基于粒子濾波的雷達弱目標檢測前跟蹤①

陳國慶，陳客松

（電子科技大學電子工程學院，四川 成都610054）

0 引 言

現代高科技戰爭中，諸如隱身飛機、小型飛機、小型無人偵察機等弱目標對雷達的檢測能力提出了越來越高的要求。經典的檢測后跟蹤（DBT）方法先通過復雜的信號處理來進行檢測，將處理后的數據送至獨立的跟蹤濾波器做跟蹤處理。在檢測的時候會設定一個門限，低于門限的數據將被丟棄，高于門限的數據才會被保留用于下一步的跟蹤處理。由于弱目標的信號可能低于門限而被丟棄，所以這種處理方式不適合于雷達弱目標的檢查和跟蹤。檢測前跟蹤直接由原始觀測數據來檢測和跟蹤目標，與經典DBT方法相比，由于其不對觀測數據進行門限處理，所以可以對弱目標進行更加有效的檢測和跟蹤。

檢測前跟蹤只是處理問題的思想，其實現依賴于具體的方法。其中包括三維匹配濾波、霍夫變換、動態規劃（DP）等，這三種方法都是批處理的，計算量也比較大。遞歸貝葉斯濾波是處理檢測前跟蹤的一種遞歸算法，每接收到一幀數據就進行一次處理，使存儲空間和運算量大大降低，使實時的處理成為可能。粒子濾波就是屬于遞歸貝葉斯的范疇，其采用大量的粒子來近似后驗概率密度，不需要求出后驗概率密度的解析形式，故粒子濾波在非高斯、非線性的問題上也被廣泛使用。

目前有兩種主流的PF－TBD算法。一種由Salmond提出［1]，通過在目標向量空間中增加一個離散變量，用以描述目標出現與否，并使用一個馬爾科夫鏈，用轉移概率對該變量進行控制。……