復(fù)雜條件下的微弱目標(biāo)探測(cè)是現(xiàn)代雷達(dá)亟待解決的問(wèn)題。檢測(cè)前跟蹤(Track-Before-Detect,TBD)算法聯(lián)合處理多幀回波數(shù)據(jù),是一種廣為人知的微弱目標(biāo)探測(cè)技術(shù)。本文首次分析了雷達(dá)探測(cè)場(chǎng)景參數(shù)與TBD算法參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,建立了TBD算法性能仿真模型,并利用蒙特卡洛方法仿真分析了不同場(chǎng)景下TBD算法的性能。本文工作對(duì)TBD算法工程化及性能優(yōu)化具有一定的指導(dǎo)意義。

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1 虛警概率為10-6時(shí)，積累值函數(shù)閾值VT與積累幀數(shù)K、積累搜索波門大小ф的關(guān)系

首先分析復(fù)高斯背景雜波的場(chǎng)景。圖1給出了DP-TBD算法為了達(dá)到pfa=10-6的虛警概率所需的閾值VT與積累搜索波門大小ф、積累幀數(shù)K的關(guān)系。給定積累幀數(shù)K，閾值VT隨著?的增加而增大。具體地，當(dāng)K=6時(shí)，ф=1,9,21,81,401對(duì)應(yīng)的閾值VT分別為14.06dB、15.....

圖2 針對(duì)Swerling 0類目標(biāo)，虛警概率為10-6，積累圈數(shù)K=6時(shí)各種算法的檢測(cè)性能對(duì)比

圖2給出了Swerling0類目標(biāo)在虛警概率pfa=10-6，積累圈數(shù)K=6時(shí)，單幀、K幀非相參積累以及不同ф值的DP-TBD等檢測(cè)算法的性能比較。當(dāng)ф=1時(shí)，DP-TBD性能與K幀非相參積累的理論性能相同。隨著ф值增大，DP-TBD的檢測(cè)性能逐漸下降。具體地，當(dāng)檢測(cè)概率pd=....

圖5 韋布爾雜波條件下，針對(duì)Swerling 0類目標(biāo)，虛警概率為10-6，積累圈數(shù)K=6時(shí)各種算法的檢測(cè)性能對(duì)比

圖4韋布爾雜波條件下，虛警概率為10-6時(shí)，積累值函數(shù)閾值VT與積累幀數(shù)K、積累搜索波門大小?的關(guān)系4結(jié)語(yǔ)

圖3 針對(duì)RCS起伏目標(biāo)，虛警概率為10-6，積累圈數(shù)K=6時(shí)各種算法的檢測(cè)性能對(duì)比

圖3給出了RCS起伏目標(biāo)在虛警概率pfa=10-6，積累圈數(shù)K=6時(shí)各種算法的檢測(cè)性能比較。SwerlingI/II類目標(biāo)的RCS服從自由度為2的卡方分布，SwerlingIII/IV類目標(biāo)的RCS服從自由度為4的卡方分布。在RCS起伏強(qiáng)弱方面，SwerlingI/II類目....

本文編號(hào)：4052092