雷达目标检测与跟踪综合处理技术在弱目标识别中的应用

"该文档是关于人工智能领域中雷达目标检测与跟踪综合处理技术的研究，主要探讨如何提升在复杂海况下弱目标的检测和跟踪性能。文档内容包括雷达目标检测和跟踪的基础理论、方法，以及对检测前跟踪算法的改进策略。通过动态规划和卡尔曼滤波的结合，优化了弱目标的检测和跟踪过程，并在Visual Studio 2010平台上实现了基于CUDA的软件应用。" 在雷达目标检测中，首要任务是从大量噪声和杂波中识别出目标，并获取其关键信息，如方位、距离和速度。传统的检测方法包括最佳准则信号检测、恒虚警检测和脉冲积累检测。这些方法各有优缺点，但面对复杂的海况和弱小的目标时，它们的性能可能会显著下降。 跟踪技术，特别是卡尔曼滤波，用于估计和预测目标的状态，形成连续的轨迹。然而，仅依赖于检测后跟踪可能无法有效处理弱目标，因为它们可能在首次检测时就被忽视。因此，本文提出了检测前跟踪的概念，即在检测阶段就考虑跟踪的信息，增强了对弱目标的捕获能力。 本文引入了一种机制，判断何时启动检测前跟踪算法，以适应不同场景。对于弱目标，动态规划检测前跟踪算法被提出并进一步优化，采用两级门限来提高检测的准确性和鲁棒性。动态规划允许更灵活地处理目标状态的变化，而两级门限可以降低假警报率，提高真实目标的检测率。 为了改善算法的计算效率，作者利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行计算框架，将算法实现于Visual Studio 2010上，从而加快了处理速度。实验结果验证了这种改进的动态规划算法在目标检测和跟踪上的有效性，特别是在处理弱目标时表现出色。 总结起来，这篇论文详细阐述了雷达目标检测与跟踪的基本原理，重点研究了如何通过检测前跟踪和动态规划优化技术提升弱目标的检测与跟踪性能。结合卡尔曼滤波和CUDA编程，论文提供了一种综合处理方法，有望在实际的水上航运安全系统中发挥重要作用。关键词包括目标检测、目标跟踪、综合处理和检测前跟踪，表明了研究的核心内容。