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国内刊号：11-2179/TH
国际刊号：0254-3087
发布日期:
作者：方 鑫，朱 婧，黄大荣，张振源，肖国清
单位：方 鑫,1. 西南石油大学机电工程学院,,朱 婧,1. 西南石油大学机电工程学院,,黄大荣,2. 重庆交通大学信息科学与工程学院,,张振源,2. 重庆交通大学信息科学与工程学院,,肖国清,3. 西南石油大学化学化工学院,
关键词：微型无人机;多输入多输出雷达;序贯蒙特卡罗-检测前跟踪;长时间能量累积
基金：国家自然科学基金（62003064, 52174209）、中国博士后科学基金面上项目（2020M683653XB）、四川省科技计划项目（2021YJ0367）、重庆市自然科学基金（cstc2020jcyj?msxmX0797）、重庆市教委科学技术项目（KJQN202000717）、西南石油大学启航计划项目（2021QHZ022）资助
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-20dB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8dB。
来源：2022年第4期
《仪器仪表学报》期刊编辑部
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