李云坤+陈伟+曹旭东

摘要： 基于粒子滤波的检测前跟踪方法是解决空空导弹弱小信号检测跟踪问题的重要手段， 然而常规的PF-TBD算法中， 普遍存在着新生粒子与持续粒子的比例选取问题， 其直接影响着算法的收敛速度及跟踪精度。 针对这一问题， 本文提出一种自适应的粒子比优化方法， 利用前一时刻检测概率对粒子比进行优化设计， 相比于传统的固定粒子比方法， 其能根据历史检测信息对粒子比进行自适应调整。 仿真结果表明， 本文提出的自适应粒子比优化方法不仅能提高检测跟踪精度， 而且能有效提高低信噪比（SNR）条件下的跟踪收敛速度。

关键词： 检测前跟踪； 粒子滤波； 粒子比； 粒子数； 优化算法； 弱小信号检测； 空空导弹

中图分类号： TJ765； TP391文献标识码： A文章编号： 1673-5048（2017）05-0025-060引言

现代科技发展， 飞行器的伪装、 隐蔽技术被广泛使用， 以及小型无人机飞速发展， 使雷达需要检测的目标回波的信噪比/信干比朝着越来越低的方向发展， 降低了目标的可探测性， 因此， 检测空中弱小目标的需求越来越高。

相对于传统检测后跟踪算法（TAD， track after detect）， 检测前跟踪算法（TBD， track before detect）[1-2]对信号不设门限或设置一个低门限， 不会因门限检测而造成数据流失， 由于采用多帧累积， 使其在弱小目标检测方面更具有优势。

基于粒子滤波（PF， particle filter）[3-4]的检测前跟踪技术（PF-TBD）[5-10]不仅具有TBD算法的优势， 同时还具有PF算法优势， 即可以不限目标的运动形式， 并且可以允许噪声为非高斯噪声。 这些优势让其成为当下的热点研究方向。……