复杂环境下多传感器目标跟踪技术研究

发布时间：2022-02-20 13:34

　　现代电子战争环境中,目标数目未知多变,杂波密度大,干扰手段层出不穷。同时单传感器维持的目标跟踪量测少、误差大,并不能满足现代目标跟踪的高精度要求。因此,为了得到更全面、更精确的量测,实现精度更高、速度更快的多目标跟踪,多传感器多目标跟踪技术逐渐成为目标跟踪的研究重点。本文针对复杂环境下多传感器目标跟踪技术,研究了运动目标跟踪算法、多目标数据关联算法、多传感器航迹融合技术。通过研究交互式多模型（IMM）算法的原理,提出了改进的IMM算法,解决了IMM算法运动模型失配问题。通过重点研究混合遗传粒子群（GAPSO）算法,提出了改进的GAPSO算法,提高了多目标数据关联准确率。并重点研究了基于雷达猝发探测的多传感器航迹融合策略。本文首先分析了目标运动模型、卡尔曼滤波算法和交互式多模型算法的原理,讨论了其优点和不足。同时研究了交互式多模型算法中运动模型失配的问题,并提出了改进的IMM算法。通过对加速度模型的加速度向量进行状态补充,有效改善了模型失配的问题。然后,研究了联合概率数据关联（JPDA）等经典数据关联算法的原理,分析了这些算法的特征。JPDA算法在处理密集目标时,存在计算量快速增长、关联... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 论文研究的背景及意义
    1.2 论文研究的历史及现状
    1.3 本文主要工作和内容安排
第二章 运动目标跟踪算法
    2.1 运动目标数学模型
        2.1.1 微分多项式模型
        2.1.2 CV、CA、CT运动模型
    2.2 跟踪滤波与预测算法
        2.2.1 卡尔曼滤波算法
        2.2.2 扩展卡尔曼滤波算法
        2.2.3 交互式多模型算法
        2.2.4 改进的交互式多模型算法
    2.3 仿真实验与结果分析
    2.4 本章小结
第三章 多目标跟踪数据关联算法
    3.1 经典数据关联算法
        3.1.1 最近邻算法
        3.1.2 概率数据关联算法
        3.1.3 联合概率数据关联算法
    3.2 基于智能优化算法的多目标跟踪数据关联
        3.2.1 遗传算法
        3.2.2 标准粒子群优化算法
        3.2.3 混合遗传粒子群优化算法
        3.2.4 改进的混合遗传粒子群优化算法
    3.3 仿真实验与结果分析
    3.4 本章小结
第四章 多传感器航迹融合技术
    4.1 多传感器航迹融合结构
    4.2 多传感器航迹融合算法
        4.2.1 简单航迹融合算法
        4.2.2 协方差加权航迹融合算法
        4.2.3 自适应航迹融合算法
        4.2.4 仿真实验与结果分析
    4.3 基于雷达猝发探测的多传感器航迹融合策略
        4.3.1 基于雷达猝发探测的多传感器航迹融合结构
        4.3.2 基于雷达猝发探测的多传感器航迹融合原理
        4.3.3 仿真实验与结果分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文工作总结
    5.2 后续工作展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于最大熵模糊聚类的快速多目标跟踪算法研究[J]. 陈晓,李亚安,蔚婧,李余兴.  西北工业大学学报. 2017(04)
[2]基于混合遗传-粒子群算法的相控阵雷达调度方法[J]. 张浩为,谢军伟,张昭建,宗彬锋,盛川.  系统工程与电子技术. 2017(09)
[3]多策略改进的多目标粒子群优化算法[J]. 杨景明,穆晓伟,车海军,呼子宇,侯宇浩.  控制与决策. 2017(03)
[4]机动目标的IMM扩展卡尔曼滤波时间配准算法[J]. 高颖,韩宏帅,武梦洁,王永庭.  西北工业大学学报. 2016(04)
[5]基于改进概率假设密度的多目标跟踪算法[J]. 王海环,王俊.  电波科学学报. 2016(01)
[6]一种多策略融合的多目标粒子群优化算法[J]. 谢承旺,邹秀芬,夏学文,王志杰.  电子学报. 2015(08)
[7]蚁群-遗传算法在多传感器多目标跟踪技术中的应用[J]. 袁述,袁东辉,孙基洲,刘永波,李晶,原琳.  电子学报. 2013(03)
[8]用于多目标数据关联的群智能混合算法[J]. 袁德平,史浩山,郑娟毅.  华南理工大学学报(自然科学版). 2012(09)
[9]雷达间歇工作下的雷达/红外复合制导跟踪[J]. 李世忠,王国宏,吴巍,苏少涛.  红外与激光工程. 2012(06)
[10]改进的多模型粒子PHD和CPHD滤波算法[J]. 欧阳成,姬红兵,郭志强.  自动化学报. 2012(03)

博士论文
[1]多传感器数据关联与航迹融合技术研究[D]. 田雪怡.哈尔滨工程大学 2012
[2]多传感器数据融合中多目标跟踪关键技术研究[D]. 胡炜薇.哈尔滨工程大学 2007

硕士论文
[1]基于IMM的雷达目标跟踪算法研究[D]. 韩宏亮.南京信息工程大学 2011



本文编号：3635152