MIMO雷达多目标检测前跟踪算法研究

MIMO雷达多目标检测前跟踪算法研究
关键;黄勇
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2010(038)006
【摘要】本文基于检测前跟踪技术研究了MIMO雷达系统中多个运动目标的早期预警问题,在推导已知目标数量时的二元广义似然比检验的基础上,提出了一种次优的基于"逐目标消除和极坐标Hough变换(STC-PHT)"的多目标检测前跟踪算法,并推导了该算法的虚警概率和检测概率表达式.与以往的多目标检测前跟踪算法相比,新算法具有较低的计算量,且本质上无需目标数量的先验信息,避免了目标数量未知时需执行多元假设检验的问题.仿真分析表明,新算法能有效地改善MIMO雷达在低信噪比条件下的检测性能.
【总页数】5页(P1449-1453)
【作者】关键;黄勇
【作者单位】海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台,264001;海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台,264001
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于带势概率假设密度粒子滤波的MIMO雷达检测前跟踪算法 [J], 秦文利;胡捍英;陈松
2.一种单基地MIMO雷达多目标DOA估计算法研究 [J], 郭艺夺;张永顺;童宁宁;沈堤
3.基于改进型自适应非对称联合对角化双基地MIMO雷达多目标跟踪算法研究[J], 张正言;张剑云
4.目标个数未知时双基地MIMO雷达多目标角度跟踪算法研究 [J], 张正言;张剑云;周青松
5.基于分布式MIMO雷达的检测前跟踪算法研究 [J], 李兆民;袁伟明
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雷达系统中的多目标跟踪算法性能评估引言在雷达系统中，多目标跟踪算法对于有效的目标检测和跟踪至关重要。

