基于多雷达平台校准的目标跟踪融合滤波
发布时间：2021-08-25 13:25
近年来,目标跟踪技术被广泛的应用在制导、导航、控制等领域。随着技术的发展,只依靠单源雷达已经无法满足跟踪精度的需求,因此,多雷达协同目标跟踪应运而生。多雷达协同目标跟踪能够通过对多个雷达的测量数据进行融合来获得比单源雷达更可靠的融合信息,能够更加精准的实现目标位置估计,容错性、抗干扰能力也显著增强。然而,雷达平台各元器件的离散性、各雷达平台自身的定位误差、以及使用过程中出现的老化与磨损等原因导致雷达平台系统偏差,进而影响对运动目标融合跟踪性能。为此,本文拟开展基于多雷达平台校准的目标跟踪融合滤波的方法研究。（1）针对非机动目标跟踪过程中,多个雷达平台相对于基准雷达平台存在位置偏差、旋转偏差或同时存在位置、旋转偏差的情况,分别提出了两种基于多雷达校准的非机动目标跟踪方法。当部分雷达平台相对于基准雷达平台存在位置偏差或旋转偏差时,首先将各个雷达测量通过去偏转换表示成笛卡尔坐标系中的伪线性测量,并使用卡尔曼滤波估计目标的状态。然后基于最小二乘法曲线拟合的思想估计出有偏差雷达平台的位置偏差或旋转偏差,进而实现雷达平台的偏差校准。最后使用分布式并行融合滤波方法对非机动目标进行融合跟踪。当部分雷达...
【文章来源】：河南工业大学河南省
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多雷达平台偏差校准的研究现状
1.2.2 目标跟踪滤波算法的研究现状
1.3 本文主要内容及章节安排
第2章 坐标系的转换与目标跟踪基础理论
2.1 引言
2.2 测量坐标系的选取与转换
2.3 三类常见的目标运动模型
2.3.1 常速模型(CV)
2.3.2 常加速度模型(CA)
2.3.3 变加速模型
2.4 卡尔曼滤波算法
第3章 基于多雷达平台校准的非机动目标跟踪方法研究
3.1 引言
3.2 系统描述
3.3 算法介绍
3.3.1 雷达的测量转换
3.3.2 雷达平台存在位置偏差或旋转偏差时的非机动目标跟踪方法
3.3.3 雷达平台同时存在两类偏差时的非机动目标跟踪方法
3.4 仿真及分析
3.5 本章小结
第4章 基于多雷达平台校准的机动目标跟踪方法研究
4.1 引言
4.2 系统描述
4.3 算法介绍
4.3.1 三维去偏测量转换
4.3.2 雷达平台存在位置偏差或旋转偏差时的机动目标跟踪方法
4.3.3 雷达平台同时存在两类偏差时的机动目标跟踪方法
4.4 仿真及分析
4.5 本章小结
总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种杂波环境下机动目标跟踪算法[J]. 刘代,赵永波,郭敏,罗利强,张炫. 电子科技大学学报. 2020(02)
[2]双层无迹卡尔曼滤波[J]. 杨峰,郑丽涛,王家琦,潘泉. 自动化学报. 2019(07)
[3]目标跟踪技术研究[J]. 陆光宇. 舰船电子工程. 2018(12)
[4]相关滤波目标跟踪进展综述[J]. 张微,康宝生. 中国图象图形学报. 2017(08)
[5]基于有限记忆最小二乘的雷达误差配准算法[J]. 米芳彬,徐小刚,梁健. 无线电工程. 2016(02)
[6]粒子滤波算法[J]. 王法胜,鲁明羽,赵清杰,袁泽剑. 计算机学报. 2014(08)
[7]基于容积卡尔曼滤波的发电机动态状态估计[J]. 陈亮,毕天姝,李劲松,薛安成,李强,杨奇逊. 中国电机工程学报. 2014(16)
[8]基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子动力电池状态估计[J]. 魏克新,陈峭岩. 中国电机工程学报. 2014(03)
[9]常用坐标系转换方法的探讨[J]. 陈少华,张丽娜. 河南科技. 2013(11)
[10]多传感器目标状态与动态偏差联合估计算法[J]. 付莹,汤子跃,孙永健. 计算机仿真. 2013(04)
博士论文
[1]高超声速飞行器路径规划、制导与控制研究[D]. 黄得刚.西北工业大学 2016
[2]机动目标跟踪关键技术研究[D]. 陈亮.哈尔滨工程大学 2012
[3]机载雷达多目标跟踪技术研究[D]. 朱自谦.南京航空航天大学 2010
