基于粒子滤波的雷达多目标跟踪方法的研究

发布时间：2017-04-26 14:09

  本文关键词：基于粒子滤波的雷达多目标跟踪方法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着21世纪航运业高速发展,雷达在水上航运中的安全效能也越来越受到人们的重视。在实际的船舶航行过程中,往往是多个船舶而不是单一的船舶,这就对雷达的多目标跟踪能力提出了更高的要求。在多目标跟踪中,联合概率数据关联是较好的解决数据关联的一种方法。粒子滤波是解决非线性条件下较好的一种滤波方法。本文将联合概率数据关联和粒子滤波相结合来解决多目标跟踪问题。因此,基于粒子滤波的雷达多目标跟踪方法的研究具有理论研究意义和工程应用价值。本文首先对多目标跟踪进行了分析,包括点迹录取、关联处理、跟踪滤波、航迹管理。着重对数据关联理论进行了讨论,讨论了数据关联的特点及分类。分析了最近邻域数据关联(NNDA).概率数据关联(PDA)、多假设跟踪算法和联合概率数据关联(JPDA)等数据关联算法的特性。通过对理论和实验分析,验证各自算法的有效性。然后分析了粒子滤波的理论与方法,包括序贯重要性采样,并对其存在的问题和解决的策略进行了讨论,对影响粒子滤波的粒子数和噪声进行了仿真分析,并得出了相应结论。通过仿真,验证粒子滤波的算法较扩展卡尔曼和不敏卡尔曼的优越性。接着对联合概率数据互联做了详细讨论,最后把联合概率数据关联和粒子滤波相结合来实现多目标环境下的目标可靠跟踪,并通过仿真分析验证了该方法的有效性。最后利用Visual Studio 2010平台,把联合概率数据关联和粒子滤波算法进行了软件实现,利用实际雷达数据对多目标环境下的跟踪效果进行了检验,显示多目标跟踪结果。
【关键词】：多目标跟踪 粒子滤波 联合概率数据关联
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U675.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题研究背景和意义10-11
• 1.2 论文相关内容发展现状11-12
• 1.2.1 雷达多目标跟踪发展现状11-12
• 1.2.2 粒子滤波的发展现状12
• 1.3 本论文的研究内容12-13
• 1.4 本论文的组织结构13-14
• 第2章 雷达多目标跟踪方法分析14-31
• 2.1 多目标跟踪原理14
• 2.2 点迹录取14-15
• 2.3 关联处理15-28
• 2.3.1 数据关联的特点和分类17-18
• 2.3.2 最近邻域数据关联18-21
• 2.3.3 概率数据关联21-25
• 2.3.4 多假设跟踪算法25-27
• 2.3.5 联合概率数据关联27-28
• 2.4 跟踪滤波28-29
• 2.5 航迹管理29
• 2.6 本章小结29-31
• 第3章 多目标环境下粒子滤波算法研究31-55
• 3.1 粒子滤波算法31-38
• 3.1.1 贝叶斯滤波31-32
• 3.1.2 序贯重要性采样32-34
• 3.1.3 序贯重要性采样问题及策略34-36
• 3.1.4 粒子滤波算法步骤36-38
• 3.2 仿真实验38-43
• 3.3 基于联合概率数据关联和粒子滤波的多目标跟踪43-54
• 3.4 本章小结54-55
• 第4章 基于粒子滤波的雷达多目标跟踪处理系统的软件实现55-62
• 4.1 系统的总体结构55
• 4.2 雷达多目标跟踪处理软件设计55-57
• 4.2.1 CUDA配置55-56
• 4.2.2 软件流程56-57
• 4.3 雷达图像显示57-59
• 4.4 实验效果59-60
• 4.5 本章小结60-62
• 结论62-63
• 参考文献63-66
• 致谢66-67
• 作者简介67

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本文编号：328582