随着雷达技术的快速发展，多目标跟踪算法也呈现出不断提高的趋势。

本文将深入探讨雷达系统中的多目标跟踪算法性能评估的方法和技术，以帮助研究人员和工程师们更好地评估和改进算法的性能。

1. 多目标跟踪算法的概述多目标跟踪算法是指通过使用雷达系统的输入数据，对多个目标进行检测、跟踪和预测的算法。

该算法通常有三个主要步骤：目标检测、数据关联和状态估计。

目标检测的目的是识别并定位出所有存在的目标，数据关联则是通过匹配目标在连续帧之间的轨迹，以确定目标的运动轨迹，最后通过状态估计来预测目标的位置。

2. 多目标跟踪算法性能评估的指标为了评估多目标跟踪算法的性能，我们可以使用以下指标：2.1 检测精度检测精度是指算法能够准确识别和定位目标的能力。

常用的指标包括准确率、召回率和F1分数等。

2.2 跟踪精度跟踪精度是指算法能够正确跟踪目标并预测其位置的能力。

常用的指标包括平均跟踪误差、重叠率和重叠跟踪成功率等。

2.3 多目标处理能力多目标处理能力是指算法在同时处理多个目标时的效率和稳定性。

常用的指标包括处理速度、目标数量和系统稳定性等。

3. 多目标跟踪算法性能评估的方法为了评估多目标跟踪算法的性能，常用的方法包括仿真实验和实际测试。

3.1 仿真实验仿真实验是一种通过模拟雷达系统输入数据来评估算法性能的方法。

通过使用已知的真实轨迹和合成的雷达数据，可以对算法在不同情境下的表现进行评估。

在仿真实验中，可以根据需要对算法的参数进行调整以获得最佳性能。

3.2 实际测试实际测试是指在真实环境中使用实际雷达系统进行算法性能评估的方法。

通过收集真实场景下的雷达数据并使用算法进行目标检测和跟踪，可以评估算法在实际应用中的性能。

这种方法更接近实际应用，但受到数据获取的困难和成本的限制。

4. 多目标跟踪算法性能评估的挑战在评估多目标跟踪算法的性能时，仍然存在一些挑战和困难。

基于CRPF的MIMO雷达目标检测前跟踪算法秦文利;李玉翔;郑娜娥【摘要】在对机动弱目标进行检测过程中,由于回波信号含有杂波、干扰等噪声,其统计特性未知,难以对回波信号进行数学建模,无法得到后验概率密度函数,传统的粒子滤波算法性能大幅下降.针对此问题,提出了基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪算法.该算法无需背景噪声的统计特性,只需利用目标状态的估计值与真实值之间的差值计算各粒子的代价和权值,避免了通过对噪声进行建模来求得后验概率密度的问题.实验仿真证明,当噪声统计特性未知时,所提算法检测跟踪性能明显优于传统粒子滤波算法.%In the detection of maneuvering weak targets,the statistical characteristics are unknown and the echo signal is difficult to model for the clutter and interference in the echo signal,so the posterior probability density function can't be obtained and the performance of traditional particle filter algorithm decreases.Aiming at this problem,target detection before track algorithm with MIMO radar based on cost reference particle filter.The algorithm does not require of the statistical characteristics of the background noise.The difference between the true value and the estimated value of the target state is used to calculate the cost and weight of each particle,the posterior probability density doesn't require the model of noise.Simulation results show that the proposed algorithm is superior to the traditional particle filter algorithm when the noise statistics are unknown.【期刊名称】《四川大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(054)006【总页数】7页(P1222-1228)【关键词】多输入多输出(MIMO)雷达;代价参考;粒子滤波;检测前跟踪【作者】秦文利;李玉翔;郑娜娥【作者单位】解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,郑州 450001;解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,郑州 450001;解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】TN958MIMO雷达在对机动弱目标的探测过程中，由于回波信号的信噪比低，且目标存在机动性，导致雷达对目标的检测与跟踪十分困难[1,2].为提高回波信号的信噪比，可以利用增加观测时间以达到积累增益，但是目标的机动性导致无法用简单匹配滤波模型进行相干积累.因此，我们需要用一个复杂的分段模型来描述目标的机动性.基于粒子滤波(Particle Filter，PF)的检测前跟踪算法(Track Before Detection，TBD)是解决上述难题的有效方法.基于PF的TBD算法通过大量带有权值的粒子近似推导目标的后验概率密度，通过状态转移和观测方程进行状态预测和粒子更新，实现基于贝叶斯理论的递推滤波[3].该算法适合处理非线性、非高斯问题，但算法要求噪声的统计特性已知.对于MIMO雷达的一个分辨单元，雷达接收的信号含有目标反射的雷达信号、杂波、相干信号以及噪声，在检测之前，虽然进行干扰抑制和杂波消除，但仍然存在部分干扰、杂波以及噪声，另外，动态系统还会产生动态噪声，这就使得基于PF的TBD算法的检测性能大幅下降.近年来，一些学者提出了基于代价参考的粒子滤波算法(Cost-reference Particle Filter，CRPF)[4]，该算法应用于传统单个阵元的雷达中，通过定义与系统统计特性和测量噪声无关的代价和风险进行目标状态估计，从而达到可以处理动态特性未知的非线性系统目标状态估计问题.