基于粒子滤波的微弱雷达目标检测方法
机动微弱目标检测是雷达信号处理领域面临的严峻挑战之一。当目标回波信噪比过低，基于单帧数据的相干或非相干累积方法无法保证可靠检测时，可采用检测前跟踪技术。
检测前跟踪技术是一种长时间信号累积方法，通过联合处理多帧观测数据同时实现目标检测和跟踪。但早期的基于动态规划、Hough变换以及最大似然估计的检测前跟踪算法仅适合处理近似直线运动的目标。
粒子滤波器(算法)解决统计特性已知的非线性、非高斯问题具有现有算法无可比拟的优势，而代价参考粒子滤波器(算法)具有处理统计特性未知的非线性问题的优势。上述粒子滤波器和代价参考粒子滤波器可有效实现雷达机动微弱目标长时间累积检测和跟踪。
因此，研究和设计基于粒子滤波器和代价参考粒子滤波器的检测前跟踪算法对于检测和跟踪低信噪比机动目标具有重要的理论意义和应用价值。本论文的主要工作是研究和设计检测前跟踪算法。
提出的方法包括基于辅助粒子滤波器的似然比检验，基于代价参考粒子滤波器的广义似然比检验，基于代价参考粒子滤波器的存在概率检验，和基于前向-后向代价参考粒子滤波器的具有全变差惩罚的广义似然比检验。这些方法能够实现低信噪比 ...