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摘要
脉冲多普勒（Pulse Doppler，PD）雷达会产生距离模糊和多普勒模糊问题，传统方法通过发射多个脉冲重复频率（Pulse Repetition Frequency，PRF）并相互关联来解模糊。但当信噪比较低时，为确保检测到目标需采用低门限而产生了大量虚警，传统方法由于数据关联导致计算复杂度过高而失效，基于随机有限集的势均衡多伯努利（Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli， CBMeMBer）滤波器可有效解决该问题。本文在贝叶斯框架下采用CBMeMBer滤波器进行目标数目估计和距离多普勒解模糊，并针对模型非线性问题提出了一种基于自适应新生密度的序贯蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo， SMC）实现方法。仿真结果表明，该滤波器在密集虚警下依然能利用模糊量测对多个目标实现联合检测与解模糊，且性能优于基于自适应新生密度的集势概率假设密度滤波器（Cardinalized Probability Hypothesis Density，CPHD）。
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