基于粒子滤波的协同探测系统跟踪融合算法

发布时间：2017-07-26 18:36

  本文关键词：基于粒子滤波的协同探测系统跟踪融合算法

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【摘要】：现代雷达随着新技术的引进和新算法的提出而变得越来越先进,但是不断出现的低空高速目标、飞速发展的隐形飞机、与时俱进的雷达干扰技术以及快速更新迭代的攻击性武器等,对雷达的性能甚至生存形成了巨大威胁。协同探测系统充分利用了空间、频率以及极化方式之间的差异性信息,对比传统雷达系统,不仅有着良好的探测性能,同时也在适应能力、机动性能以及生存能力等方面优势明显。协同探测系统的关键问题是跟踪融合问题,而跟踪融合在不同的场景下存在巨大差异,例如近距的简单线性阵列场景和大空间尺度的广域分布雷达场景等。本文针对微弱目标探测问题,研究了协同探测系统的实现方式,重点研究了阵列和分布节点两个场景下的跟踪融合算法,主要的工作有:1.阐述了协同探测系统的概念,分析了系统的整体设计结构和主要研究内容,梳理了系统的典型场景——阵列和分布节点,以及这些场景中的问题和特点。2.在线性阵列场景中,针对均匀线阵间距增大时出现的栅瓣问题,提出了一种基于栅瓣增益的粒子滤波算法,相比于传统栅瓣抑制方法带来的主瓣展宽等负面影响,该算法从信号处理角度充分挖掘了栅瓣部分所携带的目标信息,最大限度地利用了目标可能流失的能量,最终获得了更好的检测性能和更精确的跟踪结果。3.在分布节点场景中,对比了分布式粒子滤波的不同类别,分析了各种类别的分布式粒子滤波的优缺点及适用范围,针对各个雷达节点中粒子异步生成时的位置不一致问题,提出了一种基于广义协方差交集的异步粒子融合算法,通过广义协方差交集对不同雷达节点的异步粒子信息进行融合。该算法能够达到与集中式融合相接近的性能;特别是在粒子数目不饱和时,该算法既保证了探测的效果,又降低了融合时需要的通信带宽,同时更少的粒子数也减轻了系统的计算压力。通过仿真实验验证了本文所提出算法在处理栅瓣问题和异步粒子融合问题时的有效性。
【关键词】：协同探测系统 粒子滤波 跟踪融合
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10-12
• 1.2 国内外的研究动态12-14
• 1.2.1 栅瓣抑制技术12-13
• 1.2.2 分布式融合算法13-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 第二章 协同探测系统及其跟踪融合算法16-32
• 2.1 协同探测系统16-20
• 2.1.1 协同探测系统概述16-17
• 2.1.2 协同探测系统结构设计17-19
• 2.1.3 协同探测系统研究内容19-20
• 2.2 协同探测系统的跟踪融合算法20-24
• 2.2.1 跟踪融合的结构20-22
• 2.2.2 融合中信息的层次22-24
• 2.3 粒子滤波估计理论24-31
• 2.3.1 序贯重要性采样25-26
• 2.3.2 重采样26-28
• 2.3.3 目标状态估计28
• 2.3.4 仿真分析28-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 基于线性阵列的粒子滤波算法32-48
• 3.1 阵列模型中的栅瓣问题32-36
• 3.1.1 栅瓣产生原因分析32-35
• 3.1.2 栅瓣抑制方法研究35-36
• 3.2 多发多收的阵列36-38
• 3.2.1 阵列模型36-37
• 3.2.2 信号模型37-38
• 3.3 基于栅瓣增益的粒子滤波算法38-47
• 3.3.1 算法设计38-41
• 3.3.2 算法流程41
• 3.3.3 算法仿真41-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 基于分布节点的粒子滤波算法48-66
• 4.1 分布节点的数据融合问题48-49
• 4.2 分布式粒子滤波算法49-57
• 4.2.1 分布式粒子滤波的分类50-56
• 4.2.2 分布式粒子滤波算法的关键问题56-57
• 4.3 基于广义协方差交集的分布式粒子滤波算法57-64
• 4.3.1 算法设计58-59
• 4.3.2 算法流程59-61
• 4.3.3 算法仿真61-64
• 4.4 本章小结64-66
• 第五章 结束语66-68
• 5.1 工作总结66
• 5.2 工作展望66-68
• 致谢68-69
• 参考文献69-74
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果74-75

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本文编号：577815