MATLAB实现的动态规划检测前跟踪算法理论检测概率计算系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用动态规划方法计算检测前跟踪算法的理论检测概率。系统能够建模多帧目标轨迹，递归求解不同信噪比下的累积检测概率，支持检测门限与虚警概率等参数配置，为雷达信号处理提供理论分析工具。

详 情 说 明

基于动态规划的TBD算法理论检测概率计算系统

项目介绍

本项目实现动态规划检测前跟踪（TBD）算法中的理论检测概率计算功能。系统通过建模目标运动轨迹的多帧累积检测过程，利用动态规划方法递归计算不同信噪比条件下，目标在连续观测帧中的累积检测概率。系统支持对检测门限、虚警概率、目标运动模型等参数的可配置分析，为雷达/光电系统检测性能评估提供理论依据。

功能特性

• 动态规划递归计算：采用高效动态规划算法实现多帧检测概率的递推计算
• 多帧累积概率建模：准确建模目标在连续观测帧中的检测概率积累过程
• 斯威林起伏目标模型：支持斯威林I型、III型、V型等多种目标起伏模型
• 参数可配置分析：支持检测门限、虚警概率、运动模型等关键参数灵活配置
• 可视化结果输出：生成检测概率曲线图和性能分析报告

使用方法

基本参数设置

% 设置信噪比参数（标量或向量） SNR = [10, 12, 14, 16, 18]; % 不同帧的目标信噪比值

% 配置检测门限和虚警概率 detection_threshold = 2.5; % 检测判决阈值 false_alarm_prob = 1e-6; % 最大虚警概率要求

% 定义目标运动模型参数 motion_model.state_transition = [1, 1; 0, 1]; % 状态转移矩阵 motion_model.process_noise = 0.1; % 过程噪声协方差

% 设置观测参数 num_frames = 20; % 总观测帧数 fluctuation_type = 'SwerlingI'; % 起伏模型类型

运行计算

% 执行检测概率计算 [detection_prob_curve, cumulative_prob, analysis_report] = main(... SNR, detection_threshold, false_alarm_prob, ... motion_model, num_frames, fluctuation_type);

结果分析

系统输出包括：

• 理论检测概率曲线：各帧对应的检测概率值矩阵
• 累积检测概率值：最终帧的整体检测概率标量
• 性能分析报告：不同参数条件下的概率对比分析结构体
• 可视化图表：检测概率随帧数变化曲线图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，实现了包括参数初始化、动态规划递归计算框架构建、多帧检测概率递推求解、斯威林起伏模型处理、检测性能综合分析以及结果可视化输出等关键能力。该文件通过模块化设计将复杂的检测概率计算过程组织为清晰的逻辑流程，确保算法的高效执行和结果的可信性。