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文檔簡介
1、國內(nèi)圖書分類號:TN957.51學(xué)校代碼:10213國際圖書分類號:621.396.962.3密級:公開工程碩工程碩士學(xué)位論文士學(xué)位論文岸對海逆合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)檢測技術(shù)研究碩士研究生:那仁圖雅導(dǎo)師:謝俊好教授申請學(xué)位:工程碩士學(xué)科:電子與通信工程所在單位:電子與信息工程學(xué)院答辯日期:2013年7月授予學(xué)位單位:哈爾濱工業(yè)大學(xué)哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要雷達(dá)經(jīng)常工作在強(qiáng)雜波或者人為干擾等等復(fù)雜環(huán)境下,這對雷達(dá)發(fā)現(xiàn)并檢測目標(biāo)帶來了很大
2、的挑戰(zhàn)性。尤其對于微弱目標(biāo)的檢測,傳統(tǒng)的門限檢測是遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到預(yù)期效果。為了在復(fù)雜環(huán)境下更早更有效和可靠地發(fā)現(xiàn)目標(biāo),檢測前跟蹤(trackbefedetectTBD)技術(shù)是現(xiàn)在處理微弱目標(biāo)檢測問題的重要手段之一。TBD是利用未經(jīng)任何預(yù)處理的雷達(dá)原始測量數(shù)據(jù):例如功率測量數(shù)據(jù)或者IQ數(shù)據(jù),對目標(biāo)進(jìn)行檢測與跟蹤處理。與傳統(tǒng)的跟蹤與檢測方法相比較TBD的優(yōu)勢在于,在處理過程中觀測數(shù)據(jù)中的有用信息經(jīng)過時間上的累積后,抑制雜波信息的同時凸顯了目標(biāo)信
3、息,達(dá)到了提高信噪比的作用,由此實(shí)現(xiàn)了更好的目標(biāo)檢測與跟蹤性能。本文采用動態(tài)規(guī)劃算法和粒子濾波算法來實(shí)現(xiàn)了TBD的非線性處理過程,提高了對微弱目標(biāo)的檢測與跟蹤性能。文中著重考慮了TBD的目標(biāo)檢測性能方面,主要研究內(nèi)容如下:首先,在勻速直線運(yùn)動模型以及點(diǎn)目標(biāo)擴(kuò)散的雷達(dá)傳感器觀測模型下建立了TBD處理模型。介紹了動態(tài)規(guī)劃算法實(shí)現(xiàn)能量累積的基本原理,在此基礎(chǔ)上建立了DPTBD算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測的步驟和統(tǒng)一框架。并通過仿真驗(yàn)證了算法對目標(biāo)檢測的可
4、行性,分析了算法性能。針對傳統(tǒng)DPTBD算法的計(jì)算量大等問題又介紹了一種改進(jìn)的DPTBD處理方法,并仿真分析了不同預(yù)處理門限對算法性能的影響程度。其次,介紹了基本的粒子濾波理論的基本原理,并詳細(xì)分析了序列重要性采樣、重采樣等粒子濾波理論的主要組成技術(shù)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程。通過純方位觀測實(shí)例驗(yàn)證了粒子濾波跟蹤的可行性,并分析了均方根意義下的跟蹤誤差性能。再次,在粒子濾波跟蹤理論基礎(chǔ)上,加入表示目標(biāo)存在的離散變量,以此來計(jì)算目標(biāo)的存在概率,完成了
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