李洋漾 李 雯 易 伟 孔令讲

(电子科技大学电子工程学院 成都 611731)

1 引言

与传统跟踪方法相比[1–3]，基于文献[4]中的检测前跟踪算法可以通过直接处理多帧原始数据对低信噪比下的目标进行更精确的跟踪。近年来，文献[5–9]对基于动态规划的检测前跟踪算法进行了深入的研究。此外，针对多目标的动态规划检测前跟踪技术(Dynamic Programming-Track Before Detect, DP-TBD)也在很多文献中也得到了广泛关注[10,11]，检测前跟踪算法在实际雷达系统中的各种应用[12–14]也得到了普遍关注。另外由于巨大的计算量限制了DP-TBD算法的应用，一些新颖地降低计算量的方法[15,16]也得到了深入探讨。

与传统跟踪直接提供离散的点迹不同，DPTBD算法获取的是一些没有经过滤波和平滑的短航迹。在本文当中，作者称它为点迹序列。因此，传统跟踪的航迹关联和滤波算法不再适用于DPTBD。同时，DP-TBD算法是一种栅格划分的方法，导致了该算法至少有半个栅格的损失。低信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)和不正确的状态转移区域都会导致航迹丢失，因此迫切地需要一种针对DP-TBD的滤波算法来提升点序列的跟踪精度。

文献[17–19]提出了基于DP-TBD的各种迭代滤波算法。然而，随着战场环境的日益严峻，单个传感器无法满足目标跟踪的精度需求。因此，多个传感器协同探测势在必行。为了利用多个传感器的信息，需要将各个传感器的观测信息进行正确的融合。当今的数据融合方法主要分为集中式和分布式融合。近年来，集中式融合取得了广泛的关注[20–22]，因为集中式融合是将量测数据直接送到融合中心，没有任何数据损失，所以它是一种最优的融合策略。……