基于权值选择的多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪技术研究
发布时间：2022-02-21 00:55
预警系统多采用雷达组网系统对多目标进行联合检测跟踪,当一个或几个雷达的探测效果不佳时,直接进行融合,可能会降低整体探测效果,导致目标丢失或者发现大量虚假目标,甚至远不如单个雷达的探测效果。基于粒子滤波的检测前跟踪算法（PF-TBD）是一种常用的目标检测跟踪算法,利用PF-TBD进行多雷达多目标联合检测跟踪时,通过合理使用多个雷达的量测信息,能够有效提高目标的检测效果,改善目标虚警和漏检问题。在PF-TBD中,粒子权值的计算是基于雷达对目标的量测信息而来,粒子权值可以在一定程度上反应出雷达对目标的量测信息质量,所以雷达量测的选择利用和融合过程可以转换为粒子权值的计算融合过程。基于以上分析,本论文从研究PF-TBD中粒子权值的计算过程与方法出发,以双层粒子滤波结构为基础,提出多种粒子权值计算方法,实现多个雷达量测的选择利用,并通过融合粒子权值来实现多雷达量测信息的融合,从而有效利用多个雷达量测,提高目标的正确发现概率,改善目标虚警和漏检问题。本文主要研究工作如下:1.介绍了粒子滤波检测前跟踪算法的基本原理和系统模型,并阐述了多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法的具体实现流程。2.提出一种基于...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：68 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
1.3 论文的主要工作和结构安排
第2章 基于粒子滤波的检测前跟踪基础理论
2.1 引言
2.2 运动目标的建模
2.2.1 CV模型
2.2.2 CA模型
2.2.3 CT模型
2.3 基于雷达量测的建模
2.4 基于粒子滤波的检测前跟踪理论
2.4.1 贝叶斯滤波
2.4.2 粒子滤波算法
2.4.3 PF-TBD算法原理
2.5 小结
第3章 基于粒子权值选择的多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 多雷达双层粒子滤波算法
3.4 基于粒子权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法
3.4.1 基于粒子权值选择的粒子权值计算方法
3.4.2 基于粒子权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法描述
3.4.3 算法具体实现步骤
3.4.4 目标跟踪层
3.4.5 目标检测层
3.5 仿真结果及分析
3.6 小结
第4章 基于雷达权值选择的多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法
4.1 引言
4.2 基于雷达权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法
4.2.1 基于雷达权值选择的粒子权值计算方法
4.2.2 粒子群重采样方法
4.2.3 基于雷达权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法描述
4.2.4 算法实现步骤
4.2.5 目标跟踪层
4.2.6 目标检测层
4.2.7 仿真与结果分析
4.3 混合多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法
4.3.1 算法实现步骤
4.3.2 目标跟踪层
4.3.3 目标检测层
4.3.4 仿真结果及分析
4.4 小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种保证稳定精度的协同跟踪传感器管理算法[J]. 方德亮,冉晓旻,张静,王超. 信息工程大学学报. 2018(01)
[2]一种基于信息熵的雷达动态自适应选择跟踪方法[J]. 葛建军,李春霞. 雷达学报. 2017(06)
[3]基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法[J]. 程小会,陈霄,薛安克. 火力与指挥控制. 2016(10)
[4]基于匹配滤波器设计的粒子滤波检测前跟踪算法研究[J]. 董华安,王建国,陆军,王小谟,张昭,李相如. 电光与控制. 2016(09)
[5]现代雷达隐身技术发展[J]. 何小锋. 现代导航. 2015(03)
[6]基于遍历Hough变换的弱目标检测前跟踪算法[J]. 郭云飞,郑晓枫,彭冬亮,曾泽斌. 系统仿真学报. 2015(06)
[7]多传感器量测下权重优化粒子滤波算法[J]. 胡振涛,刘宇,杨树军. 计算机科学. 2013(12)
[8]基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法[J]. 陆新东,胡振涛,刘先省,金勇. 传感器与微系统. 2012(04)
[9]多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法[J]. 胡振涛,刘先省,金勇. 系统工程与电子技术. 2012(02)
