基于动态规划的TBD改进算法
基于动态规划算法的路径优化技术
基于动态规划算法的路径优化技术动态规划算法是一种常见的算法思想，其可以通过将问题划分为一系列子问题，并利用已求解子问题的结果来求解更大规模的问题。
基于动态规划算法的路径优化技术，即通过计算路径的各个子路径的最优解，找出一条最优路径，以实现路径优化的目的。
本文将从基本概念、算法原理和实际应用等方面对该技术进行详细讲解。
一、基本概念路径优化技术是一种通过优化路径，使其更加高效的技术。
在路径优化中，动态规划算法是一种常见的技术，其可以将问题分解为一系列子问题，并利用已经求解过的子问题的结果来求解更大规模的问题。
例如，在路径规划中，我们可以将路径划分为一系列子路径，并利用已知的最优子路径来求解更长的路径。
二、算法原理动态规划算法是一种将大问题分解为小问题，并利用已知的问题结果来求解更大规模问题的算法。
其基本原理如下：1.定义状态：将问题状态划分为若干部分，并定义每个部分的状态值。
2.状态转移方程：将问题划分为若干子问题，并利用已知子问题的结果来求解更大规模的问题。
3.初始条件：确定初始条件，以保证算法顺利执行。
例如，当我们在寻找一条最短路径时，我们可以将路径划分为一系列子路径，并计算每个子路径的最短距离。
然后，我们可以利用已求解的子路径距离，通过状态转移方程求解更长的路径最短距离。
最终，我们可以通过比较不同路径的距离，找到一条最短路径。
三、实际应用基于动态规划算法的路径优化技术具有广泛的应用场景。
以下是一些常见的实际应用案例。
1.路径规划路径规划是一种为机器人、自动驾驶汽车和无人机等设备寻找最优路径的技术。
其中，基于动态规划算法的路径规划可以通过将路径划分为一系列子路径，并计算每个子路径的最优解来找到一条最优路径。
2. 视觉跟踪视觉跟踪是一种通过相机或雷达等传感器来跟踪物体运动的技术。
其中，基于动态规划算法的视觉跟踪可以通过将物体运动划分为一系列子运动，并利用已知子运动路径来求解更长的运动路径。
3. 编码系统编码系统可以是一种通过动态规划算法来压缩和解压数据的技术。
基于动态规划的运输网络路径规划优化技术研究
基于动态规划的运输网络路径规划优化技术研究近年来，随着物流行业的发展和互联网技术的普及，对运输网络路径规划的优化需求越来越高。
传统的路径规划算法往往无法满足实时、高效、准确的要求，而基于动态规划的运输网络路径规划优化技术则成为了一个备受关注的解决方案。
一、动态规划动态规划是一种算法策略，用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
在路径规划中，常常需要找到一条最短、最优或最经济的路径。
动态规划算法正是基于这种最优子结构性质的思想。
动态规划算法的关键是确定状态和转移方程。
在路径规划中，状态通常用经过的路径长度或耗时来表示。
转移方程则描述了从一个状态转移到另一个状态所需的代价或开销。
通过对状态和转移方程的定义，我们可以得到路径规划的最优解。
二、运输网络路径规划优化技术运输网络路径规划优化技术是指基于动态规划算法求解路径规划问题的一种方法。
路径规划问题是指在一个网络结构中寻找一条具有最优代价的路径或路线。
在运输领域中，路径规划问题是十分常见的，包括货物运输、人员调配、紧急救援等方面。
但是，在实际应用中，路径规划问题还存在一些挑战。
其中最大的问题是实时性。
在动态的环境下，运输网络的拓扑和代价常常发生变化，密度也会有所变化。
此时，传统的路径规划算法往往无法完成实时的路径寻找，甚至会导致目标无法达成。
为了解决这一问题，运输网络路径规划优化技术应运而生。
该技术通过基于动态规划的算法，实现了网络的实时路径规划和优化。