本文针对MIMO雷达在噪声统计特性未知条件下对机动弱目标的检测与跟踪问题，推导了基于CRPF的TBD检测器，该检测器包含两步，(1)通过CRPF估计出连续的系统状态，由估计出的状态序列和实时的测量数据可以构造一组新的检验统计量，该统计量可以定义为似然比函数.(2)由新的检验统计量进行信号检测.实验仿真证明，在噪声统计特性已知的条件下，CRPF检测器的检测性能与文献[5,6]中两个PF检测器性能相当，在统计特性未知的情况下，由于 PF检测器要求假设噪声服从某种分布特性，错误的分布特性导致检测性能下降，因此CRPF检测器的检测性能要优于PF检测器.本文考虑有I个发射天线和J个接收天线组成的MIMO雷达系统，坐标分别为(xti,yti),i=1,2,…,I和(xrj,yrj),j=1,2,…,J.目标所在的监视区域为长方形，坐标为(x,y),大小为dx和dy.为满足空间分集的条件，需满足条件d>,其中，d为阵元间距，λ为信号波长，R为目标到阵元的距离，D为目标的有效长度.这里假设目标是由均匀散布在区域中的散射系数独立同分布的散射体组成，位于(x+α,y+β)的散射体的散射密度表示为ζ(α,β),(α,β)∈[-dx,dx]×[-dy,dy],且满足第i个发射天线发射的窄带信号为si(t),目标所在监视区域的坐标为(x,y),第j个接收天线接收第i个发射天线的信号为rij(t)=αijsi(t-τ)+w(t)rij(t)=αijgij(xk)+w(t)目前，Kalman滤波、PF和CRPF可以处理不同噪声环境下动态系统中的目标状态估计和跟踪问题，相关的动态系统如下.在统计特性未知的动态系统中，系统噪声和观测噪声的统计特性都是未知的或者十分复杂，难以用简单的概率模型描述，在这种情况下，即使目标状态已知，但其后验概率密度仍然很难得到解析式.文献[4]提出了粒子风险和代价参考，并将粒子风险和代价的实时可选择性更新引进到状态估计中，而不是后验概率密度的更新. 跟Kalman滤波和PF类似，CRPF利用观测序列{z1,z2,…,zk}来估计动态系统(3)中的状态序列算法对目标进行估计需要四个连续的步骤，假设初始状态空间为Ω0,粒子的数量为N,具体步骤如下.Step 1 初始化：产生初始粒子序列该序列可以按照某种概率分布从Ω0中随机产生或者有规则地采样产生，每个粒子的初始代价序列形成了初始的粒子-代价集合. 计算粒子风险和重采样权值：k时刻粒子的风险是由其代价和k+1时刻的观测值决定，定义为Step 2 重采样：与文献[9]中粒子滤波的重采样算法相类似，利用(5)式的重采样权值选取重采样粒子不同的是，重采样前每个粒子的代价被添加到重采样的粒子中，形成新的粒子-代价集合Step 3 粒子更新：从粒子集合Θk中产生第k+1时刻的粒子，对于每个粒子时刻的粒子产生如下.重复步骤Step1～Step3，直至k=K,粒子、代价及其重采样权值每一时刻都会得到更新，由此得到每一时刻的平均代价状态估计或者最小代价状态估计：需要注意的是，当系统噪声和观测噪声的统计特性已知时，PF的估计性能要优于CRPF，因为CRPF没有充分利用噪声的统计特性；对于系统噪声和观测噪声的统计特性未知的情形，PF只能假设噪声服从某种分布才能应用，如果假设的噪声分布与真实分布不同，会导致其估计性能明显恶化，不同的是，CRPF的估计性能不受统计特性的影响，因此这种情况下CRPF的估计性能要优于PF.不同于式(3)中的状态估计问题，信号检测问题可以简化为二元假设问题：不同噪声条件下，检测问题的分析不同，具体分析如下.(1) 样假设wk的概率密度函数已知，状态xk也是已知的，系统噪声不存在，这种情况下，待测信号是确定的，表示为s=g(t;x1,x2,…,xK)=[h1(x1),h2(x2),…,hK(xK)]利用对数似然比检测信号，表示为(2) 当状态{x1,x2,…,xK}是未知的且由观测数据进行估计，其广义似然比(Generalized Likelihood Ratio Test，GLRT)检测可以表示为ξGLRT(Z)=状态可以通过Kalman滤波或PF估计.由于状态估计或跟踪需要在检测前完成，所以该算法成为检测前跟踪技术.(3) 当动态系统的统计特性未知的情况下，即系统噪声和观测噪声都是未知的，式(12)中TBD检测器无法工作，在H0和H1的假设下，需要利用观测数据的差值而不是概率密度的对数，即log(pk(zk))⟹-状态序列可以用CRPF估计因此，我们可以获得基于CRPF的检验统计量和对应的检测器其中，xk是目标真实状态为估计状态.式(15)就是针对动态系统中统计特性未知的信号检测问题设计的CRPF检测器，由K时刻的观测值Z可以计算出检验统计量，若超过门限T,则信号存在，否则信号不存在.由于系统噪声和观测噪声的统计特性未知，所以门限T必须经过Monte Carlo实验达到要求的虚警概率.在以下几种特殊条件下，基于CRPF的TBD检测器是广义似然比GLRT检测器的扩展.当观测噪声在K时刻内是零均值且具有相同的协方差矩阵的复高斯白噪声矢量时，p=1的基于CRPF检测器就是GLRT检测器.在这种情形下当观测噪声是广义复高斯矢量，其形状参数v>0,标准差σw[10]，p=v的CRPF检测器相当于GLRT检测器，这种条件下β(v)=,η(v)=将式(17)带入式(12)，p=v的检验统计量ξCRPF正比于GLRT统计量.在很多粒子系统中，可以用广义高斯分布将噪声建模.当动态系统中的未知噪声经过广义复高斯处理并且取得相应的参数p,CRPF检测器可以达到接近于GLRT检测器的性能.事实上，由于噪声的统计特性未知，参数p可以经过多次实验后凭经验选取.虽然,在一些特殊情况下，p取特殊值的CRPF检测器的检验统计量与其GLRT的检验统计量相同，但是检验统计量得到的方法是不一样的.CRPF检测器是利用观测数据与估计值之间的差值，不需要噪声的统计信息，而似然比检测是基于二元假设H0和H1下估计的似然函数，需要已知噪声的统计模型.设目标状态为其转移模型为目标检测单个接收信号的二元假设为‖‖‖‖‖式(20)～式(22)构成了MIMO雷达基于CRPF的TBD检测器，MIMO雷达就可以对接收信号进行长时间的积累，从而实现在统计特性未知的情况下对机动弱目标的检测与跟踪.假设目标在1000×1000的二维平面内作机动运动，目标的初始位置为,速度为,K取值20，分布式MIMO雷达包含2个发射天线和3个接收天线.在给定的场景下，仿真产生MIMO雷达2×3个接收通道的信号.目标的运动模型文献[11,12]已给出，其中vk是零均值高斯白噪声，其协方差矩阵为在第一个实验中，设观测噪声为已知的零均值复高斯白噪声，对比CRPF检测器与文献[5,6]中的PF检测器.设观测噪声的方差为则接收信号的信噪比定义为文献[5]中给出了目标的存在概率，把存在概率的平均值作为检验统计量.