基于改进粒子滤波的微弱目标检测前跟踪算法

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法研究一、本文概述随着科技的不断发展，弱目标检测与跟踪技术在众多领域，如无人驾驶、智能监控、航空航天等，都展现出了重要的应用价值。

然而,由于弱目标通常具有低信噪比、低对比度、小尺寸等特性，使得其检测与跟踪成为一项极具挑战性的任务。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法，旨在提高弱目标的检测精度和跟踪稳定性。

本文将首先介绍弱目标检测与跟踪技术的研究背景与意义，分析现有算法的优势与不足。

然后，详细阐述基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法的基本原理和实现步骤。

该算法结合了粒子滤波和检测前跟踪的思想，通过预测目标的可能位置，提高检测算法的针对性和准确性。

在算法实现过程中，本文还将探讨如何选择合适的特征表示目标，以及如何设计有效的粒子更新和重采样策略。

为了验证所提算法的有效性，本文将使用公开数据集进行实验，并与其他先进算法进行对比分析。

实验将评估算法在不同场景下的弱目标检测与跟踪性能，包括检测精度、跟踪稳定性、鲁棒性等方面的指标。

本文将总结研究成果，并探讨未来研究方向和应用前景。

本文的研究不仅有助于推动弱目标检测与跟踪技术的发展，还为相关领域的实际应用提供了理论支持和技术保障。

二、粒子滤波算法原理粒子滤波（ParticleFilter,PF）是一种基于贝叶斯估计的非线性、非高斯滤波方法，它通过一组随机样本（粒子）来近似表示概率密度函数，从而实现对动态系统的状态估计。

粒子滤波在处理不确定性、非线性以及非高斯噪声等问题上具有较高的鲁棒性和灵活性，因此在弱目标检测前跟踪等领域得到了广泛的应用。

初始化：根据先验知识或历史数据，选择一组初始样本（粒子），并赋予每个粒子相应的权重。

这些粒子代表了状态空间中可能的状态值。

重要性采样：根据系统模型和当前观测数据，对粒子进行采样和更新。

每个粒子根据系统模型预测下一步的状态，并根据观测数据计算其似然函数值。

粒子的权重根据似然函数值进行更新，反映了粒子对应状态与真实状态之间的匹配程度。

基于粒子滤波的检测前跟踪算法的改进李轩;张红【摘要】针对基于粒子滤波的检测前跟踪(PF-TBD)技术在弱目标的跟踪定位中,目标检测概率较低的问题提出改进.首先,对重要性密度函数进行重新构造,在只包含弱目标的运动模型预测数据的基础上,将实际观测数据与其一起构成的后验概率密度函数作为改进后的重要性密度函数.其次,在满足该后验概率密度函数的分布中,选取一定数目的粒子,在对目标的下一状态估值中,采用MMSE算法,推导出满足最小均方误差的表达式,而且通过引入概率粒子滤波算法,在计算上避开了积分运算.通过仿真实验表明,改进的PF-TBD算法不仅计算简单,而且提高了弱目标检测概率.%In the detection of weak targets,the tracking-before-detection based on particle detection technique (PF-TBD)was applied.It faces the low probability of detection.Improvements were proposes in it.A new posteri-or probability density function was made with the observed data on the basis of the prediction data and motion model of weak targets.In the new posterior probability density function,a certain number of particles are selected.MMSE algorithm was used to estimate the next state of the target and derive the expression of minimum mean square error. In order to avoid the integral operation in the process of the calculation,the probability particle filter algorithm is introduced.This algorithm not only avoids the integral operation,but also improves the detection probability of weak targets.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)030【总页数】6页(P227-232)【关键词】基于粒子滤波检测前跟踪算法(PF-TBD);弱目标的检测;重要性密度函数;MMSE算法;目标检测概率【作者】李轩;张红【作者单位】沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TN911.73在杂乱的背景下，实现对弱目标的检测与跟踪已成为现代军事一个研究热点。

Science &Technology Vision 科技视界0概述随着隐身技术的快速发展,从20世纪80年代起,一批具有良好隐身性能的作战飞机、作战舰艇相继出现,其中尤以美军的F-117、B-2、F-22、F-35、DDG1000,俄军的T-50最具代表性。

与传统非隐身目标相比,隐身目标的最大特点是具有更小的雷达反射截面积(RCS),可有效对抗以雷达为主的探测预警系统,举例说明:F-18鼻锥方向的RCS 约为2m 2,而F-35据报道只有不到0.1m 2,从目标检测的角度考虑,这就意味着在相同的探测距离上,对F-35的检测信噪比相对F-18低了13dB,从而使其更易淹没在接收噪声或杂波中。

