基于平行线坐标变换的检测前跟踪算法

针对微弱目标检测对提高检测概率和优化实时性的需求,提出一种平行线坐标变换检测前跟踪算法。首先将量测点坐标映射为径向距离-时间坐标并规格化,建立以y轴为对称轴的平行线,按照变换规则实现点到线的转化,网格化平面后进行票数积累和能量积累,再进行峰值提取与航迹修正,后输出航迹。仿真结果显示:基于平行线坐标变换检测前跟踪(PT-TBD)算法的检测概率要优于基于Hough变换的检测前跟踪(HT-TBD)算法,二者虚假航迹率相近,运算速度要快于HT-TBD算法,是一种新的效果更好的基于投影变换的检测前跟踪算法。