[4]多平台多传感器多源信息融合系统时空配准及性能评估研究[D]. 李教.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于两阶段Kalman滤波的多传感器信息融合[D]. 王效良.河南工业大学 2016
[2]基于Kalman滤波的目标跟踪与传感器配准问题研究[D]. 金翩.华中科技大学 2015
[3]UKF算法及其改进算法的研究[D]. 刘铮.中南大学 2009
[4]维纳滤波的应用研究[D]. 崔晓杰.长安大学 2006
本文编号：3362197
【文章来源】：河南工业大学河南省
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多雷达平台偏差校准的研究现状
1.2.2 目标跟踪滤波算法的研究现状
1.3 本文主要内容及章节安排
第2章 坐标系的转换与目标跟踪基础理论
2.1 引言
2.2 测量坐标系的选取与转换
2.3 三类常见的目标运动模型
2.3.1 常速模型(CV)
2.3.2 常加速度模型(CA)
2.3.3 变加速模型
2.4 卡尔曼滤波算法
第3章 基于多雷达平台校准的非机动目标跟踪方法研究
3.1 引言
3.2 系统描述
3.3 算法介绍
3.3.1 雷达的测量转换
3.3.2 雷达平台存在位置偏差或旋转偏差时的非机动目标跟踪方法
3.3.3 雷达平台同时存在两类偏差时的非机动目标跟踪方法
3.4 仿真及分析
3.5 本章小结
第4章 基于多雷达平台校准的机动目标跟踪方法研究
4.1 引言
4.2 系统描述
4.3 算法介绍
4.3.1 三维去偏测量转换
4.3.2 雷达平台存在位置偏差或旋转偏差时的机动目标跟踪方法
4.3.3 雷达平台同时存在两类偏差时的机动目标跟踪方法
4.4 仿真及分析
4.5 本章小结
总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种杂波环境下机动目标跟踪算法[J]. 刘代,赵永波,郭敏,罗利强,张炫. 电子科技大学学报. 2020(02)
[2]双层无迹卡尔曼滤波[J]. 杨峰,郑丽涛,王家琦,潘泉. 自动化学报. 2019(07)
[3]目标跟踪技术研究[J]. 陆光宇. 舰船电子工程. 2018(12)
[4]相关滤波目标跟踪进展综述[J]. 张微,康宝生. 中国图象图形学报. 2017(08)
[5]基于有限记忆最小二乘的雷达误差配准算法[J]. 米芳彬,徐小刚,梁健. 无线电工程. 2016(02)
[6]粒子滤波算法[J]. 王法胜,鲁明羽,赵清杰,袁泽剑. 计算机学报. 2014(08)
[7]基于容积卡尔曼滤波的发电机动态状态估计[J]. 陈亮,毕天姝,李劲松,薛安成,李强,杨奇逊. 中国电机工程学报. 2014(16)
[8]基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子动力电池状态估计[J]. 魏克新,陈峭岩. 中国电机工程学报. 2014(03)
[9]常用坐标系转换方法的探讨[J]. 陈少华,张丽娜. 河南科技. 2013(11)
[10]多传感器目标状态与动态偏差联合估计算法[J]. 付莹,汤子跃,孙永健. 计算机仿真. 2013(04)
博士论文
[1]高超声速飞行器路径规划、制导与控制研究[D]. 黄得刚.西北工业大学 2016
[2]机动目标跟踪关键技术研究[D]. 陈亮.哈尔滨工程大学 2012
[3]机载雷达多目标跟踪技术研究[D]. 朱自谦.南京航空航天大学 2010
[4]多平台多传感器多源信息融合系统时空配准及性能评估研究[D]. 李教.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于两阶段Kalman滤波的多传感器信息融合[D]. 王效良.河南工业大学 2016
[2]基于Kalman滤波的目标跟踪与传感器配准问题研究[D]. 金翩.华中科技大学 2015
[3]UKF算法及其改进算法的研究[D]. 刘铮.中南大学 2009
[4]维纳滤波的应用研究[D]. 崔晓杰.长安大学 2006
本文编号：3362197
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/3362197.html
