文档介绍：收稿日期!!""#$"%$&" " 修订日期!!""#$"’$!( 作者简介!李少军# &)’’$ $% 男%湖北天门人%博士%主要研究方向为计算机视觉&图像处理&自动目标识别&嵌入式计算’*+,-. ! /011-234,056789,400:;0+:;7 第<# 卷第! 期红外与激光工程!"") 年= 月>0.:<# ?0:! !"#$%$&’%"’(%)&$ *"+,"&&$,"+ ***@A/: !"") 采用粒子滤波的先跟踪后检测算法李少军 B朱振福! 目标与环境光学特征国防科技重点实验室"北京&""#(= # 摘 要!先跟踪后检测! CDE $ 算法能够有效解决低信噪比条件下弱小目标的检测与跟踪问题% 与传统的先检测后跟踪方法相比"它的优点在于可完整传感器数据" 随时间累积起来能获得更好的检测与跟踪性能" 特别是检测与跟踪弱小目标% 同时与传统的跟踪算法相比"先跟踪后检测算法提供给跟踪器的信息更多"适合于跟踪低信噪比的弱小目标% 探讨了先跟踪后检测问题的两个方面&滤波和检测%为了检测目标的出现与消失" 在状态向量中增加一个二元变量对应目标存在%对于非线性’非高斯的跟踪问题" 使用粒子滤波器跟踪弱小目标"基于粒子滤波器的权值实现最优检测器% 给出粒子滤波器的 CDE 算法的理论推导以及数值计算过程%仿真实验表明& 基于粒子滤波器的 CDE 算法能够检测与跟踪低信噪比的目标% 关键词! 弱小目标的检测与跟踪( 先跟踪后检测( 粒子滤波器中图分类号!CF<)& 文献标识码! @ 文章编号!&""’$!!’%G!"")H"!$"<(!$"% !"#$% !&’()"’!*’+’$+ #,-)".+/ 0 32"+.$, ’ (.,+’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