基于动态规划的检测前跟踪算法的性能分析

发布时间：2025-06-23 22:30

　　 复杂条件下的微弱目标探测是现代雷达亟待解决的问题。检测前跟踪(Track-Before-Detect,TBD)算法联合处理多帧回波数据,是一种广为人知的微弱目标探测技术。本文首次分析了雷达探测场景参数与TBD算法参数的对应关系,建立了TBD算法性能仿真模型,并利用蒙特卡洛方法仿真分析了不同场景下TBD算法的性能。本文工作对TBD算法工程化及性能优化具有一定的指导意义。

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【部分图文】：

图1 虚警概率为10-6时，积累值函数阈值VT与积累帧数K、积累搜索波门大小ф的关系

首先分析复高斯背景杂波的场景。图1给出了DP-TBD算法为了达到pfa=10-6的虚警概率所需的阈值VT与积累搜索波门大小ф、积累帧数K的关系。给定积累帧数K，阈值VT随着?的增加而增大。具体地，当K=6时，ф=1,9,21,81,401对应的阈值VT分别为14.06dB、15.....

图2 针对Swerling 0类目标，虚警概率为10-6，积累圈数K=6时各种算法的检测性能对比

图2给出了Swerling0类目标在虚警概率pfa=10-6，积累圈数K=6时，单帧、K帧非相参积累以及不同ф值的DP-TBD等检测算法的性能比较。当ф=1时，DP-TBD性能与K帧非相参积累的理论性能相同。随着ф值增大，DP-TBD的检测性能逐渐下降。具体地，当检测概率pd=....

图5 韦布尔杂波条件下，针对Swerling 0类目标，虚警概率为10-6，积累圈数K=6时各种算法的检测性能对比

图4韦布尔杂波条件下，虚警概率为10-6时，积累值函数阈值VT与积累帧数K、积累搜索波门大小?的关系4结语

图3 针对RCS起伏目标，虚警概率为10-6，积累圈数K=6时各种算法的检测性能对比

图3给出了RCS起伏目标在虚警概率pfa=10-6，积累圈数K=6时各种算法的检测性能比较。SwerlingI/II类目标的RCS服从自由度为2的卡方分布，SwerlingIII/IV类目标的RCS服从自由度为4的卡方分布。在RCS起伏强弱方面，SwerlingI/II类目....

本文编号：4052092