三个检测器的虚警概率设为0.001，虚警概率的门限由100000次仅有观测噪声的Monte-Carlo实验决定，每个SNR值，进行1000次实验计算检测概率.图1是粒子数N=2000时三种检测器的检测概率随信噪比的变化情况，图2是SNR=5dB时，两种PF算法和本文算法跟踪效果图，图3是三种算法跟踪误差随信噪比的变化情况.由图1～图3可以看出，文献[6]中的粒子滤波器性能最好，p=1的CRPF检测器虽然没有利用噪声的统计特性，但其性能仍然接近于文献[6]中的粒子滤波器性能，文献[5]中的PF检测器性能最差，该算法优势在于计算复杂度小，粒子的选取依靠接收信号傅里叶频谱的峰值决定，这就造成其存在概率的平均值不一定是二元判决的最佳检验统计量.在第二个实验中，观测噪声为形状参数v=0.5的零均值广义复高斯随机数[13]，假设噪声的统计特性未知.由于两个PF检测器需要噪声统计特性，本文假设噪声为零均值复高斯白噪声，方差由文献[14]中的绝对中位差估计器对时间序列傅里叶变换进行估计得到.CRPF检测器中检验统计量的参数p取值1,在实验一的条件下，三个检测器的检测跟踪性能如图4～图6.可以看出，由于CRPF检测器无需噪声统计特性，其性能最好，而两个PF检测器由于假设噪声的统计特性与真实噪声的统计特性不匹配，所以其检测性能明显下降，证明了CRPF检测器能够有效处理噪声统计特性未知的情况.从上文的分析可以看出，当p=v=0.5时，对于形状参数为0.5的广义高斯白噪声，CRPF检测器的性能最佳，因为此时CRPF检测器等同于GLRT检测器.对于统计特性未知的噪声，我们希望CRPF检测器对参数p不敏感.实验三验证了不同参数下CRPF检测器的检测性能.对于形状参数v=0.5的广义高斯噪声，当p=0.25,0.5,0.75,1,粒子数N=2000,虚警概率为0.001时检测性能如图7；当p=0.5,v=0.25,0.5,0.75,1时，检测性能结果如图7.由此可以看出，当p=v时，CRPF检测器才能实现最好的检测性能，当两者不匹配时，检测性能会下降，但这个损失在可承受范围内.这就说明拥有可调参数(如p=0.5或1)的CRPF检测器在形状参数v不可调的情况下仍能表现出很好的检测性能.在机动弱目标的检测过程中，由于回波信号中含有噪声、杂波、干扰等，很难对其进行建模，传统的粒子滤波性能将会大幅下降.鉴于此，本文提出了基于CRPF的TBD检测器，该算法无需噪声和杂波的统计特性，利用粒子代价进行目标状态估计.实验仿真证明，在噪声统计特性已知的情况下，CRPF检测器的检测性能接近于文献[6]中的PF检测器，噪声统计特性未知的情况下，CRPF检测器的检测性能明显优于PF检测器.【相关文献】[1] Zhou S,Liu H.Space-partition-based target detection for distributed MIMO radar[J].IEEE Trans Aero Electron Sys,2013,49:2717.[2] 杨少委,程婷,何子述.MIMO雷达搜索模式下的射频隐身算法[J].电子与信息学报,2014,36:1017.[3] Yu H B,Wang G H,Cao Q,et al.A fusion based particle filter TBD algorithm for dim targets[J].Chinese J Electron,2015,24:590.[4] Su H T,Wu T P,Liu H W,et al.Rao-blackwellised particle filter based trackbefore-detect algorithm[J].Signal Proc Let,2008,2:169.[5] Boers Y,Driessen H.A particle-filter-based detection scheme[J].IEEE Signal ProcLet,2003,10:300.[6] Ristic B,Arulampalam S,Gordon N.Beyond the kalman filter-particle filters for tracking applications[J].IEEE Trans Aero Electron Sys,2004,19:37.[7] 张睿敏,陈钟,李晓斌.多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法[J].四川大学学报：自然科学版，2015,52:1237.[8] 谢莉清,何腊梅.带等式状态约束的集合卡尔曼滤波算法[J].四川大学学报：自然科学版,2015,52：958.[9] Novey M,Adali T,Roy A.A complex generalized gaussian distribution-characterization,generation,and estimation[J].IEEE Trans Signal Proc,2010,58:1427. [10] Habtemariam B K,Tharmarasa R,Kirubarajan T.Multitarget track before detect with MIMO radars[C].Montana,USA:IEEE,2010.[11] Gu S,Li K,Ren X,et al.Antenna array design in mimo radar using nsk polynomial factorization algorithm[J].Int J Antenn Propag,2016,2016:1.[12] Punithakumar K,Kirubarajan T,Sinha A.A sequential monte carlo probability hypothesis density algorithm for multitarget track-before-detect[J].Proc SPIE Int Soc Opt Eng,2005,5913:59131s.[13] Novey M,Adali T,Roy A.A complex generalized gaussian distribution-characterization,generation,and estimation[J].IEEE Trans Signal Proc,2010,58:1427. [14] Shui P L,Bao Z,Su H T.Nonparametric detection of fm signals using time-frequency ridge energy[J].IEEE Trans Signal Proc,2008,56:1749.。

雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究雷达信号处理是一门重要的技术，其应用范围广泛，可以用于目标识别、导航、探测和跟踪等领域。

而多目标跟踪算法则是其中的一个热点研究领域。

本文将从多目标跟踪算法的定义、算法种类、应用以及研究进展等多个方面进行论述。

一、多目标跟踪算法的定义多目标跟踪算法是指利用雷达信号处理技术对多个目标进行跟踪、定位、预测和识别的算法。

多目标跟踪算法的研究主要涉及到多个目标的特征提取、多个目标的数据关联和多个目标的运动轨迹预测等关键问题。

二、多目标跟踪算法的种类现在多目标跟踪算法的研究方向越来越多，聚类跟踪算法、批处理跟踪算法、传统滤波跟踪算法、无滤波跟踪算法、模型预测跟踪算法等多种算法已经被提出。

其中，聚类跟踪算法和批处理跟踪算法是较为常用的算法。

聚类跟踪算法是指在雷达扫描范围内针对所有目标的特征信息进行空间聚类，并确定目标数目。

这种算法将时间和空间信息相结合，能够获得非常准确的结果，但是难以实现实时性。

而批处理跟踪算法则是通过信息提取、特征关联、轨迹预测等步骤来实现目标跟踪。

该算法主要通过运用卡尔曼滤波和粒子滤波的方法，来对目标进行跟踪和预测，以期提高目标跟踪的精度和实时性。

三、多目标跟踪算法的应用多目标跟踪算法广泛应用于军事领域、航空航天、交通管制、环境监测、自动驾驶等众多领域。

例如军事领域中，雷达系统需要对附近的各类目标进行跟踪，通过多目标跟踪算法，能够快速确定目标位置、类型等重要信息，并对敌方目标进行监测。

在航空航天领域，多目标跟踪算法能够将飞行器上的雷达数据进行有效处理，实现对众多空中目标的探测和追踪。

在交通管制中，多目标跟踪算法则可以用于市场调研和广告投放等领域，以及城市交通流量的监测与分析等方面。

四、多目标跟踪算法的研究进展近年来，多目标跟踪算法的研究进展非常迅速。

基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法，以及基于数据驱动的深度学习算法已经成为该领域的研究热点。

卡尔曼滤波理论在多目标跟踪算法研究中应用广泛，同时，基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法的精度和速度也得到了精细化的提升。

空间多普勒毫米波雷达目标跟踪算法研究随着科技的不断进步，毫米波雷达在传感器领域中得到了广泛的应用和研究。

它具有发射频率高、穿透力强、分辨率高等优点，因此在汽车自动驾驶、安防监控、人体生命检测等领域有很大的应用潜力。

其中，空间多普勒毫米波雷达是目前研究的热点之一。

对于空间多普勒毫米波雷达目标跟踪算法研究，本文将进行详细探讨。

一、空间多普勒毫米波雷达简介空间多普勒毫米波雷达是指利用多普勒效应来获取目标速度和位置信息的雷达。

它采用高频率的电磁波在空间中传输，利用波的频率偏移量实现对目标速度的测量。

同时，该雷达利用多根天线实现空间信息采集，能够有效地捕捉目标的位置信息。

二、目标跟踪算法在一个多目标的环境中，目标跟踪算法是最核心的研究内容。

本文介绍两种主流的目标跟踪算法：扩展卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法。

1. 扩展卡尔曼滤波算法扩展卡尔曼滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法，它能够通过不断地观测和预测，实现对目标状态的估计和更新。

该算法运用高斯分布来描述目标状态和误差，通过卡尔曼滤波器对目标状态进行估计。

同时，通过扩展Kalman滤波器对非线性系统进行递推估计。

该算法具有快速、可靠、准确等优点，因此在许多目标跟踪应用中得到了广泛的应用。

2. 粒子滤波算法粒子滤波算法是一种随机采样的目标跟踪算法。

它通过一系列的随机样本来描述目标状态，然后通过重要性采样和重采样来不断更新和优化目标状态的分布。

通过这种方式，可以实现对复杂非线性系统的跟踪，适用于多目标、多传感器的实时跟踪。

三、应用案例目标跟踪算法在毫米波雷达系统中有广泛的应用，下面介绍一个基于多目标跟踪算法的实际应用案例。

在智能城市管理方面，目标跟踪算法在无人驾驶汽车中的应用有很大的潜力。

例如，离线跟踪和在线跟踪都可以用于汽车行驶过程中对周围环境的情况进行分析和处理。

同时，将毫米波雷达和高清摄像头结合起来，可以更加准确地识别行人、车辆等目标，避免交通事故的发生。

MIMO雷达弱目标检测前跟踪算法秦文利;郑娜娥;顾帅楠【期刊名称】《太赫兹科学与电子信息学报》【年(卷),期】2017(015)004【摘要】Compared with phased array radars, Multiple Input Multiple Output(MIMO) radar has lower transmit power density. In low SNR, the advantage of space diversity is not clear and the detection probability decreases. Aiming at this problem, a weak target Tracking Before Detecting(TBD) algorithm based on Successive Target Cancellation-Dynamic Programming(STC-DP) is proposed. Firstly, the algorithm screens the track points by statistics and integrates signals, reducing the complexity and the noise accumulation. Then, detect targets successively based on successive target cancellation. The proposed algorithm has advantages that it can overcome track furcation and detect multitarget effectively. The detection probability and false alarm probability are derived. The relationship between false alarm probability and detection threshold is given. Complexity analysis and simulation show the complexity decreases compared with traditional TBD algorithms;and the SNR is decreased by 5dB in the same false alarm probability and detection probability compared with traditional detection algorithms, improving the detection performance.%相比相控阵雷达,多输入多输出(MIMO)雷达发射功率密度低,在低信噪比条件下空间分集特性优势不明显,检测概率降低.针对此问题,提出了基于逐目标消除-动态规划的多目标检测前跟踪(TBD)算法.该算法先利用统计量筛选航迹点,对信号进行积累,在降低TBD运算量的同时,减小了噪声的积累;再采用逐目标消除的思想,克服了动态规划的航迹分叉和仅能处理单目标的缺陷,实现了多目标的有效检测.文中还推导了目标检测的虚警概率和检测概率,给出了检测门限与虚警概率的关系.复杂度分析和仿真表明,相比传统TBD算法,所提算法的运算量明显降低;相比传统MIMO雷达检测方法,在相同虚警概率和检测概率条件下,所提算法要求的信噪比降低了5 dB,有效提升了检测性能.【总页数】6页(P595-600)【作者】秦文利;郑娜娥;顾帅楠【作者单位】信息工程大学导航与空天目标工程学院,河南郑州 450002;信息工程大学导航与空天目标工程学院,河南郑州 450002;信息工程大学导航与空天目标工程学院,河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TN957.51【相关文献】1.一种改进的雷达弱目标检测前跟踪算法 [J], 陶松波;陈宏;赵杰;盖旭刚2.MIMO雷达多目标检测前跟踪算法研究 [J], 关键;黄勇3.MIMO雷达弱目标检测前跟踪算法 [J], 秦文利;郑娜娥;顾帅楠4.基于CRPF的MIMO雷达目标检测前跟踪算法 [J], 秦文利;李玉翔;郑娜娥5.基于动态规划的雷达弱目标检测前跟踪算法 [J], 张鹏;张林让因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

