MATLAB TDB-Viterbi雷达微弱信号目标检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于时序差分积累（TDB）与改进Viterbi算法的雷达微弱信号目标检测系统，通过多帧信号处理增强信噪比并优化轨迹搜索，提供可视化分析与性能评估功能，适用于多帧雷达数据场景。

详 情 说 明

基于TDB-Viterbi算法的雷达微弱信号目标检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于时序差分积累（TDB）与改进Viterbi算法的雷达微弱信号目标检测系统。系统通过先进的信号处理技术，显著提升雷达在强杂波和噪声背景下对微弱目标的检测能力。该系统适用于对低信噪比、慢速或微小目标的精确跟踪与检测，可广泛应用于军事侦察、民航监控、气象观测等领域。

功能特性

• 时序差分积累（TDB）：对多帧雷达回波数据进行差分处理与相干/非相干积累，有效提升微弱目标的信噪比。
• 改进Viterbi轨迹搜索：采用动态规划算法，在积累后的数据中进行全局最优路径搜索，能够有效关联目标的点迹，形成连续、平滑的轨迹。
• 杂波与噪声抑制：集成信号预处理模块，通过滤波和恒虚警（CFAR）检测技术，抑制背景杂波和噪声干扰，降低虚警。
• 多模式处理：支持对历史数据的批量处理，以及模拟实时数据的流式处理，满足不同场景的应用需求。
• 可视化与性能评估：提供丰富的可视化结果，包括距离-多普勒谱、目标轨迹图、检测概率曲线（如ROC曲线）等，并输出详细的性能评估报告。

使用方法

1. 数据准备：将雷达采集的原始三维数据矩阵（距离×方位×时间）放置在指定数据目录。根据需要，配置雷达系统参数文件（如脉冲重复频率、波长）和检测参数文件（如虚警概率、运动模型约束）。
2. 参数配置：在主配置文件或main.m脚本的相应模块中，设置数据处理模式（批处理/实时）、检测阈值、算法关键参数等。
3. 运行系统：在MATLAB命令窗口中运行主脚本（如main.m），系统将自动执行信号预处理、TDB积累、Viterbi检测、轨迹生成与结果可视化全过程。
4. 结果分析：程序运行结束后，在输出目录查看生成的目标轨迹数据文件、统计报告，并在图形窗口分析可视化结果，评估检测性能。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux distributions, 或 macOS。
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本。
• 硬件建议：建议配备不低于8GB的内存，对于处理大规模雷达数据，推荐使用16GB及以上内存以获得更佳性能。

文件说明

主入口脚本整合了整个检测系统的核心流程与控制逻辑。它负责读取输入的雷达数据与参数配置文件，依次调度并执行信号预处理、时序差分积累、基于改进Viterbi算法的轨迹搜索与检测等关键模块。此外，该脚本还管理结果输出，包括将检测到的目标轨迹信息写入文件，并生成各类中间结果与最终性能的可视化图表。