机动目标跟踪算法的研究

发布时间：2017-04-29 06:04

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【摘要】：机动目标跟踪是一个研究对目标机动运动不能准确描述的目标运动估计问题。它在军用和民用领域中都有着广泛的应用。因此，本论文对机动目标跟踪问题在学习前人研究成果的基础上，对它进行了更深入、系统的研究。 本论文首先概述了目标跟踪模型的建立，给出了几种常见的机动目标运动模型和量测模型坐标转换方法，研究了机动目标跟踪领域中的几种主要滤波方法。研究分析了机动检测和辨识的算法，研究了交互式多模型的算法，并讨论了这些算法所存在的问题。在此基础上，对相关的问题进行了深入细致的研究，取得了以下成果： (1) 在研究机动检测与辨识算法过程中，对基于当前统计模型的算法详细分析了其存在的缺陷，并在改进其缺陷的基础上提出了改进算法。该算法不仅可以很好的检测机动，而且把检测到的机动分为强、弱机动两种以改进跟踪性能。最后通过仿真试验表明了该算法具有全面的跟踪能力。 (2) 分析了交互式多模型算法的影响因素，提出了针对这些影响因素的改进型交互式多模型算法。对这些改进型交互式多模型算法进行仿真试验，，通过仿真结果得出了模型集的改变对交互式多模型算法的跟踪性能影响最大的结论。 (3) 将改进的当前模型算法与交互式多模型算法结合得出了一种新的自适应算法。该算法在交互式模型算法中改变了模型集并动态地调整了过程噪声，可以扩大可跟踪范围和提高跟踪精度。通过仿真试验证实了该算法对跟踪能力的提高。
【关键词】：机动目标跟踪 当前统计模型 交互式多模型算法 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP277
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-11
• 1.1 机动目标跟踪的提出8
• 1.2 机动目标跟踪研究内容及意义8-9
• 1.3 机动目标跟踪研究现状9-10
• 1.4 本论文研究内容及编排10-11
• 第二章 跟踪模型的建立11-19
• 2.1 目标的状态模型和量测模型11
• 2.2 跟踪坐标系的选取11-14
• 2.2.1 直角坐标系下跟踪系统模型12
• 2.2.2 极坐标下跟踪系统模型12-13
• 2.2.3 量测模型的坐标转换13-14
• 2.3 机动目标模型的建立14-18
• 2.3.1 CV与 CA模型14-15
• 2.3.2 时间相关模型(Singer模型)15-16
• 2.3.3 半马尔可夫模型16
• 2.3.4 Noval统计模型16-17
• 2.3.5 机动目标“当前”统计模型17
• 2.3.6 机动转弯模型17-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第三章 目标跟踪的滤波器19-35
• 3.1 引言19
• 3.2 基本卡尔曼滤波19-24
• 3.2.1 连续系统的卡尔曼滤波方程20-21
• 3.2.2 离散系统的卡尔曼滤波方程21-23
• 3.2.3 离散卡尔曼滤波的分析23-24
• 3.3 扩展卡尔曼滤波算法24-27
• 3.3.1 离散扩展卡尔曼滤波方程24-26
• 3.3.2 离散扩展卡尔曼滤波的分析26-27
• 3.4 Unscented卡尔曼滤波27-29
• 3.4.1 标准的Unscented卡尔曼滤波方程28-29
• 3.4.2 算法分析29
• 3.5 克服滤波发散的滤波方法29-34
• 3.5.1 S~a加权衰减记忆滤波器30-32
• 3.5.2 平方根滤波器32-34
• 3.6 本章小结34-35
• 第四章 机动跟踪的机动检测与辨识算法35-48
• 4.1 引言35
• 4.2 机动检测35-39
• 4.2.1 基于广义似然比检测方法37-38
• 4.2.2 基于x~2检验机动检测方法38-39
• 4.3 基于当前统计模型的辨识算法39-44
• 4.3.1 统计特性39-40
• 4.3.2 滤波方法40-41
• 4.3.3 算法的改进41-44
• 4.4 算法仿真与分析44-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 机动跟踪的交互式多模型算法48-72
• 5.1 引言48-49
• 5.2 交互多模型算法49-51
• 5.3 对交互多模型算法的改进51-59
• 5.3.1 转移概率的改进52-55
• 5.3.2 过程噪声的改进55
• 5.3.3 模型集的改进55-59
• 5.4 变结构的交互式多模型算法59-61
• 5.5 自适应交互式多模型算法61
• 5.6 算法仿真与分析61-71
• 5.7 本章小结71-72
• 第六章 结束语72-73
• 参考文献73-76
• 发表论文和参加科研情况说明76-77
• 致谢77-78

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 于洋;胡晓芳;刘砚菊;;机动目标跟踪的改进自适应滤波算法研究[J];沈阳理工大学学报;2013年01期

2 薛芳侠;许一男;刘波;余科洋;;模拟与实装雷达混合仿真时空偏差控制[J];系统仿真学报;2013年08期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 苑光明;基于全方位视觉的移动机器人动态目标识别与导航研究[D];河北工业大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李军;分布式多传感器系统航迹融合算法研究[D];太原理工大学;2011年

2 吴希启;无线传感器网络能量高效的目标跟踪算法研究[D];吉林大学;2011年

3 杨展;单传感器多目标多模型跟踪算法研究[D];南京理工大学;2010年

4 冯乐涵;移动机器人运动目标检测与跟踪系统研究[D];河北工业大学;2011年

5 蔡聪;基于视频的动物运动跟踪分析系统及应用研究[D];华中科技大学;2011年

6 汤洪彪;基于小波神经网络的机动目标跟踪的研究[D];太原理工大学;2008年

7 陈旭;基于变结构多模型算法的目标跟踪系统研究[D];南京理工大学;2008年

8 尹海斌;雷达机动目标跟踪滤波算法的研究[D];大连海事大学;2008年

9 张婷婷;基于粒子滤波的机动目标跟踪方法研究[D];西安电子科技大学;2009年

10 殷俊丽;天波超视距雷达机动目标检测与跟踪[D];西安电子科技大学;2009年

  本文关键词：机动目标跟踪算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：334308