MIMO雷达技术在目标跟踪中的应用研究摘要：随着雷达技术的不断发展，多天线雷达系统（MIMO）日益受到关注。

MIMO雷达技术利用多个发射和接收天线以及高效的信号处理算法，可以提供更高的分辨率、更好的目标检测和跟踪性能。

本文对MIMO雷达技术在目标跟踪中的应用进行了研究，并讨论了其优势、挑战以及未来发展方向。

第1节：引言雷达技术在军事、民用及航空航天等领域具有广泛的应用。

然而，传统雷达系统存在分辨率低、抗干扰能力差等问题。

为了克服这些问题，研究人员提出了MIMO雷达技术，并在目标跟踪中取得了显著的成果。

第2节：MIMO雷达技术的原理MIMO雷达技术利用多个独立的发射和接收天线，通过对不同天线之间的相互干扰进行分析和处理，可以提供比传统雷达系统更高的分辨率和灵敏度。

多个发射天线可以同时向目标发送多个不同的波束，而多个接收天线可以同时接收目标反射的信号。

通过对接收信号进行联合处理，可以实现对目标的跟踪和定位。

第3节：MIMO雷达技术在目标跟踪中的应用MIMO雷达技术在目标跟踪中发挥了重要的作用。

首先，它可以提供更高的分辨率，从而可以更准确地检测和辨识目标。

其次，多个发射天线和接收天线之间的相互干扰可以用于目标类别识别，可以通过分析干扰的特征来判断目标的类型。

此外，MIMO雷达技术还可以提供更好的抗干扰能力，通过分析多个天线接收到的信号，可以有效地抑制噪声和其他干扰。

最后，MIMO雷达技术可以提供更高的定位准确度和跟踪性能，通过对多个接收天线接收到的信号进行联合处理，可以实现对目标的精确定位和跟踪。

第4节：MIMO雷达技术的挑战尽管MIMO雷达技术具有许多优势，但也面临着一些挑战。

首先，MIMO雷达系统需要大量的天线和高效的信号处理算法，这增加了系统的复杂性和成本。

其次，MIMO雷达系统在实际应用中受到地面反射、散射等问题的影响，这可能导致目标跟踪的误差和不准确性。

此外，MIMO雷达系统对于目标的信号特征和传播环境的要求较高，需要深入研究和优化。

MIMO雷达的目标定位及性能分析的开题报告1. 研究背景随着雷达技术的发展，MIMO雷达（Multiple-Input Multiple-Output Radar）技术得到了广泛应用。

相较于传统的雷达技术，MIMO雷达可以提供更高的目标定位精度以及更强的目标鉴别能力。

因此，MIMO雷达被广泛应用于军事和民用领域，如空中监测、地面监测等。

在MIMO雷达系统中，多个天线同时发射和接收信号，通过分析接收到的多个信号，可以得到更为精确的目标定位信息。

MIMO雷达系统中的信号处理算法和天线配置方式等因素都会影响到系统性能。

2. 研究内容本次研究旨在对MIMO雷达的目标定位及性能进行分析研究，具体内容包括：（1）MIMO雷达的信号处理算法研究：研究现有的MIMO雷达信号处理算法，分析其优缺点，探究如何提高系统性能。

