一种基于二阶Markov目标状态模型的多帧关联动态规划检测前跟踪算法

郑岱堃 王首勇 杨 军 杜鹏飞

(空军雷达学院 武汉 430019)

1 引言

检测前跟踪(Track-Before-Detect, TBD)是一种基于跟踪的检测技术，它将雷达各扫描数据帧作几乎没有信息损失的相关处理，同时得到检测结果和目标航迹，目前被认为是检测弱目标的有效途径。TBD算法将所有的观测数据均假设为目标状态，形成目标状态序列，即假设航迹，沿航迹进行能量积累从而根据积累值进行检测判断。将动态规划(Dynamic Programming, DP)算法应用于TBD，可在得到全局最优解的前提下大大降低运算量[1]，是一种重要的 TBD实现方法。文献[2]首次提出了用于弱运动目标检测的 DP-TBD算法并分析了其性能[3]，该算法把航迹跟踪中的多阶段问题转化为多个单阶段问题，用观测数据的似然函数对指标函数进行积累更新，并通过搜索指标函数在前一阶段的最大值来关联目标状态，以分段最优化实现对目标的检测。文献[4]考虑了有、无目标两种假设下的似然函数，以其似然比构造指标函数，提高了检测性能，但是仅适用于非起伏模型目标；文献[5]提出直接采用假设目标的信号幅度构造指标函数的 DP-TBD算法，这类算法简便易行，可以检测起伏模型的运动目标；文献[6]利用极限值理论分析了Tonissen算法的性能，给出了虚警概率和检测概率的近似表达式。近些年对DP-TBD算法的研究[7-13]主要集中于对能量积累中的指标函数的改进和观测数据的预处理。例如文献[8]综合回波数据中的幅度和相位信息，构造了一种复数形式的似然比函数，改善了信噪比性能并且降低了运算量。……