对于这类弱小目标,传统的恒虚警处理[1]无法保证较高的检测概率,因此,探测发现距离将大大缩短。

为解决弱小目标的检测、跟踪问题,人们提出了检测前跟踪方法,该方法不同于恒虚警处理,它取消了原始数据输入端检测门限的设置,避免只根据某一节拍测量数据对目标是否存在做出判断,而是将一段时间内测量到的所有原始数据进行联合处理,从中搜索疑似的目标航迹(跟踪),最后,根据该航迹数据构建检验统计量,设置门限实现目标检测。

早期的检测前跟踪方法主要是基于动态规划[2]、最大似然[3]、Hough 变换[4]等算法来实现,进入新世纪,随着粒子滤波理论的发展与完善,Y.Boers 与D.J.Salmond 率先将其应用于弱小目标的检测与跟踪,提出了一种全新的检测前跟踪方法[5-6],突破了原有算法对目标近似线性运动、背景噪声高斯分布等限制,此后,基于粒子滤波的检测前跟踪方法一直是学术界、工程界的研究热点。

本文首先对粒子滤波算法进行介绍,然后,在贝叶斯框架下对检测前跟踪的递归公式进行推导,并给出粒子滤波实现的步骤,最后,通过仿真试验验证了算法的有效性。

1粒子滤波基础粒子滤波是20世纪90年代发展起来的一种新的滤波技术,它是实现递推贝叶斯滤波的一种蒙特卡罗方法,其基本思想是用一组被称为粒子的随机样本和相应的权值来近似表示后验概率密度函数[7],利用这些粒子和权值就可以近似得到状态的最优估计值。

基于粒子滤波的微弱雷达目标检测方法机动微弱目标检测是雷达信号处理领域面临的严峻挑战之一。

当目标回波信噪比过低，基于单帧数据的相干或非相干累积方法无法保证可靠检测时，可采用检测前跟踪技术。

检测前跟踪技术是一种长时间信号累积方法，通过联合处理多帧观测数据同时实现目标检测和跟踪。

但早期的基于动态规划、Hough变换以及最大似然估计的检测前跟踪算法仅适合处理近似直线运动的目标。

粒子滤波器(算法)解决统计特性已知的非线性、非高斯问题具有现有算法无可比拟的优势，而代价参考粒子滤波器(算法)具有处理统计特性未知的非线性问题的优势。

上述粒子滤波器和代价参考粒子滤波器可有效实现雷达机动微弱目标长时间累积检测和跟踪。

因此，研究和设计基于粒子滤波器和代价参考粒子滤波器的检测前跟踪算法对于检测和跟踪低信噪比机动目标具有重要的理论意义和应用价值。

本论文的主要工作是研究和设计检测前跟踪算法。

提出的方法包括基于辅助粒子滤波器的似然比检验，基于代价参考粒子滤波器的广义似然比检验，基于代价参考粒子滤波器的存在概率检验，和基于前向-后向代价参考粒子滤波器的具有全变差惩罚的广义似然比检验。

这些方法能够实现低信噪比条件下机动微弱目标的有效检测和跟踪。

本论文内容可概括为以下四个部分：1.粒子滤波算法。

通过介绍和分析粒子滤波算法和代价参考粒子滤波算法，提出了两种改进的代价参考粒子滤波算法。

粒子滤波算法，如序贯重要性重采样(sequential importance resampling, SIR)和辅助粒子滤波算法(auxiliary particle filter,APF)等，利用大量带有权值的随机样本近似目标状态的后验概率密度函数，基于近似后验概率密度函数可实现多种准则下的目标状态估计。

然而粒子率滤波算法要求动态系统的统计特性已知，实际情况往往无法满足。

代价参考粒子滤波算法针对系统统计特性未知情况下的状态估计问题，采用用户自定义的风险和代价函数代替粒子滤波中的预测和更新后验概率密度函数实现重采样和更新过程。

摘要：舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统，探测微弱目标存在RCS 小、回波弱、杂波强等问题，导致信噪比低，难以实现有效检测跟踪。

基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。

通过采集单设备实测数据，构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率，引入虚拟采样保持粒子的多样性，提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。

