基于波形捷變的粒子濾波檢測前跟蹤技術(shù)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩79頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、二十一世紀(jì)的今天,雷達(dá)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事與民用領(lǐng)域。然而雷達(dá)對于隱身目標(biāo)、強(qiáng)雜波中目標(biāo)等弱目標(biāo)的探測仍然存在很多問題?;诹W訛V波的檢測前跟蹤(PF-TBD)技術(shù)能夠有效提升雷達(dá)對弱目標(biāo)的探測能力,但是由于PF-TBD只是從數(shù)據(jù)處理的方式上尋求最優(yōu)的效果,而目標(biāo)的跟蹤精度不僅與數(shù)據(jù)的處理方式相關(guān),也受信息的處理方式的影響,例如發(fā)射信號的波形及其參數(shù)的選擇等。因此把信號處理和數(shù)據(jù)處理相結(jié)合是當(dāng)前提高目標(biāo)跟蹤精度的研究方向之一。雷達(dá)波形捷變

2、技術(shù)就是通過控制發(fā)射信號的波形或其參數(shù),使雷達(dá)可以從環(huán)境中不斷地學(xué)習(xí),從而形成一個閉環(huán)的反饋系統(tǒng),以提升雷達(dá)各項性能,如減小跟蹤誤差,提高檢測概率與識別精度等。本文針對弱目標(biāo)的檢測與跟蹤問題,研究了基于波形捷變的弱目標(biāo)跟蹤技術(shù),主要內(nèi)容有:
  1、用符合雷達(dá)真實功能的灰度圖對雷達(dá)觀測進(jìn)行 TBD建模,并且通過仿真分析了TBD模型下的單幀觀測數(shù)據(jù),然后分別研究了SIR-TBD與ESIR-TBD算法,并同時對兩種粒子濾波TBD算法進(jìn)

3、行了仿真,驗證對比了兩種算法性能。
  2、針對PF-TBD技術(shù)單純地從數(shù)據(jù)處理方式上尋求最優(yōu)效果以致雷達(dá)性能提升有限的問題,在 PF-TBD的基礎(chǔ)上研究了一種雷達(dá)發(fā)射波形捷變設(shè)計方法。該方法以發(fā)射信號的模糊函數(shù)為橋梁,基于克拉美羅下界(CRLB)的評價準(zhǔn)則,建立起目標(biāo)跟蹤精度與發(fā)射波形參數(shù)間的關(guān)系,從而得出波形選擇準(zhǔn)則函數(shù)。最后利用 PF-TBD方法,通過最小化預(yù)測的下一時刻的均方誤差(MSE)以實現(xiàn)發(fā)射波形的自適應(yīng)設(shè)計,使得雷

4、達(dá)檢測與跟蹤性能顯著提升。
  3、由于實際的雷達(dá)量測中常含有大量雜波,研究了一種雜波環(huán)境下的波形捷變目標(biāo)跟蹤算法。首先建立了目標(biāo)在二維平面內(nèi)的運動模型、非線性的量測模型和雜波模型,然后將粒子濾波算法與概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法相結(jié)合進(jìn)行雜波環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤,最后基于無跡變換和量測噪聲協(xié)方差的克拉美羅下界,通過最小化代價函數(shù)選擇最優(yōu)的發(fā)射波形參數(shù)以提高目標(biāo)跟蹤精度。
  4、當(dāng)以目標(biāo)存在概率作為檢測統(tǒng)計量時,無法直觀反映出當(dāng)系統(tǒng)處于某

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論