基于动态规划的检测前跟踪算法研究

基于动态规划的检测前跟踪算法研究

论文摘要

隐身技术的快速发展以及日趋复杂的战场环境使现代雷达的检测和跟踪能力面临严峻的考验。检测前跟踪技术(Track-before-detect,TBD)作为一种针对信噪比低的弱目标检测与跟踪技术,打破了传统先检测后跟踪方法(Detect-before-track,DBT)的顺序处理思路,在检测中引入时间维度,通过联合处理多帧量测数据再对处理结果进行门限检测,最后同时得到检测结果和目标航迹,从而实现对微弱目标的检测和跟踪,是当前检测与跟踪技术的研究热点。但是,现有的检测前跟踪技术多应用于红外领域,为了将检测前跟踪技术更好地应用于雷达系统,还有很多问题亟待解决,如影响算法检测性能的值函数设计,算法的实时跟踪问题,不同目标类型下的检测前跟踪,复杂的多目标场景下的检测前跟踪等等。针对以上问题,本文分别在单目标场景和多目标场景下展开研究,主要内容概括如下:(1)分析TBD技术相对于传统的DBT技术的区别和优势,对本文研究的基于动态规划检测前跟踪算法(Dynamic Programming based Track-before-detect,DP-TBD)的动态规划(DP)理论进行分析说明,在此基础上以单个点目标对DP-TBD算法建模并分析相应的算法流程。(2)针对DP-TBD算法的实时性问题和扩展目标检测性能差等问题,在单目标DP-TBD算法基础上研究了几种决定算法性能的值函数设计方法,着重分析并推导了针对扩展目标的包络对数似然比(Logarithm of the Envelope Likelihood Ratio,LELR)值函数设计以改善DP-TBD算法对扩展目标的检测性能。详细分析弥补算法实时性的滑窗处理方法,以及滑窗处理中避免重复计算问题的算法。提出针对扩展目标的实时连续跟踪DP-TBD算法,仿真实验证明本文方法可以对扩展目标实现连续跟踪。(3)针对多目标DP-TBD算法中计算量大,值函数混叠效应对算法性能的影响等问题展开研究。首先建立多目标模型并分析多目标场景中值函数混叠效应的成因,在此基础上根据DP积累的方向性,理论分析分辨交叉邻近目标从而实现有效检测的方法,提出目标状态转移集分区的思想以及一种基于并行计算实现的目标状态转移集分区DP-TBD方法,对照传统的多目标循环剔除法,理论分析本文算法对算法计算效率的改进,通过仿真实验证明本文方法相对传统方法在检测性能和计算效率上的优效性。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 课题研究的背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 本文研究内容及章节安排
  • 第2章 检测前跟踪算法概述
  •   2.1 引言
  •   2.2 TBD与 DBT对比分析
  •     2.2.1 先检测后跟踪
  •     2.2.2 检测前跟踪
  •   2.3 动态规划的一般理论
  •     2.3.1 动态规划的基本原理
  •     2.3.2 动态规划的基本方程
  •     2.3.3 动态规划在TBD中的理论拓展
  •   2.4 DP-TBD算法概论
  •     2.4.1 系统模型和量测模型
  •     2.4.2 算法分析
  •     2.4.3 算法流程
  •   2.5 本章小结
  • 第3章 单目标动态规划检测前跟踪算法
  •   3.1 引言
  •   3.2 基于先验信息的值函数
  •     3.2.1 值函数设计
  •     3.2.2 复杂度分析
  •   3.3 滑窗处理
  •   3.4 扩展目标连续DP-TBD算法流程
  •   3.5 仿真实验及验证分析
  •     3.5.1 算法性能评价指标
  •     3.5.2 仿真实验与分析
  •   3.6 本章小结
  • 第4章 多目标动态规划检测前跟踪算法
  •   4.1 引言
  •   4.2 多目标TBD难点分析
  •   4.3 多目标模型及存在的问题
  •     4.3.1 多目标系统模型及量测模型
  •     4.3.2 值函数混叠效应
  •   4.4 基于状态转移集分区的并行多目标DP-TBD算法
  •     4.4.1 复杂场景中DP积累方向性分析
  •     4.4.2 改进方法的算法流程
  •   4.5 多目标DP-TBD算法计算量分析
  •   4.6 仿真实验及验证分析
  •   4.7 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 李振武