仿真试验表明，改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测，并能获得较精准的目标状态估计值。

关键词：舰船交通服务系统，微弱目标，粒子滤波，检测前跟踪中图分类号：TP391文献标识码：A基于粒子滤波改进的VTS 微弱目标检测前跟踪算法*崔威威1，黄孝鹏1，2，姚远1，匡华星1（1.中船重工第七二四研究所，南京211153；2.海军装备研究院博士后科研工作站，北京100161）An Improved PF-TBD Algorithm for VTS System Dim Objects DetectionCUI Wei-wei 1，HUANG Xiao-peng 1，2，YAO Yuan 1，KUANG Hua-xing 1（1.No .724Research Institute of CSIC ，Nanjing 211153，China ；2.Postdoctoral Research Station ，Naval Academy of Armament ，Beijing 100161，China ）Abstract ：VTS （Vessel Traffic Services ）system is a very important civil Radar surveillancefurnishment ，which is challenged by various problem especially when monitoring objects with small RCS in a low SNR or strong noise scene;Track before detection （TBD ）algorithm based upon Particle filter （PF ）takes advantage for its adaption in solving non-linear ，non-Gaussian or unsteady state problems ，especially when detecting and tracking dim object in a low SNR scene.In this paper synthetic sample strategy ，fading factor and convergence factor are integrated to improve sampling performance and keep diversity of the particle.Analysis and experiment proves that this promoted algorithm can detect and track faint target in VTS radar video and approximate target ’s status more precisely compared with original EPF-TBD algorithm at cost of a few more computing burden.Key words ：vessel traffic services system ，dim target ，particle filter ，track before detection 文章编号：1002-0640（2016）05-0141-04Vol.41，No.5May ，2016火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第41卷第5期2016年5月收稿日期：2015-03-05修回日期：2015-04-07基金项目：船舶工业国防科技预研基金资助项目（13J3***）作者简介：崔威威（1987-），男，河南开封人，硕士，工程师。

基于粒子滤波的雷达弱目标检测前跟踪陈国庆;陈客松【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2012(037)001【摘要】Track-betore-detect is a powertul technique ior detection and tracking of tar- gets with low signal-to-noise ratio. Particle filter has unique advantages in tracking problem of nonlinear and non-Gaussian. The particle filter and TBD technique are introduced, the model of PF-TBD algorithm is presented, and the performances of detect and track effected by SNR is analyzed based on MATLAB simulation result.%检测前跟踪（TBD）是在低信噪比下检测跟踪及定位目标的一种实用的技术，粒子滤波（PF）在处理非线性、非高斯的跟踪问题有独特优势。

介绍了粒子滤波技术和检测前跟踪技术，给出了基于粒子滤波的检测前跟踪（PF—TBD）的算法模型，通过MATLAB仿真分析了PF—TBD算法在各种信噪比下检测性能和跟踪性能。

【总页数】4页(P57-60)【作者】陈国庆;陈客松【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都610054;电子科技大学电子工程学院,四川成都610054【正文语种】中文【中图分类】TN953.6【相关文献】1.基于抛物线随机Hough变换的机载脉冲多普勒雷达机动弱目标检测前跟踪方法[J], 于洪波;王国宏;张仲凯2.基于多模粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪 [J], 龚亚信;杨宏文;胡卫东;郁文贤3.基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法 [J], 苗媛媛;陈华杰4.基于动态规划的雷达弱目标检测前跟踪算法 [J], 张鹏;张林让5.基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法 [J], 龚亚信;杨宏文;胡卫东;郁文贤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进粒子滤波的微弱目标检测前跟踪算法吴孙勇;廖桂生;杨志伟;李彩彩【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2010(032)009【摘要】研究高速微弱目标的积累检测问题,提出了一种改进粒子滤波的检测前跟踪算法.该算法采用与雷达距离-多普勒图像相匹配的量测数据模型,能克服传统点扩散函数的模型误差.采用"新生"粒子从强度最高的分辨单元集内均匀产生,且按概率对权重最低的部分"存活"粒子用"新生"粒子将其替换的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时缓解了粒子的退化.仿真实验表明,本文算法的检测与跟踪性能要优于标准的粒子滤波算法.【总页数】5页(P1875-1879)【作者】吴孙勇;廖桂生;杨志伟;李彩彩【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西,桂林,541004;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.52【相关文献】1.基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法 [J], 崔威威;黄孝鹏;姚远;匡华星2.基于改进PHD粒子滤波的多目标检测前跟踪算法 [J], 秦占师;张智军;陈稳;马赢3.杂波环境下基于粒子滤波的微弱扩展目标检测前跟踪算法 [J], 吴孙勇;薛秋条;朱圣棋;闫青竹;孙希延4.基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法 [J], 苗媛媛;陈华杰5.雷达微弱目标探测的改进检测前跟踪算法 [J], 樊玲;张晓玲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。