雷达目标跟踪方法探究

发布时间：2017-04-15 10:09

  本文关键词：雷达目标跟踪方法探究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目标跟踪理论自从上世纪50年代诞生以来,已在弹道导弹防御、战场监视、精确制导、空中交通管制、导航、机器人视觉等军事和民用领域取得了广泛的应用。目标跟踪最基本的问题是通过处理被噪声污染的有关目标状态的观测信息来实时准确地进行目标运动状态的估计,即状态最优估计问题。本文首先介绍了目标跟踪系统的基本概念、结构、原理以及需要解决的基本问题。接着讨论了作为跟踪问题基础的线性估计理论的一些结果和线性随机系统的空间模型,并由此引入卡尔曼滤波的研究。作为一种以最小均方误差为准则的线性最优状态滤波,卡尔曼滤波算法是现阶段雷达中最常用的跟踪算法,在雷达的跟踪算法中占据了主导地位。但是由于其要求系统为线性模型,而实际往往不满足,本文研究了针对非线性系统的扩展卡尔曼滤波。扩展卡尔曼滤波是通过泰勒级数展开将非线性模型线性近似化处理的次最优滤波,其雅可比矩阵的计算量很大,不易得到。针对卡尔曼滤波等算法的计算量大的缺点,本文研究了结构简单、工程上常用的α-β滤波算法。之后本文讨论了对于将要进行滤波处理的雷达原始数据的预处理,包括野值判别与剔除、量测去偏转化。本文还研究了信息融合理论中的数据关联方法,数据关联过程是确定雷达接收的量测信息和目标源对应关联的过程。本文探讨了便于实现、计算量小的最近邻方法,但它在信噪比不太高、杂波密集的环境下效果比较差。并结合某项目,进行了目标跟踪理论的具体实际应用。最后,对于本文的不足,进行了总结与展望。
【关键词】：目标跟踪 线性估计 卡尔曼滤波 数据关联
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN953
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 符号对照表8-10
• 缩略语对照表10-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 目标跟踪理论的研究意义13
• 1.2 目标跟踪系统原理13-19
• 1.2.1 跟踪的基本信息15-16
• 1.2.2 跟踪坐标系的问题16-17
• 1.2.3 跟踪滤波和目标运动方程17-19
• 1.3 目标跟踪技术发展现状19-20
• 1.4 本文的主要工作20-21
• 第二章 估计理论21-41
• 2.1 估计的基本概念21-32
• 2.1.1 最大似然和最大后验概率估计21-27
• 2.1.2 单个参数的最小二乘估计和最小均方误差估计27-28
• 2.1.3 无偏估计和估计的方差28-31
• 2.1.4 一致估计量和有效估计量31-32
• 2.2 线性估计32-38
• 2.2.1 高斯随机矢量的估计32-33
• 2.2.2 线性最小均方误差估计33-34
• 2.2.3 最小二乘估计34-36
• 2.2.4 迭代最小二乘估计36-38
• 2.3 线性随机系统的状态空间模型38-40
• 2.4 本章小结40-41
• 第三章 卡尔曼滤波以及相关扩展算法41-67
• 3.1 卡尔曼滤波41-50
• 3.1.1 滤波模型和算法41-46
• 3.1.2 稳定状态的卡尔曼滤波46-47
• 3.1.3 状态估计的初始化47-49
• 3.1.4 仿真实验49-50
• 3.2 α-β 滤波50-59
• 3.2.1 滤波模型50-53
• 3.2.2 最优滤波增益的计算53-58
• 3.2.3 仿真实验58-59
• 3.3 扩展卡尔曼滤波59-65
• 3.3.1 扩展卡尔曼滤波59-62
• 3.3.2 仿真实验62-65
• 3.4 本章小结65-67
• 第四章 目标跟踪的数据处理67-77
• 4.1 量测数据预处理67-71
• 4.1.1 野值的判别方法67-68
• 4.1.2 雷达量测去偏转化68-71
• 4.2 数据关联71-73
• 4.2.1 跟踪波门71-72
• 4.2.2 最近邻方法72-73
• 4.3 实际问题中的应用73-75
• 4.4 本章小结75-77
• 第五章 总结与展望77-79
• 参考文献79-81
• 致谢81-83
• 作者简介83-84

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