郭云飞，唐学大，骆吉安，邵根富

(1.通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室， 杭州310018)

(2.七一五研究所声纳技术国防科技重点实验室， 杭州310012)

0 引言

检测前跟踪(Tracking Before Detection，TBD)技术对单帧观测图像数据中目标存在与否先不进行判断，而是先对多帧观测中可能的目标航迹进行跟踪，然后计算似然比并宣布检测结果和目标的航迹［1］。通过多帧数据的积累可以提高信噪比，因此比传统的先检测后跟踪的方法更适合用于处理弱目标的检测与跟踪问题。

文献［1］提出了基于粒子滤波(Particle Filter，PF)的TBD(PF-TBD)算法，相对于批处理方法该方法更适合处理实时问题。在PF-TBD的基础上，胡洪涛等在文献［2］中提出了基于辅助粒子滤波(APF)的TBD(APF-TBD)并将该算法应用于检测与跟踪红外弱小目标。该算法引入一个重要性密度函数，利用两次加权操作对采样重要性重采样算法进行改进，但是该算法存在计算量大的问题。为了减少粒子滤波算法中存在的计算量大的问题，文献［3］中作者提出了拟蒙特卡罗方法并将其应用到粒子滤波算法中，采用低差异序列将粒子映射到观测区域，该算法能够有效降低粒子间隙以及聚集程度，可以使用较少的粒子数获得更具有代表性的粒子分布，降低计算量，李倩等将该方法应用于红外弱小目标的跟踪并取得了较好的跟踪效果［4］。

为了得到更加准确的检测概率以及较小的跟踪误差，PF-TBD算法通常使用的粒子数目较多，从而增加了计算量和存储量，本文提出了一……