它既可以满足实时性，也可以得出全局最优解，极大地提高了运输网络的效率和安全性。
三、优化技术的关键实现基于动态规划的运输网络路径规划优化技术，需要考虑以下几个关键因素：1. 状态定义：路径规划的状态通常包括节点、边、路径和时间等。
根据不同的应用场景，需要定义合适的状态。
2. 转移方程：转移方程是指从一个状态转移到另一个状态所需的代价或开销。
具体的转移方程需要根据实际情况确定。
3. 启发式算法：启发式算法是指在不完全知晓目标函数的情况下，通过经验或启发式规则进行求解的算法。
基于动态规划的路径规划算法研究
基于动态规划的路径规划算法研究一、引言路径规划算法是机器人和自动驾驶汽车等应用中需要解决的重要问题。
目前的路径规划算法一般采用启发式搜索，如A*算法和Dijkstra算法等，它们在计算时间和空间上都存在一定的不足，难以处理大规模的路径规划问题。
因此，基于动态规划的路径规划算法逐渐成为研究的热点，通过对路径的拆解和逐层求解，可以大大提高算法的效率和可扩展性。
本文综述了动态规划算法在路径规划中的应用，并分析了其优缺点及未来的研究方向。
二、动态规划算法概述动态规划算法是一种通过将大问题分解成多个小问题来解决问题的算法。
其将问题分解成若干子问题，并优化了每个子问题的求解过程，从而获得总问题的最优解。
动态规划算法的核心概念是状态转移方程，通过定义状态和状态转移方程，可以递推计算得到问题的最优解。
三、动态规划在路径规划中的应用路径规划问题可以被看作是在一个网格图上寻找从起点到终点的最短路径。
动态规划算法可以将路径规划问题拆解成多个子问题，并采用“自底向上”逐步求解。
下面分别介绍动态规划在单源最短路径和多源最短路径问题中的应用。
3.1 单源最短路径在单源最短路径问题中，需要找到从起点到每个其他点的最短路径。
常见的动态规划算法有Bellman-Ford算法和DAG最短路径算法。
Bellman-Ford算法通过反复更新路径的权值来寻找最短路径，其状态转移方程如下：d[j]=min(d[j], d[i] + w[i][j])其中，d[j]表示起点到点j的最短路径长度，w[i][j]表示点i到点j的边的权重。
算法中通过比较当前路径权值和原路径权值的大小，选择最小值来更新路径长度。
DAG最短路径算法则是在有向无环图中寻找最短路径的算法。
通过拓扑排序，将图中的节点排序后，按照节点排序顺序来逐个更新每个节点的最短路径。
其状态转移方程如下：d[j]=min(d[j], d[i] + w[i][j])其中，d[j]表示起点到点j的最短路径长度，w[i][j]表示点i到点j的边的权重。
基于动态规划的检测前跟踪算法中的目标鉴别方法
ｗ ｈｃ ａ ｅ ｄ ａ ｔ ｇ ｆｔ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｏ ｒ ｊｃｏ ｙ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ Ｔｈ ａｓ ｌｒ ｃ ｕ ｅ ｙ ｉｈ ｔ ｋ ｓａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ｈ ｅ ｔ ｒ ｆｔａｅ ｔ ｒ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ． ｅ ｆｌｅ ａａ ｍ ａ ｓ ｄ ｂ
ｔ ｒ ｔ ａ ｅ ｙ ｎｏ ｓ ． Ｍ ｏ ｅ ｖ ｒ ａ ｎ ｗ ｏ ａ ｅ ａ ｅ ｓ ｒｍ ｉ ａ ｉ ｎ ｓ ｈｅ ｅ ｏｆＳＤＨ ＋ ＩＥＶ ｓ ｐ ｏ ｓ ｄ． ａ ｇｅ ｓ ｃ ｕｓ ｄ ｂ ｉｅ ｒ ｏ ｅ ｅ ｃ ｎｃ ｔ ｎ ｔ ｄ ｄｉｃ ｉ ｎ ｔｏ ｃ ｍ ｉ ｒ ｐｏ ｅ