（2）MIMO雷达的天线配置研究：分析不同天线配置方式的优缺点，探究如何选择最适合的天线配置方式。

（3）MIMO雷达的目标定位精度分析：通过仿真实验，研究不同模型情况下MIMO雷达的目标定位精度变化以及影响因素。

3. 研究方法（1）文献综述：通过查阅相关文献，对MIMO雷达技术的基本原理、信号处理算法、天线配置方式等方面进行总结和分析。

（2）仿真实验：通过MATLAB等仿真工具，建立MIMO雷达系统模型，进行仿真实验，并分析实验结果，探究不同因素对系统性能的影响。

4. 研究意义本次研究将对MIMO雷达的性能分析及优化提供一定的理论和实验依据。

通过该研究，可以提高MIMO雷达的目标定位精度，优化MIMO 雷达的性能，推广MIMO雷达技术应用。

同时，本次研究还将对雷达领域的相关研究提供一定的借鉴意义。

双基地MIMO雷达多目标高精度跟踪算法张正言;张剑云【摘要】针对双基地多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达自适应非对称联合对角化(adaptive asymmetric joint diagonalization,AAJD)跟踪算法在低信噪比时失效的问题,提出一种双基地MIMO雷达高精度跟踪算法.首先,针对低信噪比时AAJD算法信号子空间扩展问题,利用主成分顺序估计原理求出特征值,根据特征值的大小对导向矢量进行排序,得到更加精确的信号子空间.其次,根据跟踪状态的不同,将多目标分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分为两步:第一步全空域大步长扫描,对应跟踪非稳定状态;第二步小空域小步长扫描,对应跟踪稳定状态,空域范围由上一时刻估计角度和运动速度确定,并将峰值搜索过程变为取最大值操作,降低了计算量.算法解决了低信噪比时信号子空间扩展问题,提高了跟踪性能,且采用了性能更高的MUSIC算法,并对其进行改进,降低了计算量.仿真结果证明了算法的有效性.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2018(040)006【总页数】8页(P1241-1248)【关键词】双基地多输入多输出雷达;角度跟踪;多目标分类;高精度;扩展信号子空间【作者】张正言;张剑云【作者单位】国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥230037;国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥230037【正文语种】中文【中图分类】TN9580 引言阵列雷达通过综合利用空间和时间信息处理技术提高了估计性能,多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达进一步发展了这种技术,取得了更大的优势,属于新的雷达体制[1]。

与传统的相控阵雷达不同之处在于MIMO雷达各个发射天线的信号是正交的,而相控阵雷达则是相关的,因此MIMO雷达拥有空间分集,波形分集等优势,等效于拥有更多的阵元,能够探测更多的目标[2-5]。

激光雷达多目标跟踪算法研究随着机器人技术和自动驾驶技术的快速发展，激光雷达作为一种重要的传感器，被广泛应用于自主导航、车辆感知和环境感知等领域。

在实际应用中，激光雷达需要同时检测和跟踪多个目标，因此多目标跟踪算法的研究变得越来越重要。

激光雷达多目标跟踪算法主要分为两类：基于滤波器的算法和基于深度学习的算法。

本文将对这两类算法进行介绍和分析。

基于滤波器的算法基于滤波器的多目标跟踪算法主要通过状态估计和状态预测来实现目标跟踪。

其中，常用的滤波器有卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。

卡尔曼滤波器是一种最基础的滤波器，它通过误差协方差矩阵来估计每个目标的状态，但在噪声比较大的环境中，卡尔曼滤波器的效果并不理想。

随后，扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器被提出，它们能够更好地处理非线性系统和高斯噪声。

粒子滤波器是一种能够近似非线性和非高斯分布的后验概率密度的滤波器，它通过随机样本来代替传统的状态向量。

粒子滤波器的精度较高，但计算复杂度较高。

基于滤波器的算法可以有效地实现目标跟踪，但其在处理非线性系统和非高斯噪声时存在一定的局限性。

基于深度学习的算法基于深度学习的多目标跟踪算法主要是通过神经网络来实现目标跟踪。

其中，常用的神经网络有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。

卷积神经网络是一种适用于图像处理的深度神经网络，它通过卷积操作对图像进行特征提取。

在激光雷达目标跟踪中，可以将点云数据看做一张图像，然后通过卷积神经网络对目标进行特征提取。

循环神经网络是一种适用于序列数据处理的神经网络，它能够对不同时间步之间的信息进行处理。

通过循环神经网络，可以获得目标的历史状态信息，从而更加准确地进行目标跟踪。

长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络，它通过门结构来控制单元状态和输出信息。

长短时记忆网络相对于传统的循环神经网络，能够更好地处理长序列数据和梯度消失问题。

MIMO雷达目标检测问题研究游俊;强勇;董国;师志荣【摘要】In order to know impact of spatial diversity of multi-input multi-output （MIMO） radar on target aetec- optimum detection approach under N-P criterion and related detection performance based on Swerling target models are studied in four extreme spatial diversity cases, that is, completely receiving （transmitting） diversity or no diversity. The results show that appropriate spatial degree-of-freedom should be chosen to obtain optimal detection performance in specified condition.%为了了解MIMO雷达的空间分集对目标检测的影响,本文对收（发）全分集（不分集）四种较极端的空间分集情况下雷达对Swerling目标模型的N-P准则下的最优检测方法以及相应的检测性能进行了研究,结果表明需要选择合适的空间自由度才能得到特定环境下最佳检测性能。

【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】4页(P20-23)【关键词】MIMO;空间分集;Swerling目标模型;目标检测【作者】游俊;强勇;董国;师志荣【作者单位】西安电子工程研究所,西安710100;西安电子工程研究所,西安710100;西安电子工程研究所,西安710100;西安电子工程研究所,西安710100【正文语种】中文【中图分类】TN911.6;TN951 引言MIMO雷达是在系统中采用多个发射单元和多个接收单元的新体制雷达。

