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摘要
针对低信噪比(SNR)场景下微型无人机探测难题，本文提出了一种基于序贯蒙特卡罗-检测前跟踪(SMC-TBD)的多输入多输出雷达目标跟踪-检测融合方法。区别于跟踪和检测过程相互独立的传统方法，本文方法直接利用三维傅里叶变换后未经阈值处理的雷达原始数据，通过SMC方法计算目标累积存在概率，在实现微型无人机连续检测的同时，完成目标轨迹的高精度跟踪。本文方法的创新在于通过融合检测和跟踪过程，实现了时间-距离-多普勒-方位域目标能量累积，提高了低SNR场景下微型无人机探测性能。实验结果表明，本文方法在SNR低于-20 dB时，微型无人机跟踪性能才逐渐恶化，相比于雷达量测、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波提升了约8 dB。
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