中国分类号： ＴＰ３ ３ ０ ９ ．４ 文献 标 识 码 ： Ａ
Ｔａ ｇ ｔ Ｄｉ ｃ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ Ｍ ｈ ｄ ｉ ａ ｋ ． ｆ ｒ ． ｔ ｃ ｒ ｅ ｓ ｒ ｍ ｎ ｔｏ ｅ ｏ ｎ Ｔｒ ｃ ． ｔ Ｂｅ ｏ ｅ Ｄｅ ｅ ｔ Ｂａ ｅ ｎ Ｄ ｙ ｍ ｉ ｏ ｒ ｍ ｍ ｉ ｓ ｄ ｏ ｎａ ｃ Ｐｒ ｇ ａ ｎｇ
基 于动 态规 划 的检 测前 跟 踪 算 法 中 的 目标 鉴 别 方 法
刘 睿 王 文 光 。 邱 朝 阳 ， ，
（．中航 雷 达 与 电 子设 备 研 究 院 ， 苏 １ 江 摘 无 锡 ２ ４ ６ ，．北 京 航 空 航 天 大 学 ， 京 １０ ９ ） １０３２ 北 ０ １ １
基于动态规划的自适应路径规划算法研究
基于动态规划的自适应路径规划算法研究Introduction随着无人驾驶技术的发展，路径规划算法的重要性越来越凸显。
在实际应用中，自适应路径规划算法可以根据路况和车辆状态等因素，实现快速、准确的路径选择，提高行驶效率、降低能源消耗。
动态规划是一种经典的优化方法，已被广泛用于路径规划算法中。
本文将介绍基于动态规划的自适应路径规划算法，并对其进行相关研究。
Background传统的路径规划算法通常采用固定路径，难以适应路况和车辆状态的变化，导致行驶效率低下。
为了解决这一问题，自适应路径规划算法应运而生。
自适应路径规划算法是一种可以根据实时路况和车辆状态等因素，动态选择路径的方法。
在实际实现过程中，常常采用动态规划算法，以实现自适应路径规划。
动态规划是一种经典的算法优化方法，具有高效、简便的优点。
因此，将动态规划算法应用于自适应路径规划中，可以充分发挥其性能优势。
Algorithm基于动态规划的自适应路径规划算法，主要包括以下步骤：1. 确定状态和决策将路径规划问题转化为一系列状态与决策，即根据当前位置和环境状态判断下一步采取的行动，直到到达目的地。
2. 动态规划求解利用动态规划算法求解每一步的最优行动方案，同时记录路径和路况等信息。
3. 路径优化根据实时路况和车辆状态，动态更新路径信息，实现自适应路径规划。
4. 输出结果输出最终路径和车辆状态等信息。
上述算法流程中，动态规划求解是关键步骤。
具体实现过程中，需通过确定状态和决策，构建状态转移方程，并通过迭代求解获得最优方案。
在实际应用中，还需考虑其他因素，如路口转向、避让障碍物等，实现全局优化。
Research目前，基于动态规划的自适应路径规划算法已广泛应用于无人驾驶等领域。
在研究中，有学者采用深度学习方法，运用神经网络技术优化动态规划算法的效率，在保证准确性的前提下，缩短计算时间。
此外，一些学者在研究中发现动态规划算法虽然具有高效、简便的优点，但在一些情况下仍会出现局部最优解的问题。
基于动态规划模型的货车路径选择算法研究
基于动态规划模型的货车路径选择算法研究高效的货车路径选择算法是现代物流系统中必不可少的一环。
在大规模的货物配送中，货车路径的选择直接影响成本、时效以及客户满意度。
因此，如何利用数学模型和算法优化货车统筹调度，是当前物流领域面临的重要问题之一。
本文将围绕基于动态规划模型的货车路径选择算法进行探讨和研究。
动态规划是一种解决最优化问题的经典算法。
其本质是通过将大规模的问题分解成多个小规模的子问题，利用已求解的子问题的最优解来求解当前问题的最优解。
在货车路径选择问题中，动态规划算法的思路是将运输成本最小化，即在考虑运输时间、成本、质量等多个方面，选择一条最优的路径，使得总成本最小。
