改进的雷达微弱目标MHT-PF检测前跟踪算法提升精度

本文档主要探讨了雷达微弱目标探测领域的一项关键改进，即针对基于Hough变换的检测前跟踪(TBD)算法的局限性。Hough变换在早期雷达目标检测中广泛应用，但其在处理复杂背景和微弱信号时易产生大量虚假航迹，导致难以准确识别真实目标。论文作者樊玲和张晓玲针对这一问题，提出了一种结合修正Hough变换和粒子滤波的TBD算法。 修正Hough变换是原始Hough变换的一种优化，它通过减少不必要的搜索空间，提高检测精度。在该算法中，首先利用修正Hough变换对雷达接收到的数据进行处理，以更精确地估计目标可能存在的区域，这一步骤有助于减少误报和漏报的可能性。 接着，他们将修正Hough变换的结果作为粒子滤波的先验信息。粒子滤波是一种强大的估计方法，尤其在处理不确定性高的系统中，如雷达信号的非确定性和噪声。通过粒子滤波，每个候选目标航迹被赋予一个权重，这个权重反映了其与实际观测数据的匹配程度，即似然比。通过计算这些权重，算法能够有效地筛选出虚假航迹，只保留那些可能性较高的真实目标线索。 该算法的优势在于，它不仅能够剔除虚假航迹，还能在宣布检测结果的同时提供目标的真实航迹，从而提高了整体的跟踪性能。通过仿真实验验证，新算法在微弱目标的检测和跟踪任务中表现出显著的优越性，能够有效地应对雷达信号的挑战，提升目标检测的可靠性。 总结来说，这篇论文的核心贡献是提出了一种融合修正Hough变换和粒子滤波的TBD算法，旨在解决传统Hough变换在雷达微弱目标探测中的不足，提高目标跟踪的精度和有效性。这对于雷达技术的发展，尤其是在复杂环境下的目标识别和跟踪，具有重要的理论和实际应用价值。