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非均匀杂波环境下的低空多目标跟踪算法

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文档结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

非均匀杂波环境概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1杂波环境分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2非均匀杂波特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.3非均匀杂波对目标跟踪的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

低空多目标跟踪算法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1基于运动模型的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2基于概率统计的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3基于深度学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.4现有方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

非均匀杂波环境下低空多目标跟踪算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1算法框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3目标检测与跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3.1检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3.2跟踪算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.4杂波抑制与目标识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.5跟踪性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2实验数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3.1跟踪精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3.2跟踪鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3.3跟踪效率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.内容概览

在非均匀杂波环境中进行低空多目标跟踪是一个复杂且具有挑战性的任务。本文旨在介绍一种有效的解决方案，即非均匀杂波环境下低空多目标跟踪算法。该算法设计的主要目标是准确识别和追踪多个空中目标，同时有效抑制背景噪声和干扰信号的影响。

首先，本算法采用先进的特征提取技术，通过对目标图像进行边缘检测和形态学处理，从原始数据中提取出最具代表性的特征点。这些特征点不仅能够反映目标的基本形状，还能捕捉到目标运动时产生的细微变化。其次，利用滑动窗口技术和模板匹配方法，对每个特征点进行快速比对，从而实现对目标的实时跟踪。