首先，将货车路径选择问题抽象成数学模型。
一般来说，货车路径选择问题可以用图论中的最短路径问题进行描述。
将整个区域划分成一张图，货车需要从起点出发，经过若干站点，到达终点。
对于每一条路径，我们需要考虑其运输成本。
运输成本一般由路程长度、耗时、燃油成本、人工成本、运营成本、停靠站点等多个因素确定。
因此，货车路径选择问题的目标是寻找一条最优的路径，使得所需成本最小。
这样，我们就可以抽象成一个最小化成本的优化问题，即：最小化：总运输成本约束条件：1. 起点是确定的2. 终点是确定的3. 某些规定站点必须到达4. 货物必须在规定时间内送达从上述的问题模型中可以看出，该问题具有明显的子结构。
因此，我们可以运用动态规划算法进行求解。
接下来，讨论基于动态规划的货车路径选择算法的实现过程。
由于货车路径选择问题具有明显的最优子结构特征，我们可以采用自底向上的DP思路，逐步求解总成本。
我们令$C[i]$表示从起点到顶点$i$的最小花费，$w_{ij}$表示边$(i, j)$上的权值（即运输成本），则在每一个顶点$i$，我们可以得到求解$C[i]$的递推公式如下：$$C[i]= \min\limits_{j∈V} C[j]+w_{ij}$$公式表示为：选择一条最短路径，即基于所有的小规模问题子结构，选取其中的最优解，包含了所有到达顶点$i$的可能路径。
一种改进的优效粒子滤波TBD算法
一种改进的优效粒子滤波TBD算法苏洲阳【摘要】针对传统的优效粒子滤波的检测前跟踪算法(EPF-TBD)在低信噪比场景中目标状态变化会引起虚警和漏检问题,文中给出一种改进的优效PF-TBD算法改进其检测方式,利用目标检测概率变化的斜率和当前目标状态进行检测.仿真结果表明,与传统算法相比,改进算法检测效果有明显的改善,平均检测概率提高,平均虚警概率降低,通过对比不同门限的检测效果给出适应不同要求的改进算法检测门限.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)005【总页数】4页(P8-11)【关键词】粒子滤波;TBD;低信噪比;优效粒子滤波TBD算法【作者】苏洲阳【作者单位】中国电子科技集团公司第20研究所雷达事业部,陕西西安710068【正文语种】中文【中图分类】TN911.7在现代战争中，目标由于特殊的雷达回波特征和复杂的检测环境[1]，其信噪比通常较低。
基于粒子滤波的检测前跟踪算法(PF-TBD)，因其处理非线性非高斯问题的优势[2]，被广泛应用于低信噪比目标的检测跟踪领域[3-5]。
传统PF-TBD算法有3种：标准的PF-TBD(SPF-TBD)算法[6]通过将粒子分为死亡粒子和存活粒子构成一种混合状态估计，从而形成完整的跟踪检测体系；优效的PF-TBD(EPF-TBD)算法[7]在标准算法基础上只关注存活粒子以便更加有效的利用粒子信息；基于似然比检测的PF-TBD算法[8-9]利用似然比进行检测，区别于前两种算法利用目标存在概率而是利用似然比进行检测。
针对低信噪比情况下传统PF-TBD算法存在的漏检和虚警问题，本文给出一种改进的优效PF-TBD算法来改善其检测效果。
EPF-TBD算法中定义独立变量Ek来表示目标存在状态[10]，Ek=1表示目标存在，Ek=0表示目标不存在，根据存在状态将粒子分为死亡粒子和存活粒子两种。
根据文献[7]中对于粒子权重和似然比的阐释，采用似然比方式近似计算粒子的未归一化权重。
(完整版)TBD算法的结构图
+目标噪声+目标小目标运动轨迹}基本的粒子滤波算法跟踪框图标准的粒子滤波算法流程（粒子滤波算法研究进展与展望）粒子滤波算法是在SIS 算法的基础上加了重采样算法，具体步骤如下： 步骤一：初始化（k=0）从初始分布0()p x 中采用N 个样本：0{,1,2,,}i x i N =L ，对应所有权值相同：01i w N=，令k=1。