[10]基于两级采样的粒子滤波检测前跟踪算法[J]. 梁新华,潘泉,杨峰,王增福. 系统工程与电子技术. 2011(09)
博士论文
[1]基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 龚亚信.国防科学技术大学 2009
硕士论文
[1]基于粒子滤波的多雷达单目标检测前跟踪算法研究[D]. 程小会.杭州电子科技大学 2016
[2]基于粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 唐学大.杭州电子科技大学 2015
[3]基于信息论的传感器管理算法研究[D]. 周林.河南大学 2005
本文编号：3636163
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：68 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
1.3 论文的主要工作和结构安排
第2章 基于粒子滤波的检测前跟踪基础理论
2.1 引言
2.2 运动目标的建模
2.2.1 CV模型
2.2.2 CA模型
2.2.3 CT模型
2.3 基于雷达量测的建模
2.4 基于粒子滤波的检测前跟踪理论
2.4.1 贝叶斯滤波
2.4.2 粒子滤波算法
2.4.3 PF-TBD算法原理
2.5 小结
第3章 基于粒子权值选择的多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 多雷达双层粒子滤波算法
3.4 基于粒子权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法
3.4.1 基于粒子权值选择的粒子权值计算方法
3.4.2 基于粒子权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法描述
3.4.3 算法具体实现步骤
3.4.4 目标跟踪层
3.4.5 目标检测层
3.5 仿真结果及分析
3.6 小结
第4章 基于雷达权值选择的多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法
4.1 引言
4.2 基于雷达权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法
4.2.1 基于雷达权值选择的粒子权值计算方法
4.2.2 粒子群重采样方法
4.2.3 基于雷达权值选择的多雷达多目标PF-TBD算法描述
4.2.4 算法实现步骤
4.2.5 目标跟踪层
4.2.6 目标检测层
4.2.7 仿真与结果分析
4.3 混合多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法
4.3.1 算法实现步骤
4.3.2 目标跟踪层
4.3.3 目标检测层
4.3.4 仿真结果及分析
4.4 小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种保证稳定精度的协同跟踪传感器管理算法[J]. 方德亮,冉晓旻,张静,王超. 信息工程大学学报. 2018(01)
[2]一种基于信息熵的雷达动态自适应选择跟踪方法[J]. 葛建军,李春霞. 雷达学报. 2017(06)
[3]基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法[J]. 程小会,陈霄,薛安克. 火力与指挥控制. 2016(10)
[4]基于匹配滤波器设计的粒子滤波检测前跟踪算法研究[J]. 董华安,王建国,陆军,王小谟,张昭,李相如. 电光与控制. 2016(09)
[5]现代雷达隐身技术发展[J]. 何小锋. 现代导航. 2015(03)
[6]基于遍历Hough变换的弱目标检测前跟踪算法[J]. 郭云飞,郑晓枫,彭冬亮,曾泽斌. 系统仿真学报. 2015(06)
[7]多传感器量测下权重优化粒子滤波算法[J]. 胡振涛,刘宇,杨树军. 计算机科学. 2013(12)
[8]基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法[J]. 陆新东,胡振涛,刘先省,金勇. 传感器与微系统. 2012(04)
[9]多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法[J]. 胡振涛,刘先省,金勇. 系统工程与电子技术. 2012(02)
[10]基于两级采样的粒子滤波检测前跟踪算法[J]. 梁新华,潘泉,杨峰,王增福. 系统工程与电子技术. 2011(09)
博士论文
[1]基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 龚亚信.国防科学技术大学 2009
硕士论文
[1]基于粒子滤波的多雷达单目标检测前跟踪算法研究[D]. 程小会.杭州电子科技大学 2016
[2]基于粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪算法研究[D]. 唐学大.杭州电子科技大学 2015
[3]基于信息论的传感器管理算法研究[D]. 周林.河南大学 2005
本文编号：3636163
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/3636163.html
