超宽带(UWB,Ultra Wide Band)穿墙雷达有着发射功率低、成像分辨率高、穿透性能强等特性,可以准确地定位建筑物内目标位置,并提供目标轨迹供使用者参考,因此,在街头作战、地质考察、应急救援等领域被广泛应用。实现穿墙雷达系统最核心的两个步骤:一是目标检测,二是目标跟踪。本文针对穿墙雷达目标检测和跟踪时遇到的问题,提出了以下解决方案。1.针对穿墙雷达回波信号中天线耦合和墙体反射较强,导致目标信噪比较低,成像后目标被杂波虚假像掩盖的问题,提出一种自适应指数平均法使用在BP成像前的预处理中。利用墙体幅值作为反馈,当反馈的幅值低于指定阈值时,选取对应的指数因子,并与前一时刻回波信号共同决定静止杂波背景,进而消除当前时刻回波信号的天线耦合和墙体反射等静止杂波,增强当前时刻动目标信噪比,为下一步检测算法减少工作量。2.针对传统动目标检测算法不能完全消除检测后图像中多径、室内随机噪声引起虚警现象的问题,本文利用目标在帧间位置发生变化的特点,提出一种改进的动态阈值ViBe检测算法。首先在ViBe检测像素分类步骤中加入由图像背景集合最大值和均方差决定的动态阈值,使其能适应穿墙雷达成像后,不同时刻下的图像中动目标像素值变化的问题,消除大部分多径虚假像,接着结合三帧差,提取动目标信息,彻底消除由多径强杂波导致的“鬼影”现象,最后利用目标的扩展特性,采取保留连通域的方法,消除了室内随机噪声在图像中引起孤立噪点。通过处理仿真数据和实测数据,证明了本文检测方法可以有效消除室内随机噪声引起的虚假像,准确、实时地提供目标的位置信息,具有一定的鲁棒性。3.穿墙雷达扩展目标存在多个测量值,传统的跟踪算法考虑目标只有单个测量值。因此,当多个目标的跟踪门限发生重叠时,传统的多目标跟踪算法不能处理多个扩展目标测量值匹配。针对上述问题,本文提出一种基于改进的ML-PDA多扩展目标跟踪方法。该方法首先采用高斯权重序列从检测后的图像中获取目标测量值,接着将目标门限重叠区域的测量值通过K-Modes聚类算法与扩展目标配对,最后利用扩展目标多个测量值的分布信息,改进了ML-PDA目标运动状态似然比函数,获得目标估计位置。通过将本文跟踪算法通过与JPDA算法进行仿真实验对比,前者能适应穿墙雷达扩展目标实测数据,另外,该算法不需要卡尔曼滤波,保证了算法的实时性。通过处理穿墙雷达实测数据,表明了该方法可以辨别目标,提升轨迹的精确度,即时提供了目标的位置信息,并具有一定的鲁棒性。