小目标。

四、应用前景基于ResNet的雷达弱小目标检测方法在军事、航空航天等领域具有广阔的应用前景。

基于STAP的机载雷达弱目标检测前跟踪

跟踪概率
关键词：载雷达：空时自适应处理：测前跟踪机检
中图分类号：Ｎ２Ｔ８文献标识码：Ａ文章编号：００１０２１）８０７ — ２１０ — ｏＸ（０００ — ０７０
ＡａｋｂｅｏｅｄｅｅｔＡｌｏｉｈｍＴｒｃ．ｆｒ－ｔｃｇｒｔＢａｓｄｎＳｐｃ－ｉｅａａｉｅｐｒｃｓｉｏｒｏｎｄａｅｏａｅｔｍ－ｄｐｔｖ — ｏｅｓｎｇｆｒＡｉｂｒｅＲａｒ
摘要：针对载机运动及地杂波场景下的弱目标检测跟踪问题，提出了一种基于空时自适应处理的检测前跟踪算法，
在目标检测跟踪处理之前，先利用空时自适应处理抑制杂波和噪声；着采用脉冲压缩进行距离处理；后在原首接最始观测数据基础上，用Ｖｔｂ算法进行目标检测与航迹恢复。真结果表明此算法可以提高弱目标的检测概率及采ｉｒｉｅ仿
的技术，使用连续几帧原始传感器数据同时进行它目标跟踪和检测，后同时宣布检测结果和目标航最
迹＿】ｌ。目前，测前跟踪（Ｂ技术主要应用于红外＿２检ＴＤ）及图像领域，主要方法包括动态规划【、子滤波、粒Ｈｏｇ换、大似然等。最近几年ＴＤ在雷达中ｕｈ变最Ｂ的应用吸引了一些学者的兴趣．但多是针对噪声场景下的仿真研究，在模拟地杂波环境的基础上给出

基于检测前跟踪的超视距雷达微弱目标检测方法

的方法进行目标检测。但这种方法在弱目标、低信噪比的情况下效果并不好。本文提出了一种基于检测前跟踪（ｒｃ．ｅｒ．ｅｅｔＴＤ）ＯＨｔｋｂｆｅｄｔ，Ｂ的ＴＲ弱目标检测方法，用数学形态学对每帧弱目标回波信号进行滤波，ａｏｃ利再通过动态规划方法进行检测。仿真结果表明，该方法能够有效地提高ＯＨＴＲ对弱目标的检测能力，运算效率高，实用
性强
关键词天波超视距雷达；目标检测；测前跟踪弱检中图分类号：Ｎ５．１Ｔ９７５文献标识码：Ａ
ＤｅｅｔｎＡｌｏｉｈｏｅｋＴａｇｔＳｇａｓｏｅ・ｈｅ－ｒｚｎｔｃｉｇｒｔｍｆｒＷａｒｅｉｎｌｆＯｖｒ－・ｏｔＨｏｉｏ
ｗｉｈｕｅｔｅｔａｍｏｐｏｏｙｔａｄｅｅｅｙｒｔｒｉｎｏｗａｇｔｎｈｎｕｅｙａｃｐｏｒｍｍｉｇｈｃｓｓｍａｈｍａｉｌｃｒｈｌｇｈｏｎｌｖｒｅｕｎｓｇａｆｍｅｋｔｅｓａｄｔｅｓｓｄｎｍｉｒｇａｌｒｒａｎ
ｆｃｖｎｓｏｅｋｔｒｔｏｅｇａｎｉｔ．ｈｓａｅｒｓｎｓｇｒｈａｅｎｔｃ－ｅｒ－ｅｃ（ＢｅｔｅｅｓｎｗａｇｗｒｉｌｏｅｒｉＴｉｐｐｒｅｅｔａａｏｔｍｂｓｄｏａｋｂｆｅｄｔｔＴＤ）ｉａｅｌｓｎｓａｏｐｌｉｎｒｏｅ
２ｎｔｕｅ５，ＣｉａＡａｅｆｐｃｅｈｏｇ，ｉｎｈａｘＰｏｉｃ７００）．Ｉｓｔｔ０ｉ４ｈｎｃｄｍｙｏａｅＴｃｎｌｙＸ’ ，Ｓａｎｉｒｖｎｅ１００Ｓｏａ

