重采样平滑粒子滤波在检测前跟踪中的应用

"基于重采样平滑粒子滤波的检测前跟踪 (2008年) - 论文 - 工程技术" 在雷达探测领域，检测前跟踪（Track-Before-Detection, TBD）是一种有效提升对低可探测目标探测能力的技术。TBD算法通过累积雷达的多次扫描回波，而不立即进行检测，而是基于估计的目标轨迹来判断目标是否存在。这种方法能够充分利用单次扫描的脉冲串积累和扫描间的积累，尤其适用于增强对弱信号或低可探测目标的识别。 粒子滤波（Particle Filter, PF）是一种非线性、非高斯状态估计方法，它在TBD中的应用称为基于序列重采样（Sequential Importance Resampling, SIR）的TBD算法（SIR-TBD）。SIR-TBD利用粒子滤波技术从未经门限比较的多次扫描数据中提取目标轨迹，同时进行目标存在性判断。它适用于各种运动模式的目标，包括匀速和非匀速，以及扩展目标，并且内存需求相对较小。 然而，传统的SIR-TBD算法存在一些问题，特别是在处理图像处理方法时，假设目标出现会影响其周围的测量值。这种假设在某些情况下并不准确，导致观测模型的不同。此外，由于粒子多样性在递推过程中快速下降（粒子枯竭），这会降低检测概率。 为了解决这些问题，论文提出了一种重采样平滑（Resampling Smoothing, RS）算法及其简化版本。RS算法旨在有效地提高粒子的多样性，从而增强滤波器的性能。将RS算法应用于常规雷达的TBD，形成了基于序列重要性重采样平滑的TBD算法（SIRS-TBD）。通过SIRS-TBD，能够在雷达系统中实现对低可探测目标的有效检测和跟踪。 仿真结果证实了RS算法在保持粒子多样性方面的优势，这有助于防止粒子滤波器过早地陷入局部最优解，从而提高整体跟踪和检测的准确性。因此，RS算法和SIRS-TBD算法的结合为雷达目标检测和跟踪提供了一个更为稳健的解决方案，特别适合应对低可探测目标的挑战。 关键词：检测前跟踪、粒子滤波、重采样平滑。该研究对于雷达信号处理和目标跟踪领域的理论发展和技术应用具有重要意义。