高超声速目标自适应跟踪算法研究

发布时间：2021-05-18 14:19

　　机动目标跟踪技术在军事领域中的应用十分广泛,在众多专家学者的共同努力下,该技术的关键算法研究近年来取得了很大的进步,为实现精确打击和国土防空提供了理论支撑。但随着高新技术武器装备日新月异的发展,反跟踪技术的不断进步,尤其是临近空间高超声速飞行器这一新型战略武器概念的提出、实现和发展,让现有的防空反导体制受到了严重的挑战。首先,介绍了课题研究的背景与研究现状,重点介绍了机动目标跟踪自适应滤波算法和模型算法的研究现状,详细介绍了目前非线性目标跟踪中常用的EKF、UKF、CKF和QKF滤波算法以及交互式多模型算法。分析了不同环境下算法的优缺点,仿真比较了各算法的性能,并对仿真结果进行分析和总结。其次,引入性能更优的CQKF算法对临近空间高超声速飞行器进行跟踪。CQKF算法是CKF算法更广义的形式,不仅能克服QKF中的“维数灾难”问题,而且算法精度会随高斯-拉盖尔积分点阶数的增加而增加。在临近空间高超声速目标背景下的仿真结果表明,三阶CQKF算法的精度要高于CKF的精度,后依次为UKF和EKF。然后,针对CQKF算法在对临近空间高超声速飞行器进行跟踪时,会因为飞行器运动状态的突变而导致跟踪精度... 

【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 高超声速目标自适应跟踪算法研究现状
        1.2.1 非线性目标跟踪滤波算法研究现状
        1.2.2 跟踪模型算法研究现状
    1.3 论文结构及工作安排
第二章 非线性机动目标跟踪滤波算法
    2.1 引言
    2.2 非线性滤波算法
        2.2.1 基础卡尔曼滤波
        2.2.2 扩展卡尔曼滤波(EKF)
        2.2.3 不敏卡尔曼滤波(UKF)
        2.2.4 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)
        2.2.5 求积卡尔曼滤波(QKF)
    2.3 算法仿真及实验分析
    2.4 本章小结
第三章 交互式多模型自适应跟踪算法
    3.1 引言
    3.2 常用机动目标单模型
        3.2.1 CV、CA和 CT模型
        3.2.2 Singer模型和CS模型
        3.2.3 Jerk模型算法
    3.3 交互式多模型自适应算法
        3.3.1 多模型算法
        3.3.2 交互式多模型算法
    3.4 算法仿真和分析
    3.5 本章小结
第四章 基于CQKF算法的高超声速目标自适应跟踪
    4.1 引言
    4.2 基于多维积分的CQ点计算
        4.2.1 贝叶斯框架下的滤波方法
        4.2.2 高斯-拉盖尔积分规则
        4.2.3 求容积规则
        4.2.4 容积-积分(CQ)规则
        4.2.5 CQ点及相应权值的计算
    4.3 CQKF算法
    4.4 临近空间高超声速目标建模
        4.4.1 飞行轨道设计
        4.4.2 飞行轨迹的数学模型表示
    4.5 算法仿真及实验分析
        4.5.1 算法仿真
        4.5.2 实验结果分析
    4.6 本章小结
第五章 基于RNST-CQKF算法的自适应目标跟踪
    5.1 引言
    5.2 ST-CQKF算法
        5.2.1 强跟踪滤波器
        5.2.2 ST-CQKF算法
        5.2.3 算法仿真及实验分析
    5.3 RNST-CQKF算法
        5.3.1 STF算法的不足
        5.3.2 对STF算法的改进
        5.3.3 残差归一化ST-CQKF算法
    5.4 RNST-CQKF算法仿真及结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 研究前景展望
参考文献
致谢
在学期间发表的学术论文和参与的科研工作


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进“当前”统计的交互式多模型算法研究[J]. 张聃,綦祥,蔡云泽.  控制工程. 2017(02)
[2]基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法[J]. 杨新欣,邓联文,陈鸿飞,宋德夫,何成功.  电子测量技术. 2016(10)
[3]高超声速强机动目标改进IMM-CKF跟踪算法[J]. 戴邵武,方君,张文广,邹杰.  传感器与微系统. 2016(09)
[4]自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用[J]. 崔乃刚,张龙,王小刚,杨峰,卢宝刚.  航空学报. 2015(12)
[5]基于ST-SRCKF的超高速强机动目标跟踪算法[J]. 方君,戴邵武,许文明,邹杰,王永庭.  北京航空航天大学学报. 2016(08)
[6]改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用[J]. 李敏,王松艳,张迎春,李化义.  系统工程与电子技术. 2015(08)
[7]基于AGIMM的临近空间机动目标跟踪滤波算法[J]. 秦雷,李君龙,周荻.  系统工程与电子技术. 2015(05)
[8]基于IMM模型的周期性跳跃运动高超声速飞行器跟踪算法[J]. 何广军,李槟槟,何其芳,白云.  弹箭与制导学报. 2015(01)
[9]神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用[J]. 周延延,王柯,高育鹏,李小兵.  空军工程大学学报(自然科学版). 2014(06)
[10]一种改进的临近空间高超声速飞行器跟踪算法[J]. 杨彬,贺正洪.  计算机仿真. 2014(11)

博士论文
[1]机动目标跟踪状态估计与数据关联技术的研究[D]. 孙福明.中国科学技术大学 2007

硕士论文
[1]高速高机动目标跟踪算法及应用研究[D]. 樊友友.西安电子科技大学 2013
[2]高速高机动目标IMM跟踪算法研究[D]. 陆晶莹.南京理工大学 2010
[3]多模型机动目标跟踪算法研究[D]. 姜燕.太原理工大学 2010
[4]机动目标跟踪理论的算法研究[D]. 赵智勇.江南大学 2008
[5]机动目标跟踪算法的研究[D]. 彭亮.西北工业大学 2007



本文编号：3193940