步骤二：重要性采样，1,2,,i N =L1）采样11:(|,)i ik k k k x q x x y -:得N 个k 时刻样本：{,1,2,,}i k x i N =L 。
2）计算权值：1111:(|)(|)(|,)i i ii i k k k k k k i ik k k p y x p x x w wq x x y ---⋅=3)归一化权值：~1ii kk Nj kj w w w==∑步骤三：判断是否重采样 计算^~211()eff Ni N w ==∑，如果eff T N N <，则重采样，执行步骤四;否则执行步骤五。
步骤四：重采样根据权值大小从粒子集合中取样新粒子*i k x ，满足概率~*()ii i k r k kp x x w ==，1,2,,i N =L 并设置~*1,ii i k k kx x w N== 步骤五：输出输出一组粒子{(,),1,2,,}i ik k x w i N =L ，并得到当前各种估计。
后验概率估计：~1:1(|)()Nik k k k i p x y w x x δ==-∑状态估计：~^1N ii k ki x w x==∑方差估计：~^^1()()Ni i i T k kkki p w xx x x ==--∑步骤六：令k=k+1，当下一时刻测量值到来时，返回步骤二。
基于动态规划的路径规划算法研究
基于动态规划的路径规划算法研究近年来，随着智能制造、自动驾驶等技术的推广，路径规划算法成为人们研究的热点之一。
其中，基于动态规划的路径规划算法备受关注，具有研究前景和应用价值。
一、动态规划动态规划是一种解决多阶段决策过程的优化问题的数学方法。
它通过将原问题分解为多个子问题，将问题的规模不断缩小，从而得到最优解。
动态规划法是运用动态规划思想来求解最优化问题的一类算法。
在路径规划中，我们可以将路径分段，将每一段路径看做一个子问题，通过求解每一个子问题的最优解，来得出整个路径的最优解。
二、基于动态规划的路径规划算法基于动态规划的路径规划算法可以分为多种，如Bellman-Ford 算法、Floyd算法、Dijkstra算法、A*算法等等。
1.Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种最短路径算法，可以解决有负权边的图中的单源最短路径问题。
它的核心思想是对图的所有边进行V-1次松弛操作，从而求得源节点到其他节点的最短路径。
2.Floyd算法Floyd算法也是一种最短路径算法。
它通过最短路径逐步扩大的思想，利用二维数组保存节点之间的路径长度，从而求得图中任意两节点之间的最短路径。
3.Dijkstra算法Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，它利用贪心思想，在任意访问未访问的节点时选择离源节点距离最短的节点进行拓展。
4.A*算法A*算法是一种基于Dijkstra算法的启发式搜索算法，它加入了启发式评估函数来剪枝，从而大大降低了搜索的时间复杂度，适用于计算机处理大规模问题。
三、应用实例基于动态规划的路径规划算法已经在许多领域得到了广泛的应用，如自动驾驶、机器人导航、游戏AI等等。
自动驾驶汽车是近年来研究的热点之一，在路径规划中，动态规划算法可以用来计算车辆的路径。
通过建立数学模型来描述道路的特征和车辆的运动状态，在不同的时刻求解最优路径，从而实现自主驾驶。
机器人导航是一个将机器人从起点导航到目标点的任务。
一种基于粒子滤波的TBD改进算法
一种基于粒子滤波的TBD改进算法
