多目标快速跟踪数据关联算法研究

发布时间：2024-12-29 23:51

　　随着雷达技术的不断发展,雷达目标探测和跟踪系统在我国国防事业中扮演着愈发重要的角色,需快速准确地捕捉到侦察区域内的所有可疑目标位置并对其进行实时跟踪。在复杂电磁环境下,空间中充满各种杂波甚至干扰信号,这对目标跟踪技术提出了更高的要求,特别是对数据关联过程带来极大挑战。本文对多目标实时跟踪过程进行深入研究,主要研究内容概括如下:首先,对目标跟踪系统中常用的适用于机动目标跟踪的非线性卡尔曼滤波理论进行研究,针对由于量测误差较大而导致目标跟踪收敛速度慢的问题,提出一种卡尔曼滤波初值选取方案,对三点法求得超出范围的目标初始速度和加速度进行修正,再以修正值为新的初值进行滤波,这一过程称为投影修正法。对比传统初值估计方法,并结合扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波算法进行仿真验证。仿真结果显示,应用投影修正法估计初值可明显提高滤波初期收敛速度且滤波精度不下降。此外,研究还发现,在同等条件下,选用零值修正能得到更好的收敛效果。其次,进一步研究实现对多个进行近距离小角度交叉机动目标的实时跟踪。对传统数据关联算法与现有特征辅助数据关联算法进行介绍和分析,并结合模糊数学的思想,提出一种基于犹豫模糊...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第1章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景与意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 雷达目标跟踪研究现状
        1.3.2 数据关联研究现状
    1.4 本文研究工作和内容安排
第2章 目标跟踪系统坐标系及模型选取
    2.1 目标跟踪系统
    2.2 跟踪坐标系的选取
        2.2.1 极坐标系
        2.2.2 笛卡尔坐标系
    2.3 机动目标跟踪模型
        2.3.1 CV模型
        2.3.2 CA模型
        2.3.3 CT模型
        2.3.4 Singer模型
    2.4 本章小结
第3章 非线性卡尔曼滤波初值估计
    3.1 滤波初值估计方法
        3.1.1 三点法估计初值
        3.1.2 投影修正法估计初值
    3.2 非线性卡尔曼滤波方法
        3.2.1 扩展卡尔曼滤波算法
        3.2.2 无迹卡尔曼滤波算法
        3.2.3 容积卡尔曼滤波算法
        3.2.4 非线性滤波算法对比仿真
    3.3 非线性目标跟踪仿真
        3.3.1 不同初值选取方法对比仿真
        3.3.2 不同量测误差下的跟踪精度对比
        3.3.3 投影修正法在不同修正值下的仿真
    3.4 本章小结
第4章 基于犹豫模糊集的特征辅助数据关联
    4.1 经典数据关联算法
        4.1.1 概率数据关联算法
        4.1.2 联合概率数据关联算法
        4.1.3 结合经典数据关联算法实现多机动目标跟踪
    4.2 特征辅助数据关联算法
        4.2.1 特征辅助数据关联算法
        4.2.2 基于灰关联思想的数据关联算法
        4.2.3 结合GRDA算法实现多机动目标跟踪
        4.2.4 基于灰关联证据距离法的数据关联算法
        4.2.5 结合GRED-DA算法实现多机动目标跟踪
    4.3 基于犹豫模糊集的特征辅助数据关联算法
        4.3.1 犹豫模糊集理论
        4.3.2 基于犹豫模糊集思想的数据关联算法
        4.3.3 结合HFS-DA算法实现多机动目标跟踪
        4.3.4 不同杂波密度和量测误差下的多机动目标跟踪
    4.4 交互式多模型目标跟踪算法
        4.4.1 交互式多模型算法
        4.4.2 交互式多模型目标跟踪算法仿真
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢



本文编号：4021471