基于机动目标跟踪模型的自适应滤波算法

发布时间：2017-11-03 12:03

  本文关键词：基于机动目标跟踪模型的自适应滤波算法

  更多相关文章： 卡尔曼滤波 当前统计模型 交互式多模型算法 自适应滤波算法

【摘要】：自二十世纪中期,机动目标跟踪技术以迅猛地速度发展,在此期间,机动目标跟踪技术逐渐地运用到军事和民用领域,随着现代化军事化武器,航空航天的技术不断地发展,各种导弹、飞机等飞行器的运动状态及机动性能变得越来越复杂,这必然导致目标的跟踪越来越困难。原有的机动目标跟踪技术已经不能满足跟踪目标实际运动的需要,为此本文结合国内外研究现状重点介绍了机动目标跟踪模型,机动目标跟踪滤波算法等问题,同时本文对机动目标跟踪模型的自适应滤波算法进行了深入的研究。本文介绍了机动目标跟踪理论的发展历程,以及国内外的研究现状,给出了目前常用的几种机动目标跟踪模型,以及分析它们各自的适用范围。研究了机动目标跟踪滤波算法,主要是卡尔曼滤波算法,扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。本文在此基础上,对相关问题进行了深入的研究,并取得了如下成果:对“当前”统计模型的滤波算法进行详细分析所存在的缺陷,并在其缺陷的基础上提出了一种改进的滤波算法。通过仿真实验表明了该算法不仅对弱机动目标具有很好的跟踪能力,而且对强机动目标同样具有很好的跟踪能力。之后本文又分析了交互式多模型算法对跟踪目标性能的影响参数,并提出了针对这些影响参数进行自适应调整的算法。该算法可以动态地调整过程噪声协方差矩阵和马尔可夫转移概率矩阵,并一定程度上弱化了交互式多模型算法的缺陷。对交互式多模型自适应滤波算法进行仿真实验,通过仿真结果验证了交互式多模型自适应滤波算法具有很好的跟踪效果。
【关键词】：卡尔曼滤波 当前统计模型 交互式多模型算法 自适应滤波算法
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 课题研究背景和意义8
• 1.2 机动目标跟踪研究现状8-11
• 1.2.1 机动目标跟踪模型的研究现状9-10
• 1.2.2 机动目标跟踪滤波算法的研究现状10-11
• 1.3 机动目标跟踪技术的应用领域11-12
• 1.4 本论文的主要研究工作12-13
• 第二章 机动目标跟踪模型研究13-30
• 2.1 机动目标跟踪基本原理13-14
• 2.2 机动目标跟踪模型14-23
• 2.2.1 匀速(CV)模型15-16
• 2.2.2 匀加速(CA)模型16-17
• 2.2.3 Singer模型17-19
• 2.2.4“当前”统计(CS)模型19-20
• 2.2.5 转弯(CT)模型20-21
• 2.2.6 交互式(IMM)多模型算法21-23
• 2.3 仿真及结果分析23-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 机动目标跟踪滤波算法研究30-41
• 3.1 卡尔曼滤波算法30-33
• 3.2 扩展卡尔曼滤波算法(EKF)33-35
• 3.3 无迹卡尔曼滤波算法(UKF)35-38
• 3.4 仿真及结果分析38-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 基于机动目标跟踪模型的自适应滤波算法41-62
• 4.1 一种基于“当前”统计模型的自适应滤波算法41-49
• 4.1.1“当前”统计模型滤波算法分析42-44
• 4.1.2“当前”统计模型中参数的模糊自适应调整44-47
• 4.1.3 引入强跟踪滤波算法47-49
• 4.2 一种基于交互式多模型的自适应滤波算法49-55
• 4.2.1 基于交互式多模型的无迹卡尔曼滤波算法(IMMUKF)50-53
• 4.2.2 交互式多模型算法中参数自适应调整53-55
• 4.3 仿真及结果分析55-61
• 4.4 本章小结61-62
• 第五章 总结与展望62-63
• 5.1 本文总结62
• 5.2 研究展望62-63
• 参考文献63-66
• 研究生期间研究成果及参与项目66-67
• 致谢67

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本文编号：1136094