基于粒子滤波的雷达弱小目标检测前跟踪MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现粒子滤波的检测前跟踪算法，引入线性扩展目标模型，提升雷达对低信噪比（最低1dB）弱小目标的检测与跟踪性能。

详 情 说 明

基于粒子滤波与线性扩展目标的雷达弱小目标检测前跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的雷达检测前跟踪（TBD）算法，核心创新在于引入了线性扩展目标的概念，并构建了相应的目标状态与观测模型。系统采用粒子滤波技术处理雷达回波数据，能够在极低信噪比（低至1dB）环境下有效检测弱小目标，并在正式检测前完成目标轨迹的初步形成与跟踪，显著提升了雷达系统对弱小目标的探测能力与跟踪稳定性。

功能特性

• 高效弱小目标检测：针对信噪比低至1dB的弱小目标，具有优异的检测性能。
• 线性扩展目标建模：提出并实现了线性扩展目标模型，更准确地描述了弱小目标的特性，提高了跟踪精度。
• 检测前跟踪技术：采用Track-Before-Detect（TBD）流程，在目标能量积累和轨迹形成阶段即开始跟踪，实现早期预警。
• 粒子滤波核心算法：利用粒子滤波处理非线性/非高斯问题，鲁棒性强。
• 全面的结果输出：提供目标状态估计、存在概率、轨迹可视化及系统检测性能指标等多种输出。

使用方法

1. 准备输入数据与参数：根据实际雷达系统，配置好雷达回波数据矩阵、系统噪声参数、粒子滤波算法参数、目标初始状态向量以及雷达系统参数。
2. 运行主程序：执行系统的主入口函数，启动检测与跟踪流程。
3. 获取与分析结果：程序运行完毕后，系统将输出目标状态序列、存在概率曲线、粒子权重分布图、轨迹跟踪结果及检测性能统计指标，用户可据此进行分析与评估。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议版本 R2018a 或更高版本)
• 硬件建议：为确保粒子滤波大量计算时的流畅性，建议配置多核CPU及足够的内存。

文件说明

main.m 文件承载了本系统的核心调度与执行功能，主要负责初始化系统参数与粒子滤波器，读取并预处理雷达回波数据，驱动粒子滤波算法完成预测、更新及重采样等关键步骤，最终实现对弱小目标的连续状态估计、轨迹跟踪，并生成和展示各项性能指标与可视化结果。