基于动态规划算法的天波超视距雷达弱目标检测的中期报告一、研究背景天波超视距雷达（Over-the-horizonRadar,OHR）是利用大气层的反射和散射的能力，可以实现对较远距离目标的探测和跟踪。由于其特殊的工作机制和理论哲学，OHR被广泛应用于国土防空、海上警戒、边境监控、自然灾害预警等领域。在OHR中，弱目标检测一直是一个挑战性问题。弱目标指的是相对于噪声的信号强度很弱，并且可能受到雷达的低信噪比（Signal-to-NoiseRatio，SNR）和高分辨率要求的限制，在雷达图像中难以被清晰地区分出来。通过动态规划算法（DynamicProgramming，DP），可以在OHR中实现高效、精确的弱目标检测。DP是一种通过将原问题分解成多个子问题，并且从子问题的最优解中得到原问题的最优解的方法。利用DP在OHR中实现弱目标检测的核心思想是将雷达数据分解成多个小时段（segment），对每个小时段都进行一个动态规划的过程，从而得到每个小时段中的目标态势和目标可能出现的位置。二、研究内容本研究的内容主要包括以下几个方面：1.OHR的信号模型首先，需要建立OHR的信号模型，以便后续算法的实现。在OHR的信号处理中，可以使用复数形式来表示信号，其中实部表示信号的幅值，虚部表示信号的相位。OHR的信号模型通常采用二次折射模型，它假定雷达发射的信号在大气层中经过两次反射并折射到地面上的目标位置，再经过两次反射折射返还雷达接收器。2.弱目标检测算法针对OHR中的弱目标检测问题，本研究采用了动态规划算法。具体来说，对于每个小时段，将得到的雷达数据在时间和距离上进行划分，得到多个小的子数据集。然后，对每个子数据集进行动态规划，得到动态规划表格。最后，从动态规划表格中得到所有可能出现目标的位置和速度。3.目标跟踪算法在得到每个小时段中的目标可能出现的位置和速度之后，需要进行跨小时段的目标跟踪。为了实现目标跟踪，可以使用卡尔曼滤波（KalmanFilter）和粒子滤波（ParticleFilter）等算法。三、研究计划本研究计划在以下几个方面开展工作：1.研究OHR信号模型，并实现相应的数据处理方法。2.实现基于动态规划的OHR弱目标检测算法，并对算法进行优化和改进。3.实现基于卡尔曼滤波和粒子滤波的OHR目标跟踪算法，并对算法进行验证。4.在OHR实际应用中，对本研究提出的算法进行测试和评估，优化算法的实际效果。通过上述研究计划，本研究旨在提高OHR在弱目标检测方面的性能，并为OHR在国土防空、海上警戒等领域的应用提供技术支持。