基于交互多模型的反舰导弹轨迹跟踪
发布时间：2021-05-19 07:49
反舰导弹是各国广泛使用的一种最主要的反舰武器，越来越多的国家开始重视其发展和研究。近年来，它的攻击攻击范围、精度以及抗干扰能力都得到了大幅度的提高；与之相反，作为被攻击对象的舰船，机动能力相对较差、成本造价高，相对于导弹处于“弱势方”，因此，反导就显得尤为重要，而反导的理论依据就是对反舰导弹轨迹的跟踪。反舰导弹是一种典型的高机动目标，具有机动强度大、机动频次高的特点，特别是其特有的“蛇形机动”形式给其轨迹跟踪带来了较大困难。本文将交互多模型算法和“当前”统计模型结合起来，使用UKF作为各模型的滤波方法，形成一种新的方法IMMCSUKF，用于反舰导弹轨迹跟踪：“当前”统计模型作为反舰导弹弹道的基本模型是为了解决导弹机动强度大的问题；UKF滤波作为基本滤波器是为了解决非线性滤波导弹跟踪系统的问题；交互多模型方法是为了适应反舰导弹频繁变化的运动模式。为了具体阐述反舰导弹的跟踪方法，我们将文章分为四个部分：一，选择合适的模型。主要介绍了目标跟踪理论的相关原理和常用于目标跟踪的几种数学模型，着重说明“当前”统计模型的特点，分析认为其更适合强机动目标的跟...
【文章来源】：华东交通大学江西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
主要符号说明
第一章 绪论
1.1 反舰导弹轨迹跟踪的背景和意义
1.2 反舰导弹轨迹跟踪的发展现状
1.3 目标跟踪的背景
1.4 机动目标跟踪的相关理论
1.4.1 机动目标跟踪的原理
1.4.2 白噪声
1.4.3 单目标跟踪与多目标跟踪
1.4.4 多模型滤波算法现状
1.5 本文的主要结构
第二章 机动目标的运动模型
2.1 目标运动模型原理介绍
2.1.1 CV 模型
2.1.2 CA 模型
2.1.3 Singer 模型
2.1.4 CT 模型
2.1.5 “当前”模型
2.2 本章小结
第三章 多模型算法及滤波算法基本原理
3.1 引言
3.2 线性系统滤波理论
3.2.1 Wiener 滤波
3.2.2 Kalman 滤波
3.3 非线性系统滤波理论
3.3.1 扩展 Kalman 滤波（EKF）
3.3.2 无迹 Kalman 滤波（UKF）
3.4 多模型算法相关理论
3.4.1 单模型算法跟踪原理
3.4.2 多模型算法跟踪原理
3.4.3 多模型算法发展方向
3.5 本章小结
第四章 反舰导弹轨迹跟踪
4.1 国内外主要反舰导弹介绍
4.2 反舰导弹轨迹特点
4.2.1 反舰导弹弹道介绍
4.2.2 蛇形机动
4.3 反舰导弹轨迹跟踪方法的确立
4.3.1 建模
4.3.2 基于“当前”统计模型的 UKF 滤波
4.3.3 基于 CS_UKF 的交互多模型滤波
4.4 仿真实验及分析
4.4.1 反舰导弹运动轨迹的生成
4.4.2 仿真方法和误差分析
4.4.3 “蛇形机动”的仿真实现
4.4.4 各仿真方法参数的设定
4.4.5 仿真和对比
4.5 小结
第五章 总结和展望
5.1 主要工作回顾
5.2 本课题今后需进一步研究的地方
参考文献
个人简历 在读期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]舰空导弹与蛇行机动反舰导弹对抗仿真[J]. 刘博. 兵工自动化. 2012(09)
[2]自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法[J]. 许江湖,刘忠,党玲. 舰船科学技术. 2012(08)
[3]Variable structure multiple model for articulated human motion tracking from monocular video sequences[J]. HAN Hong 1,TONG MingLei 2,CHEN ZhiChao 1 & FAN YouJian 1 1 Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China,Institute of Intelligent Information Processing,Xidian University,Xi’an 710071,China;2 School of Computer and Information Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090,China. Science China（Information Sciences）. 2012(05)
[4]改进的模型集自适应变结构多模型算法[J]. 钱华明,陈亮,杨峻巍. 探测与控制学报. 2012(02)
[5]基于当前统计模型的强机动目标跟踪算法[J]. 刘宝光,陶青长,潘明海. 雷达与对抗. 2012(01)
[6]基于导弹机动的反舰导弹目标搜索方法[J]. 隋先辉,胡海,董受全,刘亿. 制导与引信. 2012(01)
[7]基于“当前”模型的IMM-UKF机动目标跟踪融合算法研究[J]. 崇阳,张科,吕梅柏. 西北工业大学学报. 2011(06)
[8]基于UT变换与卡尔曼滤波的目标跟踪研究[J]. 刘毅,李鑫. 计算机工程与设计. 2010(14)
[9]卡尔曼滤波的基本原理及应用[J]. 彭丁聪. 软件导刊. 2009(11)
