摘 要
雷达信号处理作为现代电子信息技术的重要分支，在军事和民用领域均具有广泛的应用价值。随着复杂电磁环境的日益加剧，目标检测与跟踪技术面临诸多挑战，例如低信噪比条件下的弱小目标检测、多目标场景中的干扰抑制以及动态背景下的精确跟踪等。为解决上述问题，本文围绕雷达信号处理中的目标检测与跟踪技术展开深入研究，旨在提升系统在复杂环境下的性能表现。研究中采用先进的信号处理算法，结合自适应滤波、稀疏表示、深度学习等方法，提出了一种融合多特征信息的目标检测框架，并设计了基于卡尔曼滤波与粒子滤波的混合跟踪算法。实验结果表明，所提出的检测框架能够在低信噪比条件下有效识别弱小目标，同时显著降低虚警率；而混合跟踪算法则具备较强的鲁棒性，能够适应目标运动特性的快速变化。此外，本文创新性地引入了深度神经网络对目标特性进行建模，进一步提升了系统的智能化水平。通过与传统方法的对比分析，验证了新方法在检测精度和跟踪稳定性方面的优越性。总体而言，本研究不仅为复杂环境下雷达目标检测与跟踪提供了新的解决方案，还为后续相关技术的发展奠定了理论基础，具有重要的学术意义和应用价值。关键词：雷达信号处理；目标检测与跟踪；低信噪比；深度学习；混合跟踪算法
Abstract
Radar signal processing, as a critical branch of modern electronic information technology, holds extensive application value in both military and civilian domains. With the increasing complexity of electromagnetic environments, target detection and tracking technologies face numerous challenges, such as detecting weak targets under low signal-to-noise ratios, suppressing interference in multi-target scenarios, and achieving precise tracking in dynamic backgrounds. To address these issues, this study conducts an in-depth investigation into target detection and tracking techniques in radar signal processing, aiming to enhance system performance in complex environments. Advanced signal processing algorithms are employed, integrating adaptive filtering, sparse representation, and deep learning methods, to propose a multi-feature information fusion fr amework for target detection and design a hybrid tracking algorithm based on Kalman filtering and particle filtering. Experimental results demonstrate that the proposed detection fr amework can effectively identify weak targets under low signal-to-noise ratios while significantly reducing false alarm rates. The hybrid tracking algorithm exhibits strong robustness, adapting well to rapid changes in target motion characteristics. Additionally, this study innovatively incorporates deep neural networks for modeling target characteristics, further advancing the system's level of intelligence. Comparative analysis with traditional methods verifies the superiority of the new approach in terms of detection accuracy and tracking stability. Overall, this research not only provides novel solutions for radar target detection and tracking in complex environments but also lays a theoretical foundation for the development of related technologies, holding significant academic importance and practical value..
Key Words：Radar Signal Processing；Target Detection And Tracking；Low Signal-To-Noise Ratio；Deep Learning；Hybrid Tracking Algorithm
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 2
1.1 雷达信号处理的研究背景与意义 2
1.2 目标检测与跟踪技术的发展现状 2
1.3 本文研究方法与技术路线 3
第2章 雷达信号处理基础理论 5
2.1 雷达信号的基本特性分析 5
2.2 信号处理中的关键数学工具 5
2.3 目标检测的理论框架概述 6
2.4 跟踪算法的基础原理探讨 7
第3章 目标检测技术的优化与实现 9
3.1 检测算法的性能评估标准 9
3.1.1 检测概率与虚警率分析 9
3.1.2 数据驱动的检测模型构建 9
3.1.3 噪声环境下的检测能力提升 10
3.1.4 多目标场景的检测策略优化 10
3.2 高分辨率雷达的目标检测方法 10
3.2.1 分辨率对检测性能的影响 11
3.2.2 基于频谱分析的检测技术 11
3.2.3 杂波抑制与目标增强技术 11
3.2.4 自适应检测算法的设计与应用 12
3.3 实时性与精度的平衡研究 12
3.3.1 实时处理的技术挑战 13
3.3.2 精度优化的关键参数分析 13
3.3.3 并行计算在检测中的应用 13
3.3.4 算法复杂度与性能的权衡 14
第4章 目标跟踪技术的改进与应用 15
4.1 跟踪算法的核心问题分析 15
4.1.1 动态模型的选择与优化 15
4.1.2 数据关联的准确性提升 15
4.1.3 跟踪误差的来源与控制 16
4.1.4 多传感器融合的跟踪策略 16
4.2 卡尔曼滤波及其变种的应用研究 16
4.2.1 标准卡尔曼滤波的局限性分析 17
4.2.2 扩展卡尔曼滤波的改进方案 17
4.2.3 粒子滤波在非线性系统中的应用 17
4.2.4 自适应滤波算法的设计与实现 18
4.3 跟踪系统的鲁棒性增强方法 18
4.3.1 不确定性环境下的跟踪性能优化 18
4.3.2 异常数据的识别与处理机制 18
4.3.3 跟踪算法的稳定性保障措施 19
4.3.4 复杂场景下的跟踪效果验证 19
4.4 实际应用中的跟踪技术案例分析 19
4.4.1 航空目标的跟踪系统设计 20
4.4.2 海上目标的动态跟踪研究 20
4.4.3 地面移动目标的跟踪实验结果 20
结 论 21
参考文献 22
致 谢 23
