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摘要
针对雷达微弱起伏目标的检测和跟踪问题，研究了Swerling 0,1,3三类起伏目标模型，提出了概率假设密度滤波下幅度起伏的雷达微弱目标检测前跟踪算法.该算法建立了概率假设密度检测前跟踪算法下复似然比和幅度似然比两种跟踪模型，其中复似然比方法弥补了幅度似然比在计算过程中只考虑量测的幅度信息，而忽略相位信息的缺陷，从而更好地利用了目标原始信息.同时，为解决新生目标状态先验分布信息未知条件下的目标新生问题，提出一种场景划分下基于量测似然比的自适应目标新生算法.仿真实验结果表明，在目标幅度起伏的情况下，复似然比和幅度似然比相比，前者在目标位置和个数的估计性能上优于后者，且计算效率更高.在低信噪比下，复似然比仍然可以有效地检测并跟踪未知数量的微弱目标.
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