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天波超视距雷达机动目标检测与跟踪

作　者: 殷俊丽
导　师: 苏洪涛
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 天波超视距雷达机动目标检测与跟踪粒子滤波
分类号: TN958.93
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 270次
引　用: 4次
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内容摘要

工作在高频波段的天波超视距雷达(OTHR),其外部噪声非常强;此外,其下视工作方式,使得回波信号中含有强大的海/地杂波。为了对目标进行检测与跟踪,通常要通过相干积累(可用快速傅立叶变换(FFT)实现)获得高的多普勒分辨率,将杂波背景和运动目标分开。对于机动目标,由于目标相对于雷达径向加速度的存在,利用FFT实现相干积累时,会引起多普勒频谱的展宽,给目标的检测和跟踪带来困难。本论文提出用一种比较新型的滤波算法—粒子滤波算法来实现天波超视距雷达的机动目标检测与跟踪。粒子滤波算法是一种适用于非线性、非高斯系统的递推滤波算法。本文首先详细介绍了粒子滤波理论,结合天波超视距雷达的信号处理方法,建立系统模型,对目标的运动状态、存在状态进行估计,实现目标的跟踪和检测。仿真结果表明,用该算法能够得到较好的机动目标检测与跟踪效果。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 研究背景  7
  1.2 天波超视距雷达工作原理  7-9
  1.3 天波超视距雷达的发展  9-10
  1.4 天波超视距雷达的特点  10-11
  1.5 本文的主要工作  11-13
第二章自适应滤波算法  13-31
  2.1 引言  13
  2.2 贝叶斯滤波原理  13-14
  2.3 卡尔曼（Kalman）滤波  14-16
  2.4 扩展卡尔曼（EKF）滤波  16-18
  2.5 粒子滤波（Particle Filter）  18-29
    2.5.1 粒子滤波的原理  18
    2.5.2 贝叶斯重要采样  18-20
    2.5.3 序列重要采样  20-22
    2.5.4 粒子的退化问题  22-23
    2.5.5 解决算法的退化问题  23-24
    2.5.6 仿真  24-29
  2.6 本章小结  29-31
第三章用粒子滤波器实现机动目标的检测与跟踪  31-49
  3.1 引言  31
  3.2 天波超视距雷达信号处理方法  31-34
    3.2.1 天波超视距雷达信号处理的基本框架  31-32
    3.2.2 天波超视距雷达信号处理的基本方法  32-34
  3.3 天波超视距雷达中机动目标多普勒信息分析  34-35
  3.4 目标状态模型和观测模型  35-39
    3.4.1 状态模型  35-36
    3.4.2 观测模型  36-39
  3.5 用粒子滤波器实现目标的检测与跟踪  39-42
  3.6 仿真结果与分析  42-48
    3.6.1 仿真数据处理结果  42-46
    3.6.2 实测数据处理结果  46-48
  3.7 本章小结  48-49
第四章工作总结与展望  49-51
  4.1 本文工作总结  49
  4.2 课题展望  49-51
致谢  51-53
参考文献  53-56

天波超视距雷达机动目标检测与跟踪

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