    导师: 徐伟,田晓英

    关键词: 检测前跟踪,动态规划,值函数,实时跟踪,多目标检测

    来源: 哈尔滨工程大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,电信技术

    单位: 哈尔滨工程大学

    分类号: O221.3;TN953

    总页数: 66

    文件大小: 9924K

    下载量: 274

    相关论文文献

    • [1].操作系统常见的几种算法举例分析[J]. 湖北三峡职业技术学院学报 2010(02)
    • [2].一种改进的混合蝙蝠算法[J]. 南华大学学报(自然科学版) 2019(01)
    • [3].基于“反学习”理论的人工蜂群算法在订单分批问题中的应用[J]. 物流技术 2017(12)
    • [4].算法传播的风险批判:公共性背离与主体扭曲[J]. 华中师范大学学报(人文社会科学版) 2019(01)
    • [5].从算法伦理图谱揭示算法中的伦理悖论[J]. 传播力研究 2019(30)
    • [6].双核因素蝙蝠算法[J]. 中南民族大学学报(自然科学版) 2018(01)
    • [7].天空优化的数字图像暗通道先验去雾算法[J]. 激光与光电子学进展 2018(08)
    • [8].基于动态距离的模糊社区识别算法[J]. 计算机工程与应用 2019(21)
    • [9].基于动态参数的人工搜索群算法[J]. 控制与决策 2019(09)
    • [10].几种仿生优化算法综述[J]. 软件导刊 2019(02)
    • [11].ROHC算法在LWIP上的仿真与实现[J]. 计算机仿真 2017(12)
    • [12].基于改进K-SVD算法的傅里叶叠层成像识别技术研究[J]. 生命科学仪器 2018(06)
    • [13].大数据背景下的聚类算法的相关研究[J]. 电脑编程技巧与维护 2019(01)
    • [14].个性化经济中的算法规制和(不)完美执行[J]. 环球法律评论 2019(06)
    • [15].ISO 18000-6 Type C中的防冲突机制分析[J]. 广西科学院学报 2008(04)
    • [16].应用驱动的基于流式框架的实时数据分区算法[J]. 计算机应用研究 2018(04)
    • [17].基于改进投票专家算法的专有协议模糊测试方法[J]. 计算机工程与应用 2018(12)
    • [18].数字社会权力的来源:评分、算法与规范的再生产[J]. 交大法学 2019(01)
    • [19].一种改进的灰狼优化算法[J]. 电子学报 2019(01)
    • [20].基于PMVS算法的古建筑虚拟重建研究[J]. 计算机仿真 2019(08)
    • [21].基于向量化稀疏重构解相干改进算法[J]. 空军预警学院学报 2018(01)
    • [22].单调链与二分法的Douglas-Peucker改进算法[J]. 测绘科学 2019(02)
    • [23].分层递进的改进聚类蚁群算法解决TSP问题[J]. 计算机科学与探索 2019(08)
    • [24].基于z值的分布式密度峰值聚类算法[J]. 电子学报 2018(03)
    • [25].基于CamShift改进算法的人脸跟踪识别系统[J]. 山西电子技术 2018(03)
    • [26].基于DP-TBD的分布式异步粒子滤波融合算法[J]. 现代雷达 2018(10)
    • [27].无人驾驶碰撞算法的伦理立场与法律治理[J]. 法制与社会发展 2019(05)
    • [28].基于KNN算法的改进K-means算法[J]. 青岛科技大学学报(自然科学版) 2019(05)
    • [29].一种并行ACS-2-opt算法处理TSP问题的方法[J]. 计算机科学 2018(S2)
    • [30].基于局部划分的匿名算法研究[J]. 计算机应用研究 2019(10)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于动态规划的检测前跟踪算法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