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多目标DOA跟踪算法研究的中期报告
一、研究背景
多目标方位角（DOA）跟踪是在一个带噪声背景下，对多个来自不同方向的信号的方向进行估计和跟踪的问题。多目标DOA跟踪在无线通信、声纳、雷达等领域有着广泛的应用。现有的多目标DOA跟踪算法主要包括基于卡尔曼滤波、粒子滤波、数据关联等方法，但这些方法都存在一些局限性，如对目标数量、运动模型、噪声等条件的限制较大。
本研究旨在提出一种多目标DOA跟踪的新方法，通过结合不同的信号处理技术和数学模型，解决现有算法存在的一些问题，并提高DOA跟踪的准确性和可靠性。
二、研究内容
1.多目标信号处理和分离
在信号接收前，通过利用阵列信号处理技术进行多目标信号处理和分离，提高信号质量和目标重构的准确性。这里采用的是基于正交匹配追踪（OMP）算法进行信号分离。
2.多目标DOA估计
通过对接收到的信号进行分析和处理，利用混合高斯模型对距离向角（AOA）进行估计，并将估计结果转化为方位角（DOA）。
3.多目标运动模型建立
对目标运动模型进行建模，分析实际场景下的多目标运动模型，对模型进行建立和测试，并应用于算法实现。
4.多目标DOA跟踪算法研究
根据多目标DOA估计和运动模型建立结果，提出一种基于粒子滤波和卡尔曼滤波相结合的多目标DOA跟踪算法，对算法进行优化和实现，并对算法进行仿真和测试。
三、研究进展
1.多目标信号分离模型建立
利用正交匹配追踪（OMP）算法对多目标信号进行分离。通过对仿真和实验数据的分析，发现该算法分离效果较好，可以满足多目标DOA跟踪算法的要求。
2.多目标DOA估计方法研究
提出基于混合高斯模型的多目标DOA估计方法。通过仿真和实验数据的分析，发现该方法估计精度较高，能够准确估计出多目标方向。
3.多目标运动模型建立
对多目标运动模型进行建立和测试，并进行了仿真和实验数据的分析，模型运动预测准确率较高。
4.多目标DOA跟踪算法研究
提出了基于粒子滤波和卡尔曼滤波相结合的多目标DOA跟踪算法。通过对仿真和实验数据的分析，发现该算法能够实现对多目标方向的准确跟踪，并且算法的鲁棒性和可靠性较高。
四、下一步工作计划
1.进一步完善算法细节，提高算法跟踪准确率和性能稳定性。
2.增加算法对多信号源、多维度的支持，提高算法的适应性和可扩展性。
3.根据实际场景的要求，对算法进行实时化和硬件实现。