运动平台下目标航迹融合及预测

发布时间：2017-04-08 00:02

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【摘要】：目标的航迹融合及预测是将关于目标的数据进行融合处理,得到精度较高的目标航迹,并且基于已有的数据,建立相应的模型,对目标后续时刻的位置进行预测。运动平台下目标航迹融合及预测,则是要完成在运动平台下,对目标进行观测,航迹融合和预测。基于运动平台背景,对目标进行航迹融合及预测是近年来研究的一个热门方向。不管是军事领域,还是民用领域,可靠且精确的航迹预测都是现今多元发展背景下的一大需求。在运动平台下,由于观测设备和观测设备所处的平台处于运动状态下,观测设备所测得的数据,如目标的方位、俯仰、斜距以及平台自身的姿态等,不能直接反映目标在惯性空间中的航迹,且或多或少都存在误差。除此之外,观测设备的安装标定也是实际工程中的一大问题,标定的好坏将直接影响着对目标观测的精度。再者,对于目标的航迹融合及预测,目前并没有公开的十分完善的系统模型。针对上述问题,本文结合实际工程项目,通过平台解耦、数据预滤波,设备安装标定计算,进而完成目标航迹融合及预测,搭建相应的数学模型,为后续在实际运动平台上实现对运动目标的实时观测以及捕获、跟踪与瞄准做准备,具有一定的工程应用价值。首先,本文对运动平台所涉及的一些误差源做了简单介绍,并详细介绍了本文所选取的坐标系,然后对目标、观测设备和平台之间的坐标关系进行了介绍,实现了目标的位置数据在非惯性坐标系与惯性坐标系之间的相互转换,即完成平台解耦的工作。其次,本文对实际工程中所要解决的设备安装标定问题做了简单陈述,并引入鸡群优化(Chicken Swarm Optimization,CSO)算法的改进算法来解决该问题。文中详细描述了CSO算法的基本结构,在原有基础上做出改进,利用改进算法计算出设备的近似最优姿态和近似最优位置。最后,本文将交互式多模型(Interacting Multiple Models,IMM)算法和最小二乘曲线拟合算法相结合,在局部范围内,将多次不同间隔反向抽样的数据用于临近点拟合预测,并将多次的预测结果用于融合以产生目标航迹;在全局上,整体采用滑动窗的方式逐步外推预测,实现目标的航迹预测工作。
【关键词】：运动平台 融合及预测 平台解耦 鸡群优化 交互式多模型
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(光电技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713
【目录】：

• 致谢3-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 关于运动平台11-13
• 1.2.2 航迹融合及预测相关技术13-15
• 1.3 研究内容和论文结构安排15-17
• 1.3.1 本文研究的内容15-16
• 1.3.2 本文的结构安排16-17
• 2 运动平台涉及的基本问题17-28
• 2.1 运动平台的误差源17-18
• 2.2 坐标系的选取18-21
• 2.3 平台解耦21-26
• 2.3.1 平台解耦的数学模型21-24
• 2.3.2 平台解耦的实验验证24-26
• 2.4 本章小结26-28
• 3 鸡群优化算法解决设备安装标定问题28-39
• 3.1 设备安装标定问题28-29
• 3.2 鸡群优化算法29-33
• 3.2.1 基本算法29-32
• 3.2.2 算法改进32
• 3.2.3 改进算法验证32-33
• 3.3 改进鸡群优化算法求解近似最优标定参数33-38
• 3.4 本章小结38-39
• 4 目标航迹融合及预测39-57
• 4.1 目标运动模型39-41
• 4.1.1 CV模型39
• 4.1.2 CA模型39-40
• 4.1.3 其他模型40-41
• 4.2 卡尔曼滤波器41-42
• 4.3 交互式多模型算法42-45
• 4.4 最小二乘曲线拟合算法45-46
• 4.5 结合交互式多模型与曲线拟合的目标航迹融合及预测46-48
• 4.6 实验结果及分析48-56
• 4.7 本章小结56-57
• 5 总结与展望57-60
• 5.1 本文主要工作及成果57-58
• 5.2 本文创新之处58
• 5.3 未来工作展望58-60
• 参考文献60-64
• 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果64-65

【参考文献】

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本文编号：291600