临近空间高超声速多目标检测前跟踪算法

针对临近空间不同径向距离高超声速目标难以同时被有效检测的问题，提出一种通过峰值聚优改进Hough变换积累结果的检测前跟踪(TBD)算法。采用径向距离-时间坐标描述数据，减少量测误差影响，规格化坐标使2个维度处于同一量级。进行Hough变换，分割参数单元进行点数积累和能量积累，采用标签矩阵记录每个量测点曲线经过的参数单元，遍历所有量测点将每个量测点只存于其所能构成能量积累值最大的参数单元，得到新的点数积累和能量积累结果。只对点数积累空间设置门限提取目标航迹，进行航迹约束和合并，输出最终航迹。仿真结果显示，算法将3个目标全部检测出的概率可达到90%,具有较好的多目标检测性能。