雷达微弱目标检测前跟踪方法研究

雷达微弱目标检测前跟踪方法研究雷达微弱目标检测前跟踪方法研究引言：雷达技术在军事、民用和科研领域都有广泛的应用。

雷达主要通过发射和接收电磁波来探测和跟踪目标。

然而，当目标信号很微弱时，由于信噪比较低，传统的雷达目标检测方法往往无法满足需求。

为了解决这一问题，雷达微弱目标检测前跟踪方法应运而生。

本文将探讨目前研究中的主要方法和挑战。

一、雷达微弱目标检测前跟踪方法概述传统的雷达目标检测方法主要依赖于信号强度来判断目标的存在与否。

然而，当目标信号弱到低于噪声水平时，这些方法就会失效。

为了提高雷达微弱目标检测的准确性和可靠性，前跟踪方法被引入。

前跟踪方法是一种采用动态目标模型来估计目标状态的技术。

该方法基于目标的运动模式和雷达的观测数据，通过递归滤波算法预测目标的位置和速度，并与实际观测数据进行比对，从而实现目标检测。

二、常见的雷达微弱目标检测前跟踪方法1. 卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种常用的前跟踪方法。

它通过对目标的位置和速度进行估计，并使用卡尔曼滤波算法进行迭代更新。

卡尔曼滤波器可以在目标动态模型和雷达测量之间建立联系，提高目标的位置预测准确性。

2. 粒子滤波器粒子滤波器是一种通过随机抽样来估计目标状态的前跟踪方法。

它通过随机生成一组粒子，并根据粒子权重进行筛选和重新抽样，最终得到目标的位置估计。

粒子滤波器能够应对非线性系统和非高斯测量噪声。

3. 轨迹预测算法轨迹预测算法是一种基于目标历史运动模式的前跟踪方法。

它通过分析目标的过去轨迹来推测未来的运动趋势，并进行位置预测。

轨迹预测算法可以提高目标检测的准确性，特别是对于那些长时间停留在雷达视野范围内的目标。

三、雷达微弱目标检测前跟踪方法面临的挑战1. 低信噪比雷达微弱目标检测的主要挑战之一是信噪比较低。

由于目标信号微弱，噪声对结果影响较大。

因此，在前跟踪过程中需要采用聚类、滤波等方法对噪声进行抑制。

2. 多目标情况在实际应用中，雷达往往需要同时跟踪多个目标。

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法秦占师;张智军;曹晓英;陈稳【摘要】An improved Track-Before-Detect (TBD)algorithm based on support vector machines and unscented particle filter is proposed for weak target detection and tracking in low Signal to Noise Radio(SNR)environment. The improved algorithm uses the Unscented Kalman filter to generate the important proposal distribution which can match the true posterior distribution more closely. On this basis,the article introduces support vector machines into particle resampling. By building the posterior probability density model of the states,diversiform particles can be gained. And the impoverishment problem is solved effectively by these diversiform particles. The simulation results show that the improved algorithm can improve probability of detection and tracking accuracy.%针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪，提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

