MIMO雷达多目标检测前跟踪算法：低信噪比下的性能优化

本文主要探讨了在MIMO雷达（Multiple-Input Multiple-Output）系统中利用检测前跟踪（Track-before-Detect, TBD）技术对多目标进行早期预警的问题。MIMO雷达作为一种先进的雷达技术，通过同时发射和接收多个独立的信号波束，能够显著提高目标检测和跟踪能力。传统的多目标检测往往在检测后才进行跟踪，而TBD方法则试图在未确认目标存在的情况下预测其运动轨迹，这在复杂环境中尤其重要，因为它可以提前做出反应，降低漏报和虚警的风险。 作者Guan Jian和Huang Yong来自中国烟台海军航空宇航大学电子工程系，他们针对MIMO雷达中的多目标环境提出了一个创新的逐目标消除（Sequential Target Cancelation, STC）和极坐标Hough变换（Polar Coordinate Hough Transform, PHT）相结合的检测前跟踪算法。STC是一种逐步排除非目标干扰的方法，它通过迭代过程逐一检测并排除可能的假目标，提高了检测的准确性。PHT则是一种图像处理技术，用于识别目标在二维空间中的位置，将目标检测转化为一组特征参数的搜索，从而简化了目标跟踪的过程。 算法的核心是基于二元广义似然比检验（Binary Generalized Likelihood Ratio Test, BGLRT），这是一种统计方法，用于评估目标信号与背景噪声之间的差异。在推导过程中，作者成功地得出了算法的虚警概率和检测概率表达式，这两个指标对于评估算法性能至关重要。相比于传统的多目标检测方法，新算法的优势在于计算量较低，而且不需要预先知道目标的数量，避免了多元假设检验带来的复杂性。这意味着该算法在实际应用中更加灵活，适应性强。 仿真分析部分显示，在信噪比较低的条件下，这种新的STC-PHT检测前跟踪算法能够显著提升MIMO雷达的多目标检测性能，尤其是在目标密集或动态环境下，其性能优势更为明显。通过减少误报和漏报，该算法有助于提高雷达系统的整体效能和可靠性。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的、有效的多目标检测前跟踪算法，适用于MIMO雷达系统，并为解决实际场景中的早期预警问题提供了新的解决方案。其低计算复杂度和对目标数量不确定性的适应性使其在现代雷达技术领域具有潜在的应用价值。