方中理;邹永显;李璐;袁子乔;王勇
【期刊名称】《火控雷达技术》
【年(卷),期】2024(53)1
【摘要】在传统基于粒子滤波的检测前跟踪算法中,需要使用大量粒子的概率分布来预测下一时刻目标位置,这就带来了计算量的增加,如果使用的粒子数目少,会导致跟踪的准确性降低,本文使用特征提取分类的方式,在进行目标跟踪之前,对目标和杂波进行分类。
以此来缩小粒子生成的范围,从而达到提高算法精度、降低算法复杂度的目的。
仿真结果显示,经过改进后的粒子滤波算法的误差有了明显降低,同时,将算法应用在雷达的实测数据上有较好的效果,具有工程应用的价值。
【总页数】5页(P67-71)
【作者】方中理;邹永显;李璐;袁子乔;王勇
【作者单位】西安电子工程研究所;陆军研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TN95
【相关文献】
1.杂波环境下基于粒子滤波的雷达微弱目标TBD算法
2.一种改进的优效粒子滤波TBD算法
3.基于粒子滤波的 TBD 算法研究
4.基于粒子滤波的分布式雷达TBD算法
5.基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法
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作者简 介 ： 胡
琳 （９４ ） 女 ， 士 生 ， 要 从 事 信 号 与 信 息 处 理 研 究 １８ 一 ， 硕 主
８ Ｏ
空 军 雷 达 学 院 学 报
法检 测到 目标 的 问题 ， 出 了一种 基 于动 态规 划 的 新 算 法 ， 提 即在 确 定 目标 状 态 转 移 时 ， 用 后 续 观 测 值 对 状 态 应
转移进行修正． 在该算法 中， 了减小搜索范 围及减少伪航迹 ， 为 又引入 了方向加权 的思想， 即重点考虑 目标存 在 的可 能区域． 理论分析和仿真结果表明， 新算法 的检 测性能优 于一般 的基于动态规 划的Ｔ Ｄ算法， Ｂ 得到的 目
第２ 卷 第２ ４ 期 ２ １ 年 ４月 ００
文 章编 号 ： ６３８ ９（０ ００—０ ９０ １７—６ １ １）２０７ —４ ２
空 军 雷 达 学 院 学 报
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｒ ｏｃ ｄ ｒ ａ ｅ ｏ ｒ ａ ｏ ｒ ｅＲａ ａ Ａｉ Ｆ Ａｃ ｄ量测值 为 Ｊ ，， ， ）
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法 的机理 ， 其统 一到一 个基 本递 推方 程 中 ， 将 并利
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但其 跟踪 性 能欠 佳 ．在 低信 噪 比时 给定 有 限帧数 的条 件下 ， 有可 能无 法检 测到 目标 ， 此可 以增加 为 处理 帧数 来解 决 这个 问题 ， 是 增加 处 理帧 数会 但 不可避 免 的增加 计算 量． 因此 ， 文提 出 了一 种改 本 进 的动态 规划 Ｔ Ｄ算 法 ． Ｂ 该算 法 是在 确定 目标 状 态转移 时 ， 应用 后续 观测值 对状 态转 移进行 修 正 ， 为 了减小 搜索 范 围 以及 减 少伪 航迹 ，引入 了方 向 加权 的思 想 ． 算 法 与改进 前 的动 态规 划 Ｔ Ｄ算 该 Ｂ 法 相 比 ， 测性 能有所 提 高 ， 到 的 目标航 迹更 加 检 得
假设 目标做 匀 速运 动 ， 第 ｋ次 扫描 时 目标 在