息为观测值，可以通过滤波估计的方法最终实现对目标的稳健跟踪。该方法为弱小目标的跟踪检测技术提供则
了一种新的思路。
关键词ｉ雷达弱目标；ａｔＡ；测前跟踪；多目标规划；能量积累ＦｓＣ检ｌ中图分类号：Ｔ９８Ｔ３１Ｎ５；Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）８３２－４０１３９（０２０ — １００
牛德智，陈长兴，王
摘
一
博，卞东亮，符
辉
（空军工程大学理学院，西安７０５）１０１
要：研究了强噪声干扰下的雷达弱目检测及跟踪问题。针对信号与噪声干扰之间的相互独立性，出了标提
种基于ＦｓＣａｔＡ的弱目标检测前跟踪（Ｂ算法。该算法的关键为对分离后的信号进行能量分配，ｌＴＤ）以及求解
Ｇｓｉｎｎｉｅｏｏ．ｕｓａｏｓ．Ｆｒｈｒｒ．ｓｄｓｔｓｉｆｒｔｎｒｃｒｅｕｎｒｃｓｆｅｅｇｃｕｌｔｎａｎａｓｏｓｒｎｎＧａｓｉｎｎｉａｅｕｔｅｍｏｅｕｅｔｕｏｍａｉｅｏｄｄｄｒｇｐｏｅｓｏｎｒａｃｍｕａｉｓａｎｏｉｙｏｔｅｏｓｒｅａｕｓｎｈｎｔｒｅｏｌｅｓｂｙｔａｋｄｂｉｅｓｍａｉｎｍｅｈｄ，ｗｈｃｒｖｄｄｏｅｎｗｙｆｒｈｂｅｖｄｖｌｅ，ａｄｔｅａｇｔｗｕｄｂｔｌｒｃｅｙｆｔｒｅｔｔｔｏｓａｌｉｏｉｈｐｏｉｅｎｅｗａｏ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｉａｅｔｄｅｅｋｒｄｒｔｒｅ ’ ｅｅｔｇａｄｔｃｉｇｐｏｌｍｓｗｔｈｉｔｒａｃｙｓｒｎｏｓ． — ｈｓｐｐｒｓｉｄｗａａａａｇｔＳｄｔｃｉｎｒｋｎｒｂｅｉｔｅｄｓｂｎｅｂｔｇｎｉｅＡｉｕｎａｈｕｏ
ＦｓＩＡｆｒｗｅｋｒｄｒｔｒｅａｔＣｏａａａａｇｔ
ＮＩ —ｈ，ＣＨＥｈｎ — ｉｇＵＤｅｚｉＮＣａｇｘｎ，ＷＡＮＢｏＩｎ — ａｇＵＨｕＧ，ＢＡＮＤｏｇｌｎ，Ｆｉｉ
（ｃｎｅＣｌｇ，ｉＦｒｅｎｉｅｒｇＵｉｒｉ，ｉｎ７０５，ＣｉａＳｉｃｏｌｅＡｒｏｇｎｅｎｎｅｔＸ ’ａ１０ｈｎ）ｅｅＥｉＶｓｙ１
ｍｉｇａｄｐｎｅｃｅｗｅｉｎｌａｄｎｉｅｔｉｐｐｒｒｐｓｄｏｅｍｅｈｄｏＢＤｂｓｄｏａｔＡｒａａｇｔＴｅｎｔｎｅｅｄｎｅｂｔｅｎｓｇａｓｎｏｓ，ｈｓａｅｏｏｅｎｔｏｆｉｐＴａｅｎＦｓＣｆｋｔｒｅ．ｈｌｏｗｅ
ｋｙｐｉｓｆｈｅｏａｔｄｓｕｅｎｒｙｏｉａｓｆｒｌｄｓｕｃｐｒｔｎ（Ｓ）ａｄｓｌｄａｅｉｅｕｔｏ— ｅｏｔｏｅｍｔｄｗｓｏｉｔｅｅｇｇｌａｅｉｏｒｅｓａａｏＢＳ，ｎｖｄｓｎｄｍｌ—ｂｎｔｈｐｔｓｎｔｂｎｅｉｏｅｇｉｊｃｖｒｒｍｉｇａｐｏｃｒｌＯａｃｉｅｔｅｅｅｇｃｕｕｔｎｏｃｉｃｅｔｃｏｗｖ．ＳｍｌｉｅｕｔｅｔｅｐｏａｍｎｐｒｈｐｏｅＳｓｔａｈｅｈｎｒａｃｍｌｉｆｏｎｉｎｈａｅｉｕａｏｒｓｌｉｇａｂｍｏｖｙａｏｄｅｔｎｓｓｏａｉｔｅｃｓｆｅａｖｉｎｌｏｎｉｔＳＲ）ｔｒｐｓｄｍｔｏａｅｃａｄｔｃｒｅｗｌｅｈｒｔｓｈｗｔｔｎｈａｅｏｇｔｅｓａｔｏｅａｉＮｈｎｉｇｓｒｏ（ｈｐｏｏｅｅｄｃｎｄｔｔｎａｋｔｇｔｅｉｅｅｈｅｒａｌｔｉｉ
所构建的一个多目标规划问题，而实现匹配回波信号的能量积累。仿真实验结果表明，负信噪比的情况下，进在无论是高斯噪声还是非高斯噪声，方法均可以实现检测前跟踪的目的；能量积累过程中记录的目标状态信该用
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ — ６５２１．８０３ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０ｂｆｒｅｅｔｇｍｅｈｄｂｓｄｏｔｄｎｔａｋｎｅｏｅｄｔｃｉｔｏａｅｎｎ
第２９卷第８期２１０２年８月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔ￣ｃｏ
Ｖｏ．９Ｎｏ８１２．
Ａｕ．２２ｇ０１
基于ＦｓｌＡ的雷达弱目标检测前跟踪方法研究水ａｔＣ