基于无源时差定位的机动目标跟踪算法的研究

发布时间：2017-06-09 20:05

  本文关键词：基于无源时差定位的机动目标跟踪算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电子科学技术的不断发展,对目标跟踪的需求也不断的增加。目标跟踪技术已经普遍应用于军事领域和民用领域,无源定位与跟踪具有隐蔽性好等优点得到广泛的研究和关注,TDOA是一种常见的无源定位技术,由于其拥有定位精度高,组网能力强,抗打击能力强等优点,目前已得到了广泛的应用。本文将无源时差定位技术与机动目标跟踪算法相结合,研究了基于无源时差定位的机动目标跟踪问题。在无源时差定位跟踪系统中,由于系统方程是非线性的,因此该跟踪算法主要解决非线性滤波问题,已有交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)和交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)应用其中,且IMM-UKF跟踪精度较高。但实际上目标会受到非常复杂的非高斯噪声干扰,上述两种算法无法解决非高斯噪声干扰。针对上述问题,本文将交互式多模型粒子滤波应用于基于无源时差定位的机动目标跟踪中,并通过MATLAB仿真试验比较,验证了交互式多模型粒子滤波(IMMPF)的优越性。所用模型个数越多,交互式多模型(IMM)算法的跟踪性能越优越。但是,当模型个数过多时,跟踪的精度也会因为过多不必要模型之间的过度竞争而下降。针对这个问题,论文进一步改进交互式多模型算法,给出了基于扩展维特比算法的模块化交互式多模型算法(Modular Interacting Multiple Model Based on Extended Viterbi Algorithm,即MIMMEV),有效地解决了上述问题,对雷达机动目标定位跟踪问题具有一定的实际应用价值。
【关键词】：无源定位 时差 机动目标跟踪 交互式多模型算法 粒子滤波 扩展Viterbi
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 缩略词7-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 课题研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外发展状况9-10
• 1.3 论文章节安排10-12
• 第二章 基于时差信息的无源定位系统研究12-26
• 2.1 时差定位原理12-13
• 2.2 时差定位算法13-15
• 2.3 定位模糊与定位无解15-16
• 2.3.1 定位模糊研究15-16
• 2.3.2 定位无解分析16
• 2.4 定位误差表示16-25
• 2.4.1 GDOP误差计算17-20
• 2.4.2 仿真20-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 目标跟踪的基本理论26-40
• 3.1 机动目标跟踪原理简介26-27
• 3.2 运动模型27-30
• 3.2.1 匀速运动模型27-28
• 3.2.2 匀加速运动模型28-29
• 3.2.3 转弯模型29-30
• 3.3 滤波算法30-39
• 3.3.1 Kalman滤波30-32
• 3.3.2 扩展卡尔曼滤波32-33
• 3.3.3 无迹卡尔曼滤波33-35
• 3.3.4 粒子滤波算法35-36
• 3.3.5 仿真与分析36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 无源时差定位跟踪算法40-55
• 4.1 基于时差量测信息的交互式粒子滤波算法40-48
• 4.1.1 交互式多模型算法41-43
• 4.1.2 基于时差量测信息的IMM-PF算法43-45
• 4.1.3 性能仿真45-48
• 4.2 基于扩展Viterbi的模块化IMM算法48-54
• 4.2.1 基于扩展Viterbi的IMM算法48-49
• 4.2.2 模块化IMM-EV算法49-51
• 4.2.3 性能仿真51-54
• 4.3 本章小结54-55
• 第五章 结论与展望55-57
• 5.1 论文总结55-56
• 5.2 工作展望56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-61
• 附录61-62

  本文关键词：基于无源时差定位的机动目标跟踪算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：436530