的状态 为 （ ， ， ＝ Ｙ 五， ， 氟和 表 示 目标 的坐 标， 丸和 表示 相应 的速度 ． 目标 的运动 状态 方 则
程 为 ＋１＝ ℃ ，＇ ） ／ ＇ （ ） （） １
策策 略 ， 将一 个 Ⅳ 维 问题 转换 为 Ⅳ 个 一维 问题 ， 对 问题 进 行分 级处 理 ．动 态规 划算 法 已经 广泛 应 用 到各 个领 域 ． ａ ｖ ］ 早将 动态 规划 算法 应 用 Ｂ ｍｉＥ最 ２ 于 Ｔ Ｄ中． ｏ ｉ ｅ 等 直 接利 用假 设 目标 的 幅度 Ｂ Ｔ ｎｓ ｎ ｓ 信 息构 造 目标 函数 ， 以检测 起伏 模 型 的运 动 目 可
标 航 迹 也 更加 精 确 ．
关键 词 ： 态 规 划 ； 动 目标检 测 ； 测前 跟 踪 检
中 图分 类 号 ：Ｎ９７ Ｔ ５
文献标志码 ： Ａ
Ｄ Ｉ１． ６ ／．ｓ． ７ ．６ １ ０００． １ Ｏ ：０３ ９ｊｓ １ ３８９ ． １． ０ ９ ｉｎ ６ ２ ２０
动 态 规划 算 法 的基 本 思想 是 采用 多 阶段 决
Ａｐｒ２ ０ ． ０１
基 于动态规划的 Ｔ Ｄ 改进算法 Ｂ
胡 琳 ，王首勇 ，万 洋。
（ 空军雷达学院研 究生管理大队， １ ． 武汉 ４ ０ １； ２ 空军雷达 学院空天基预警 监视装备系 ， ３０９ ． 武汉 ４ ０ １） ３０９
摘
要： 针对在低信噪比条件下基于动态规划的检 测前跟踪 （Ｂ ） Ｔ Ｄ 算法在给定的有限帧数情况下可能无
１ 目标 状 态 转 移 ． ２
（ ３ ）
１ 基 于 动 态 规 划 的 Ｔ Ｄ 基 本 原 理 Ｂ
基 于动态 规 划 的Ｔ Ｄ算法 能 以有 效 的方式 对 Ｂ
在 航迹搜 索 过程 中如 果采 用穷 举法 对 每个点 进行 累加 ， 带来 很大 的计算 量 ． 会 在基 于动 态规划 的Ｔ Ｄ算法 航迹搜 索 中运用 状态 转移 来缩小 搜 索 Ｂ 范 围 ， 态转 移在 该算 法 中 占有很 重要 的位置 ， 状 直
希望 能够根 据从初 始 帧到第 帧 的所 有测 量数 据
＝
｛ ） （）…，（ ， 确 定最 有可 能是 真实 目 １ ２， ｚ ０）来 ， ／
标 的航 迹 ， 使 满 足
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｛ ＝ｘ： 助 ｝ 烁） ｛ ∑ ＞ Ｊ 【 ＝１
式中 表 示 在第 帧数 据空 间 的 门限．
式 中 ・表 示状 态 转移 函数 ， 助 表 示过 程 噪声 ． ）
标， 此算 法虽 然具 有 良好 的检测 目标 的性能 ， 跟 但
踪性 能 欠佳 ． 文献 ［】 入研 究 了两 类动 态规 划算 ４深
在 第 ｋ次 扫描 后， 目标 在第 （ 个 单 元（ ＝１２ … ｆ ， ｉ ，， ，
所 有可 能 的 目标 航 迹进 行搜 索 ， 对这 些 可能 航 并
迹 上 的量测 进行 积 累 ，当航 迹 上 的量测 积 累值超
过 门限时 ， 就称 检 测 到 目标 ， 回溯航 迹 ． 并
１１ 目标运动模型和测量模型 ．
收 稿 日期 ：０ ９０ —８ ２０ —９２
接影 响 到算 法计 算量 的大小 ．状 态转 移 就是 指 当
准确 ．
式 中 ㈣ 表 示 目标信 号 幅度 ， 文 假设 为 常数 ， 本
表 示量 测 噪声 ． 目标 航迹 定义 为从 第 １ 到第 帧
帧 的一系 列连 续 的 目标 状态 为 ＝ １ … 娴 ） ， ， 雷达 第 ｋ次测 量 的数据 表示 为 ｚ （ 助＝（
…
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Ｍ； ＝１２ … Ⅳ）动 态规 划要 解 决 的问题 就是 ： ｊ ，， ， ．