交通场景毫米波监视雷达多目标跟踪算法研究近年来，随着社会的发展和人口的增加，交通场景变得越来越拥堵，交通安全问题也日益突显。

为了解决这一问题，毫米波监视雷达多目标跟踪算法应运而生。

本文将对这一算法进行研究分析，并探讨其在交通场景中的应用。

首先，我们来了解什么是毫米波监视雷达多目标跟踪算法。

毫米波雷达是一种通过发射和接收毫米波信号来探测和跟踪目标的技术。

相较于传统的雷达技术，毫米波雷达能够提供更高的分辨率和更精准的测量结果。

毫米波监视雷达多目标跟踪算法则是基于这一技术，通过对多个目标进行跟踪和预测，实现对交通场景中车辆、行人等目标的监测和控制。

毫米波监视雷达多目标跟踪算法的关键在于目标的检测和跟踪。

目标检测是通过对雷达信号进行处理和分析，识别出目标的位置、速度以及其他特征。

而目标跟踪则是在目标检测的基础上，根据目标的历史轨迹和动态信息，预测目标未来的位置和轨迹。

这一算法能够同时对多个目标进行跟踪和预测，实现对交通场景中多个目标的实时监测和预警。

在交通场景中，毫米波监视雷达多目标跟踪算法有着广泛的应用前景。

首先，它可以用于交通流量统计和分析。

通过对所有目标的跟踪和轨迹分析，可以准确地获取交通流量、车速以及车辆行驶的轨迹等信息，为交通管理和规划提供重要参考。

其次，它可以用于交通事故预警和处理。

通过对交通场景中的目标进行实时跟踪和预测，当目标发生异常行为或潜在危险时，可以及时发出预警，并采取相应的措施，避免交通事故的发生。

再次，它可以用于交通信号控制和调度。

通过对所有目标的跟踪和动态信息的分析，可以对交通信号进行智能控制，实现交通流的优化和调度。

然而，毫米波监视雷达多目标跟踪算法也存在一些挑战和问题。

首先，由于交通场景中目标复杂多样，目标检测和跟踪的准确性和稳定性较低。

其次，交通场景中目标的数量庞大且动态变化，需要实时高效地进行目标的跟踪和预测。

最后，交通场景中的目标存在遮挡、干扰等问题，需要通过深入的信号处理和算法优化来解决。

毫米波雷达多目标跟踪算法1. 简介毫米波雷达是一种利用毫米波频段进行探测和测距的雷达系统。

由于其具有高分辨率、强穿透能力和不受天气影响等优点，被广泛应用于无人驾驶、智能交通系统、安防监控等领域。

而多目标跟踪算法则是在毫米波雷达系统中实现对多个目标进行准确跟踪的关键技术。

本文将详细介绍毫米波雷达多目标跟踪算法的原理、方法和应用，并探讨其在实际场景中的挑战和发展方向。

2. 算法原理2.1 毫米波雷达工作原理毫米波雷达通过发射连续或脉冲信号，并接收回波信号来实现对目标的探测和测距。

其工作频段通常为30 GHz到300 GHz之间，相比于传统的微波雷达，具有更高的分辨率和精度。

2.2 多目标跟踪算法基本原理多目标跟踪算法主要包括目标检测和目标关联两个步骤。

目标检测用于在雷达数据中识别出可能存在的目标，而目标关联则是将连续的雷达帧之间的目标进行匹配，实现对目标轨迹的跟踪。

通常，多目标跟踪算法可以分为基于滤波器的方法和基于数据关联的方法。

滤波器方法通过状态估计器（如卡尔曼滤波器或粒子滤波器）对每个目标进行预测和更新，从而实现对目标轨迹的跟踪。

而数据关联方法则通过将当前帧中的目标与上一帧中已知的目标进行匹配，根据匹配结果更新或创建新的轨迹。

3. 算法方法3.1 目标检测在毫米波雷达数据中进行目标检测是多目标跟踪算法的第一步。

常用的方法包括基于阈值、基于模型和基于深度学习等。

•基于阈值：通过设定一个合适的阈值来判断雷达数据中是否存在可能的目标。

该方法简单快速，但容易受到噪声和杂散回波的影响。

•基于模型：利用目标在雷达数据中的特征模型进行匹配，如目标的形状、尺寸和速度等。

该方法对目标的形状和尺寸有一定要求，但能够提供更准确的目标检测结果。

•基于深度学习：利用深度神经网络对雷达数据进行特征提取和目标分类。

该方法需要大量标注数据进行训练，但在目标检测准确率上通常能够超过传统方法。

3.2 目标关联目标关联是多目标跟踪算法的核心部分。

一种mimo雷达动目标检测的快速算法MIMO雷达动态目标检测快速算法是基于多天线多输入多输出(MIMO)雷达信号处理方法，也可以称作多路发射接收技术，该算法旨在快速准确的探测和定位雷达的动态目标。

具体的算法如下：
1、首先，收集有限的MIMO雷达信号数据，根据多约束快速均值滤波（QMF）算法快速处理，用于滤除噪声信号；
2、然后，利用多载波匹配滤波（MCF）算法进行多载波跟踪，将目标信号分离出来，其中跟踪算法用于确认动目标的位置；
3、最后，利用贝叶斯统计方法分析和识别动态目标，根据建立的状态转移方程，得出动态目标的位置和状态等信息。

综上所述，MIMO雷达动态目标检测快速算法，可以实现快速准确的动态目标检测，为(MIMO)雷达信号处理技术提供了可靠的指导。