基于动态规划算法的多目标检测前跟踪技术研究

This project mainly deals with the multiple targets detection and tracking via dynamic programming (DP) algorithm based track-before-detect (TBD) method. The multi-target detection and tracking theory for DP-TBD can be established and improved by studing the following fundamental problems: the dynamic factorization of the high-dimensional multi-target state space, the DP algrithm based multi-frame integration method, the statistical model of the DP integration merit function, the target detection and estimation method. We will solve the key technologies, and propose a DP-TBD algortirhm for the detection and tracking of multiple targets. Besides, simulation experiments and also real radar data will be used to validate the presented the theory results and technological achievements. The research of this project is of great significance, since it can provide the theoretical and technical basis for the applications of TBD techniques in real radar systems. Moreover, the theoretical results can also be utilized in other research fileds such as sonar target detection and infared/optical target detection.

本项目旨在解决基于动态规划算法的多目标检测前跟踪问题，通过研究高维空间动态分解降维方法、基于动态规划的多帧数据信号积累算法、积累值函数域统计模型、值函数域目标检测估计算法、邻近目标干扰抑制方法等基本问题，建立和完善动态规划多目标检测前跟踪理论体系；突破关键技术，提出一套基于动态规划的多目标检测前跟踪信号处理算法，设计仿真实验和并利用雷达实测数据，对本项目研究所获得的理论和技术成果进行验证。该项目研究可以为检测前跟踪技术推广应用到实际雷达系统中奠定理论和技术基础，具有重要的科学意义；其理论成果和技术还可应用于声纳探测、红外/光学目标检测等领域。

多个微弱目标联合检测和跟踪是现代雷达目标探测中亟待解决的一个重要问题，而动态规划检测前跟踪算法是一种有效检测微弱目标的手段。本项目主要围绕基于动态规划检测前跟踪算法的多目标检测问题，开展了高维状态空间信号积累算法、信号积累后的目标检测算法以及目标状态估计算法三个方面的研究，形成一系列原创创新研究成果，包括：基于贝叶斯迭代的多目标动态规划检测前跟踪算法、利用相位信息的高维状态空间值函数积累算法、复高斯噪声背景下的值函数检测算法、基于多假设检验的无延迟检测判决算法、非均匀杂波背景下起伏目标检测算法、基于最大后验概率的目标状态估计算法、基于贝叶斯理论的点迹序列滤波算法、基于当前统计模型的机动目标状态估计算法等方法。发表与录用学术论文22篇，其中在IEEE T-SP和IEEE T-AES等国际学术期刊发表或录用学术论文9篇（已检索9篇）；在IEEE Radar Conference等国际会议发表学术论文13篇（其中EI已收录13篇）；申请发明专利16项，授权专利3项。该项目的研究提高了我国微弱多目标检测的基础研究水平和自主创新能力，可应用于远程预警雷达、MIMO雷达、水声阵列声呐系统等、具有重要的科学意义和应用价值。