复杂环境下知识辅助小目标跟踪策略的研究与验证

在当前军事环境中，随着隐身飞机、巡航导弹等现代飞行器的广泛应用，雷达面临小目标检测和跟踪的巨大挑战。传统跟踪方法在面对这些低能量回波以及复杂背景，如强杂波（由云层、雨滴、鸟群等无源散射体产生的信号）时，其效果受限。因此，增强目标与杂波的区分度，提升雷达在复杂环境下的目标检测和跟踪能力成为学术界的关注焦点。 本研究论文主要探讨了在复杂环境下利用环境知识和目标特征辅助小目标跟踪的方法。首先，针对地形变化导致的传统跟踪算法性能不稳定的问题，作者提出了利用数字高程地图和虚警概率等先验知识，对监测区域的杂波进行分类，从而减少虚假航迹，提高跟踪的可靠性。 其次，对于数据关联过程中真假量测难以区分的情况，论文引入了目标特征信息作为辅助，相较于单纯依赖动力学信息，这种方法提高了目标航迹与实际目标量测的正确关联概率，进一步提升了跟踪的准确性。 最后，针对地面目标因杂波干扰和机动性强而跟踪困难的问题，论文提出了道路信息辅助的跟踪策略。与传统的固定模型数量和结构的跟踪算法相比，此方法能更好地适应地面目标的特性，从而显著提高小目标的跟踪精度。 通过仿真实验，论文证实了知识辅助小目标跟踪方法的有效性。结论显示，将环境知识（如地形信息）和目标特征信息融入到跟踪算法中，能够显著增强雷达在复杂环境下的小目标跟踪能力，为实际军事应用提供了有效的解决方案。 关键词：知识辅助、小目标跟踪、杂波分区信息、目标特征、道路信息。这篇论文在解决雷达在现代战争背景下小目标跟踪难题上，为提升系统的效能和鲁棒性做出了有益的贡献。