[10]非线性估计中无味滤波（UKF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）之比较研究[J]. 周曜. 宜春学院学报. 2009(02)
硕士论文
[1]基于变结构多模型的强机动目标跟踪算法[D]. 黄翔宇.杭州电子科技大学 2011
[2]基于非线性滤波的目标跟踪算法研究[D]. 于翔川.西安电子科技大学 2009
本文编号：3195413
【文章来源】：华东交通大学江西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
主要符号说明
第一章 绪论
1.1 反舰导弹轨迹跟踪的背景和意义
1.2 反舰导弹轨迹跟踪的发展现状
1.3 目标跟踪的背景
1.4 机动目标跟踪的相关理论
1.4.1 机动目标跟踪的原理
1.4.2 白噪声
1.4.3 单目标跟踪与多目标跟踪
1.4.4 多模型滤波算法现状
1.5 本文的主要结构
第二章 机动目标的运动模型
2.1 目标运动模型原理介绍
2.1.1 CV 模型
2.1.2 CA 模型
2.1.3 Singer 模型
2.1.4 CT 模型
2.1.5 “当前”模型
2.2 本章小结
第三章 多模型算法及滤波算法基本原理
3.1 引言
3.2 线性系统滤波理论
3.2.1 Wiener 滤波
3.2.2 Kalman 滤波
3.3 非线性系统滤波理论
3.3.1 扩展 Kalman 滤波（EKF）
3.3.2 无迹 Kalman 滤波（UKF）
3.4 多模型算法相关理论
3.4.1 单模型算法跟踪原理
3.4.2 多模型算法跟踪原理
3.4.3 多模型算法发展方向
3.5 本章小结
第四章 反舰导弹轨迹跟踪
4.1 国内外主要反舰导弹介绍
4.2 反舰导弹轨迹特点
4.2.1 反舰导弹弹道介绍
4.2.2 蛇形机动
4.3 反舰导弹轨迹跟踪方法的确立
4.3.1 建模
4.3.2 基于“当前”统计模型的 UKF 滤波
4.3.3 基于 CS_UKF 的交互多模型滤波
4.4 仿真实验及分析
4.4.1 反舰导弹运动轨迹的生成
4.4.2 仿真方法和误差分析
4.4.3 “蛇形机动”的仿真实现
4.4.4 各仿真方法参数的设定
4.4.5 仿真和对比
4.5 小结
第五章 总结和展望
5.1 主要工作回顾
5.2 本课题今后需进一步研究的地方
参考文献
个人简历 在读期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]舰空导弹与蛇行机动反舰导弹对抗仿真[J]. 刘博. 兵工自动化. 2012(09)
[2]自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法[J]. 许江湖,刘忠,党玲. 舰船科学技术. 2012(08)
[3]Variable structure multiple model for articulated human motion tracking from monocular video sequences[J]. HAN Hong 1,TONG MingLei 2,CHEN ZhiChao 1 & FAN YouJian 1 1 Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China,Institute of Intelligent Information Processing,Xidian University,Xi’an 710071,China;2 School of Computer and Information Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090,China. Science China（Information Sciences）. 2012(05)
[4]改进的模型集自适应变结构多模型算法[J]. 钱华明,陈亮,杨峻巍. 探测与控制学报. 2012(02)
[5]基于当前统计模型的强机动目标跟踪算法[J]. 刘宝光,陶青长,潘明海. 雷达与对抗. 2012(01)
[6]基于导弹机动的反舰导弹目标搜索方法[J]. 隋先辉,胡海,董受全,刘亿. 制导与引信. 2012(01)
[7]基于“当前”模型的IMM-UKF机动目标跟踪融合算法研究[J]. 崇阳,张科,吕梅柏. 西北工业大学学报. 2011(06)
[8]基于UT变换与卡尔曼滤波的目标跟踪研究[J]. 刘毅,李鑫. 计算机工程与设计. 2010(14)
[9]卡尔曼滤波的基本原理及应用[J]. 彭丁聪. 软件导刊. 2009(11)
[10]非线性估计中无味滤波（UKF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）之比较研究[J]. 周曜. 宜春学院学报. 2009(02)
硕士论文
[1]基于变结构多模型的强机动目标跟踪算法[D]. 黄翔宇.杭州电子科技大学 2011
[2]基于非线性滤波的目标跟踪算法研究[D]. 于翔川.西安电子科技大学 2009
本文编号：3195413
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jingguansheji/3195413.html
