低SNR场景下微型无人机跟踪-检测融合方法
低SNR场景下微型无人机跟踪-检测融合方法
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DOI：
10.19650/j.cnki.cjsi.j2109006
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
肖国清
中科院分区：
文献类型：
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作者：
方鑫;朱婧;黄大荣;张振源;肖国清
针对低信噪比(SNR)场景下微型无人机探测难题,本文提出了一种基于序贯蒙特卡罗-检测前跟踪(SMC-TBD)的多输入多输出雷达目标跟踪-检测融合方法。区别于跟踪和检测过程相互独立的传统方法,本文方法直接利用三维傅里叶变换后未经阈值处理的雷达原始数据,通过SMC方法计算目标累积存在概率,在实现微型无人机连续检测的同时,完成目标轨迹的高精度跟踪。本文方法的创新在于通过融合检测和跟踪过程,实现了时间-距离-多普勒-方位域目标能量累积,提高了低SNR场景下微型无人机探测性能。实验结果表明,本文方法在SNR低于-20 dB时,微型无人机跟踪性能才逐渐恶化,相比于雷达量测、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波提升了约8 dB。