基于粒子滤波的雷达检测前跟踪算法

资 源 简 介

基于粒子滤波的雷达检测前跟踪算法

详 情 说 明

雷达检测前跟踪技术是一项重要的目标跟踪手段，特别适用于弱小目标的探测场景。其中基于粒子滤波的方法展现了独特的优势。

粒子滤波作为一种非线性滤波技术，通过一组随机样本（粒子）来表示概率分布，能够很好地处理非高斯噪声环境下的目标跟踪问题。在雷达检测应用中，该方法通过重采样机制不断更新粒子集，逐步逼近真实目标状态。

针对弱小目标的检测挑战，算法创新性地建立了新的目标模型和观测模型。特别值得注意的是引入了线性扩展目标的概念，这种模型能够更好地描述目标的运动特性和观测特征。实验表明，该算法可以稳定检测信噪比低至1dB的极弱小目标。

在实现思路上，算法首先初始化一组表示目标可能状态的粒子，然后通过预测步利用目标运动模型更新粒子状态，再通过更新步结合雷达观测数据调整粒子权重。经过多轮迭代后，高权值粒子将聚集在真实目标状态附近，从而实现精确跟踪。

该算法在低信噪比环境下展现出优异的性能，为雷达弱小目标检测提供了有效的解决方案。